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基于机器学习法的大豆加工贸易企业海关风险评估模型研究
【摘 要】
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我国自加入世界贸易组织以来,对外贸易量大幅增长,海关监管任务随之加重。实际监管中因违法违规而受到处罚的贸易量只占小部分,无差别检查将造成资源浪费。为合理分配有限资源,提高监管效率,海关引入风险管理,通过企业海关风险评估,对有潜在风险的企业贸易进行重点检查,并为守法企业提供贸易便利。但现有海关风险评估方式多采用人工方法评估,评估效率低,评估结果也易受主观因素影响,且构建的评估模型灵活性差。此外,已有
【机 构】
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中国农业科学院
【出 处】
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中国农业科学院
【发表日期】
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2021年09期
【基金项目】
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其他文献
2020年底精准扶贫工作胜利完成,但绝对贫困和区域性整体贫困的消除并不意味着贫困的消失和扶贫工作的结束。党中央多次强调要健全防止返贫动态监测和帮扶机制,对易返贫致贫人口实施常态化监测。当前对返贫动态监测的研究多为宏观政策性内容,对贫困人口进行返贫识别的微观操作性研究较少。对积累的大规模精准扶贫数据深入挖掘应用不充分。随着脱贫攻坚取得成功,后2020时代防返贫工作成为后续工作重点。针对上述问题,本文
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