基于领域知识的纳税评估方法研究

纳税评估是税务稽查的基础和前提,科学的选案方法是纳税评估的关键。本文提出了一种基于领域知识的纳税评估方法。在领域知识的指导下,通过设计指标体系来提取个体的特征,进而采用聚类分析和统计分析相结合的方法,找出纳税异常的企业,从而完成纳税评估。     

基于支持向量机委员会机器的个人信用评估模型

为了充分利用SVM在个人信用评估方面的优点、克服其不足,提出了基于支持向量机委员会机器的个人信用评估模型.将模型与基于属性效用函数估计构造新学习样本方法结合起来进行个人信用评估;经实证分析及与SVM方法对比发现,模型具有更好、更快、更多适应性的预测分类能力.     

不平衡数据的企业财务预警模型研究

在股票市场中,由于被评为"ST"的公司数量远远少于普通的公司,所以用于训练财务预警模型的数据有着严重的不平衡性。而一般的分类模型如logistic回归等并不具备处理不平衡数据的能力。本文应用加权L1正则化支持向量机(w-L1SVM)构建一个可以处理不平衡数据的财务预警模型:一方面,w-L1SVM通过对两类样本的损失函数进行加权处理,有效地解决了样本不平衡性带来的预测精度问题;另一方面,w-L1SVM通过引入LASSO罚,使得模型在训练的过程中可以直接进行特征选择。通过数值模拟,本文验证了w-L1SVM在非平衡数据分类问题中的预测和特征选择表现。在实证研究中,本文针对我国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司构建了一个基于w-L1SVM的财务预警模型,结果显示基于w-L1SVM的财务预警模型可以有效选择重要的财务指标并预测被评为"ST"的公司,并且其预测效果显著优于非加权的传统模型,这充分说明了w-L1SVM在财务预警问题中的适用性。     

中小企业税务稽查投影寻踪建模与实证分析

从上海市某区386家中小企业申报的15项税收指标数据中筛选出对判定企业纳税情况具有重要影响的10个评价指标,并将全部386个样本分成性质相似的建模样本和测试样本(其中测试样本个数占45%),建立了基于投影寻踪分类(PPC)技术的税务稽查评价模型.与多元线性回归(MLR)、判别分析(MDA)、Logistic和支持向量机(SVM)模型相比,PPC模型的识别错误率最低,建模样本和测试样本的平均分类错误率低于6%,改进型PPC模型包含的评价指标少,两类错误率很接近,非常适用于实际企业的税务稽查评估研究和实践.对339家待判断企业纳税情况的判定结果研究表明,建立的改进型PPC模型具有很好的泛化能力和鲁棒性.     

基于非参数密度估计的异常点诊断方法

异常点诊断是统计学中的经典问题.发现并减少异常点对纳税评估数据分析的影响是一项很有意义的研究.然而,通常的异常点诊断一般采用适用于单峰分布的全局识别方法.借鉴局部域相关积分(Local correlation integral)理论,提出基于非参数密度估计的识别方法.方法适用于多峰分布,能识别局域性质的异常点,对异常点占比较高的样本也有较强的识别能力.基于某市10 920个企业样本,实证分析对比研究了税务局目前使用的和建议的纳税评估方法,结果表明税务局采用的方法有较大的纳税评估风险(误判风险).     

基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型

根据组合预测思想构建了基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型,包括串联型组合和信息融合型组合两种,并选取22个财务指标建立了财务预警指标体系,对我国86家制造业上市公司的财务状况进行了预测,还与单一风险预警模型预测效果进行了比较,结果发现:财务风险组合预警模型的预测效果明显高于单一预警模型,用第t-1年的财务数据进行预测的准确率达到了95%以上;串联型组合预警模型的预测效果最优,用第t-1和t-2年的财务数据进行预测的准确率分别达到了100%和90%.     

基于AHP-Fuzzy方法的企业技术创新能力评估模型的建立及其应用

面向 2 1世纪知识经济的挑战 ,对企业技术创新能力进行科学的评估对我国经济的长远发展具有重要的战略意义 .本文在对企业技术创新能力进行知识描述的基础上 ,首先建立了企业技术创新能力综合评估的指标体系 ,继而提出了基于 AHP-Fuzzy方法上的企业技术创新能力评估模型 ,这为企业科学地进行技术创新能力评估提供了一定的理论指导 .文末 ,通过实证分析说明了该模型在实际中的应用 .     

基于SVM理论的一种新的数据分类方法

基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .     

基于灾变灰预测的企业雇员离职预警模型研究

企业经营过程中,雇员离职是一种正常现象,但某些年份的非正常离职则往往会给企业带来不必要的麻烦和损失,能否对这种非正常离职进行有效预警就显得十分重要.针对这一课题,构建了一个基于灾变灰预测原理的雇员离职预警模型,并结合实例检验了利用该模型进行离职预警的可行性与有效性.     

基于非凸惩罚的SVM模型对科技型中小企业信用风险评估

以科技型中小企业为研究对象,从企业的盈利能力、成长能力、运营能力、偿债能力、供应链因素五方面选取了17个影响因素,运用带有非凸惩罚的SVM模型(SCAD SVM)模型对影响中小企业的信用风险因素进行研究,并选用LassoSVM和SVM作为对比,进行变量选择和参数估计,最后对模型的准确率进行预测,得出结论:Lasso SVM方法倾向于留下一些不太重要的变量,而SCAD SVM方法通过将系数大的变量保留,系数小的直接减小为0的方式,可以选择出重要的变量,通过预测精度验证发现,SCAD SVM方法比Lasso SVM和SVM的预测精度更高.     

The effect of depreciation allowances on the timing of investment and government tax revenue

We develop a model of the behavior of a potential investor (under uncertainty and in a fiscal environment) who wishes to invest into a project in the real sector of an economy and faces a timing problem. We find an optimal solution within this model and examine the dependence of the tax revenue from the newly created firm on the depreciation policy. It is shown that there exists a domain in the space of the parameters of the investment project where both the tax revenue and the incentives can be increased by using the depreciation policy.     

Change of economic structure-Capital, knowledge, population and pollution

This paper proposes a nonlinear dynamic economic model with endogenous technological change, population, capital accumulation and pollutant accumulation. The system consists of two, industrial and environmental, sectors. The industrial sector produces goods with knowledge, labor, and capital as inputs under perfect competitive conditions, subject to the government's tax policy. The tax income is used by the environmental sector to employ labor and capital. We examine the effects of the environmental policy, knowledge accumulation efficiency and preference change on the environment. We show that the simple system has multiple equilibria and may exhibit permanent oscillations.     

DYNAMIC CORRECTIVE TAXES WITH FLOW AND STOCK EXTERNALITIES: A FEEDBACK APPROACH

In confronting a consumer good whose production process is associated with both flow and stock externalities, a corrective tax is introduced to restore efficiency. The objective is to maximize social welfare over time when the stock pollutant obeys an arbitrary dynamic process. The model makes it possible to derive the optimal corrective tax as a closed form feedback control law. This feedback rule can be applied for qualitative purposes such as parameter analysis or studying the time path of the corrective tax. It can also be used for quantitative purposes, for example, evaluating an actual policy or assessment of the optimal tax for a certain case. It is here used to study how the optimal corrective tax, both as a function of time and as a function of the pollution level, depends upon the decay function. It is shown that, depending upon the initial conditions and the structure of the economy and the decay function, most outcomes are possible.     

综合评价试卷质量分析方法

试卷综合评价分析是提高教学质量的重要环节,也是目前高等院校办学水平和教学质量评估的一项重要的基础性工作.传统的试卷评价分析方法只是一般意义上的正态分布检验,层次是粗浅的.本文将从知识点覆盖率、题量、难度系数、区分度、稳定性和目标效果等方面探索对试卷进行综合评价分析的深层次方法.     

证券监督政策不一致性的博弈分析

§1 .　Introduction　　Time consistencyinsecuritysupervisionpolicydenotesapolicyshouldbetheoptimalonebothintheformulatingperiod(fromthesupervisor’spointofview)andimplementingperiodwithouttheemergenceofnewinformation.Apolicyistime(dynamic)inconsistentifit’stheoptimumoneonlyduringtheformulatingperiod ,forthepolicy makerswilllackenthusiasmtoimplementit,andthepublicwillnaturallynottrustthispolicy.Itiscommontoseeinthestockmarketsuchphenomenonasthecontinueupsanddownsofthestockexchangecommis sionan…     

基于改进Adaboost的信用评价方法

网络借贷环境下基于Adaboost的信用评价方法具有较高的基分类器分歧度和样本误分代价。现有研究没有考虑分歧度和误分代价对基分类器样本权重的影响,从而降低了网络借贷信用评价结果的有效性。为此,提出一种基于改进Adaboost的信用评价方法。该方法根据基分类器的误分率,样本在不同基分类器上分类结果的分歧程度,以及样本的误分代价等因素,调整Adaboost模型的样本赋权策略,使得改进后的Adaboost模型能够对分类困难样本和误分代价高的样本实施有针对性的学习,从而提高网络借贷信用评价结果的有效性。基于拍拍贷平台数据的实验结果表明,提出的方法在分类精度和误分代价等方面显著优于传统的基于Adaboost的信用评价方法。     

The optimal progressive income tax: The existence and the limit tax rates

The purpose of this paper is to consider the problem of optimal income taxation in the domain of a progressive (convex) income tax function. This paper proves the existence of an optimal tax function and proves that the optimal marginal and average tax rates tend asymptotically to 100 percent as the income level becomes arbitrarily high.     

The changes of assessment at middle school level in Korea

Mathematics education in Korea is currently in a period of transition. The new national curriculum standard was released in 2009 and will be implemented by middle schools in 2013. Korean education has evolved from merely assessing students’ knowledge to figuring out their mathematical process using various assessment methods. The purpose of the national level assessment has been expanded to measure individual achievement. The assessment framework also has changed not only to focus on the content domain but to include the behavior domain as well. However, there were some difficulties in assessing the students’ solving process, including trying to implement various assessment methods in the classrooms. This paper aims to examine the development of assessment and to provide direction for the future application of assessment to the new Korean curriculum by analyzing middle school students’ assessment result at the national level and the class level in the changing era.