【摘要】：稅收征管過程中納稅申報信息的真實性至關重要。本文針對納稅申報信息真實性難以識別問題,通過構建納稅申報信息真實性識別模型,依據稅收管理中真實信息錯判與造假信息錯判帶來的損失差異,選取代價敏感的支持向量機理論進行建模,有效降低造假信息未識別的錯誤率,并通過實證檢驗構建準確率和兩類錯判率均優(yōu)于常規(guī)分類方法的優(yōu)化模型,為稅收管理工作提供科學有效的理論支撐與應用參考。
[Abstract]:In the process of tax collection and administration, the authenticity of tax declaration information is very important. This paper aims at the problem that it is difficult to identify the authenticity of tax declaration information. By constructing the model of authenticity identification of tax declaration information, according to the difference of loss caused by misjudgment of true information and false information in tax administration, The cost sensitive support vector machine theory is selected to model the model, which effectively reduces the false information unrecognized error rate, and through the empirical test to build the accuracy and two types of error rate are better than the conventional classification method of the optimization model. To provide scientific and effective theoretical support and application reference for tax administration.
【作者單位】： 山西財經大學統(tǒng)計學院;
【基金】：山西省研究生創(chuàng)新項目重點項目“中國轉型發(fā)展背景下基于概率圖模型的金融風險管理研究”(項目編號:20133087)的階段性研究成果
【分類號】：F812.42

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本文編號：2215079