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基于朴素贝叶斯分类技术的纳税评估模型研究

作　者: 曹福广
导　师: 陈建国；曾猛
学　校: 华南理工大学
专　业: 项目管理
关键词: 纳税评估 朴素贝叶斯分类 税收遵从
分类号: F812.42
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


纳税评估是指税务机关根据纳税人的申报资料及其他征管信息,按照一定的程序,运用一定的手段和方法,进行审核、比对、分析、核查,对纳税人一定时期内申报纳税的真实性、准确性进行综合评估的工作。纳税评估工作在整个税收管理体系中处于重要位置。而作为整个纳税评估工作的源头,确定纳税评估对象这一步骤意义重大。建立有效的纳税评估模型,能够为纳税评估对象的确定提供较为客观的依据,使这一工作从定性判断的阶段发展到定量判断阶段,并将对税务部门的纳税评估日常工作产生深远而实质性的影响。贝叶斯统计理论作为当前两大统计学派之一,在西方国家有着广泛的应用。国内外的众多文献资料表明,贝叶斯统计理论作为一种基础研究工具已经广泛应用于各个学科,在经济预测、垃圾邮件识别、可靠性推断、财务预警、信用评估、客户细分等具体领域都有着深入的应用。与其他模型相比,基于贝叶斯方法的模型在稳定性与准确性方面有其优势,因此贝叶斯方法得到了众多领域专家的认同。其中朴素贝叶斯分类技术在对象属性分类上已经有着众多成熟应用。纳税评估对象的确定问题实质上也是一种纳税人的分类问题,本文的研究核心就是将朴素贝叶斯分类技术应用到税务行业中,形成基于这一技术的纳税评估模型,从而为纳税评估对象的确定提供一个定量判断的手段。本文以纳税评估模型作为研究对象,首先考察了当前国内外在纳税评估模型领域的研究现状;在分析纳税评估模型实质及概述贝叶斯分类技术的基础上,提出建立基于朴素贝叶斯分类技术的纳税评估模型的思路;然后依据这种思路设计并实现一种基于朴素贝叶斯分类技术的纳税评估模型。通过使用实证数据测试,本文所研究的纳税评估模型在纳税评估业务最关心的“税收不遵从”分类预测方面准确率与召回率比较理想,在税收业务中辅助筛选异常纳税人方面具有实际应用价值。并且本文所研究的纳税评估模型计算复杂度较低、模型简洁,容易实现并应用到实际业务中。本文的研究工作包括以下部分:一、分析纳税评估及纳税评估模型研究的背景、意义,考察国内外在此领域的研究现状。二、分析纳税评估模型的实质,并对贝叶斯分类技术相关理论基础作必要说明。三、结合纳税评估模型这一具体领域,提出朴素贝叶斯分类技术在这一领域的相关描述。四、对纳税评估模型涉及到的具体业务及相关数据准备情况作详细说明。五、设计基于朴素贝叶斯分类技术的纳税评估模型并实现相应的软件功能。六、使用具体的业务数据对基于朴素贝叶斯分类技术的纳税评估模型及软件进行评估、验证,提出这一研究方法的局限性与未来应用的拓展方向。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第一章 绪论  12-16
  1.1 研究背景  12
    1.1.1 纳税评估的定义  12
    1.1.2 纳税评估及纳税评估模型研究的意义  12
  1.2 纳税评估模型研究的现状  12-14
    1.2.1 国外研究现状  12-13
    1.2.2 国内研究现状  13-14
  1.3 贝叶斯分类技术研究现状  14-15
  1.4 本文的研究框架与主要内容  15
  1.5 论文的研究方法  15-16
第二章 贝叶斯分类技术  16-23
  2.1 分类技术的说明  16-19
    2.1.1 分类技术与分类器  16
    2.1.2 分类技术需要解决的主要问题  16-17
    2.1.3 分类技术的主要流派及方法  17-19
  2.2 贝叶斯方法的基础理论  19-20
    2.2.1 条件概率  19
    2.2.2 全概率公式  19
    2.2.3 逆概率公式（贝叶斯公式）  19-20
  2.3 贝叶斯分类技术  20
  2.4 朴素贝叶斯分类技术  20-22
    2.4.1 朴素贝叶斯分类器的定义  20-21
    2.4.2 朴素贝叶斯分类技术的分类过程  21-22
  2.5 本章小结  22-23
第三章 纳税评估模型的分析  23-36
  3.1 纳税评估模型的实质  23
  3.2 基于贝叶斯分类技术的纳税评估模型描述  23-28
    3.2.1 类别描述  23
    3.2.2 样本数据范围描述  23-27
    3.2.3 样本属性描述  27-28
  3.3 训练样本集数据说明  28-31
    3.3.1 数据转换  28-29
    3.3.2 业务属性1：税负率差异幅度  29
    3.3.3 业务属性2：销售额变动率  29-30
    3.3.4 业务属性3：留抵税额异常情况  30
    3.3.5 业务属性4：进项销项税额比较情况  30
    3.3.6 业务属性5：零申报异常情况  30
    3.3.7 业务属性6：汇算清缴连续亏损情况  30
    3.3.8 业务属性7：销售利润变动率  30-31
    3.3.9 业务属性8：主营业务成本变动率  31
  3.4 模型工作过程说明  31-35
    3.4.1 获取样本集数据  31-32
    3.4.2 计算先验概率  32
    3.4.3 计算条件概率  32-34
    3.4.4 计算条件概率与先验概率积  34-35
    3.4.5 判定测试数据的分类属性  35
  3.5 本章小结  35-36
第四章 纳税评估模型软件的设计与实现  36-42
  4.1 软件结构说明  36
  4.2 软件主要功能说明  36-40
    4.2.1 数据库设计  36-38
    4.2.2 计算先验概率的算法  38
    4.2.3 计算条件概率的算法  38-39
    4.2.4 计算条件概率与先验概率积的算法  39-40
  4.3 软件功能的实现  40-41
    4.3.1 设计与运行环境说明  40-41
    4.3.2 数据库脚本  41
    4.3.3 关键处理源代码  41
  4.4 本章小结  41-42
第五章 结论  42-47
  5.1 分类模型的评估方法  42
  5.2 准确率与召回率  42-43
  5.3 计算复杂度  43-44
  5.4 模型简洁程度  44
  5.5 纳税评估模型的局限性  44-45
    5.5.1 业务属性相互独立的假设限制  44
    5.5.2 业务属性的数据转换对预测结果的影响  44-45
    5.5.3 先验概率的确定口径对预测结果的影响  45
  5.6 纳税评估模型的拓展方向  45-46
  5.7 纳税评估模型的效果评价  46
  5.8 本章小结  46-47
参考文献  47-49
附录1 数据库处理脚本  49-59
附录2 关键处理源代码  59-69
致谢  69

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