人工神经网络在纳税评估中的应用研究
凭借人工智能手段，开展纳税评估工作，为纳税人普遍接受。借鉴国外先进经验，开展纳税评估，是我国与国际先进税收管理方法接轨的必然选择。利用信息化手段进行纳税评估技术在税务领域成功应用的案例为数不少。比如德国的税务审计人员都是高级税务官员。他们均经过严格的挑选，税务审计对象都是通过计算机打分选户然后确定的。美国税务机关在纳税人自行申报的基础上，将重点力量放在税务审计上。纳税人的报税资料输入电脑后，电脑会自动进行审核比较。税务审计对象确定的基本程序是，根据税务部门事先确定的计分标准，由电脑智能评分，然后根据评分高低加以确定。通常是收入越高、扣除项目越多。错漏越多者，分数就越高，成为审计对象的可能性就越大。
由于纳税评估是一个受多种经济因素影响、高度非线性的动态系统，因此，本文旨在借助BP人工神经网络在这方面的优点，建立基于BP网络模型的纳税评估模型，合理预测各个纳税人税收情况，并将其同实际税收相比较，提高税收征管水平。通过建立评估模型，采集纳税人统计指标数据来训练网络取得了良好的效果后，预测评估效果。
税收管理;纳税评估;人工神经网络;评估指标
西安石油大学
硕士
计算机技术
程国建;饶升弟
2008
中文
F812.423;TP183
52
2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）