基于BP神经网络的企业所得税纳税评估研究

• 作 者: 黄中春
• 出 处: 暨南大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 纳税评估 BP神经网络 房地产企业

在现代化的税收征管中,纳税评估发挥着日益重要的作用,对促进税收管理的科学化、精细化有重大意义。自我国引入纳税评估机制以来,税务机关一直使用指标峰值法进行纳税评估,没有建立科学的纳税评估模型,纳税评估工作人员专业素养不高,难以深入理解纳税评估的内涵,容易将其与纳税稽查混为一谈,使纳税人的权益受到损害。如今,我国房地产行业税收政策较为复杂,如何对企业特别是房地产企业科学、有效地进行纳税评估一直是各级税务机关工作中的重难点。近年来,人工智能的兴起,特别是擅长解决非线性问题的神经网络技术的完善,为构建房地产行业纳税评估模型指引了新的方向。将神经网络技术应用于纳税评估中,实现基于企业涉税信息识别税收风险企业,是当前税务机关进行纳税评估工作的新思路。本文对我国房地产行业及其企业所得税纳税评估的特点进行分析,提出其存在的问题主要有评估工作缺乏法律依据、评估指标分析不全面、指标峰值法不适合经济现状、缺乏专业评估团队、评估人员专业素质不高等问题。针对这些问题,本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、企业所得税状况四个方面建立了指标体系,在此基础上,提出了基于BP神经网络设计思想,并详细介绍了其原理及实现流程,建立了房地产企业所得税纳税评估模型。以广东省清远市房地产企业为研究对象,验证BP神经网络在纳税评估中的可行性。以期利用这种技术来提高纳税评估选案的精确度,更好地发现企业的偷漏税行为,提高不诚信纳税人的税收遵从度。