【摘 要】
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文章从企业税负指标、盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力这5个方面选取指标,分别运用多分类支持向量机方法(SVM)和多分类Logistic回归对长春市大中型企业建立企业税收
【机 构】
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吉林大学商学院,国家税务总局长春市绿园区税务局
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(18BGL067)
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文章从企业税负指标、盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力这5个方面选取指标,分别运用多分类支持向量机方法(SVM)和多分类Logistic回归对长春市大中型企业建立企业税收风险识别分类模型。结果表明:对于第一类正常纳税和第二类少缴税风险,SVM算法预测准确率高于Logistic模型的准确率;对于第三类多缴税风险,两种模型的识别准确率相当;总体上SVM算法在分类识别与预测上要优于Logistic模型。实际中可以结合两种方法,为企业防范和规避税收风险,实现安全的内部税收控制以及税务机关智能化风险识别和规避执
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