本文選題：大數(shù)據(jù)分析 + 房地產(chǎn)企業(yè)��； 參考：《重慶理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：房地產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱,隨著房地產(chǎn)價格的快速上漲和社會法制化進程的深入推進,越來越受到政府和社會的關注。其生產(chǎn)周期長,經(jīng)營業(yè)態(tài)復雜,涉及增值稅、企業(yè)所得稅、土地增值稅等10多個稅種,無論是在土地取得、項目設計施工環(huán)節(jié),還是房屋銷售和項目清算等環(huán)節(jié),都存在相應的涉稅風險點,這就給房地產(chǎn)企業(yè)的稅務風險管理提出了全新的要求,風險預警應運而生。大數(shù)據(jù)時代來臨,數(shù)據(jù)存儲、分析技術飛速發(fā)展,成熟可靠的挖掘算法和大數(shù)據(jù)分析方法給企業(yè)處理、提煉和應用海量數(shù)據(jù)提供了可能。因此,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何透過微觀數(shù)據(jù)洞察房地產(chǎn)企業(yè)稅務風險,科學、有效地進行風險預警,值得我們深入研究。論文采用案例研究的方法,以X房地產(chǎn)企業(yè)為研究對象,針對其當前存在的涉稅風險點,分析數(shù)據(jù)視角下稅務風險預警存在的問題。按照數(shù)據(jù)準備-指標體系-模型構建的思路,采集行業(yè)相關數(shù)據(jù),篩選出財務分析指標、稅種分析指標和關聯(lián)比對分析指標,分別采用PCA主成分分析結合回歸分析、決策樹分類分析等大數(shù)據(jù)分析方法構建了X房地產(chǎn)企業(yè)整體稅務風險預警模型,采用基于距離的kNN離群點檢測和基于密度的LOF離群點檢測構建了X房地產(chǎn)企業(yè)企業(yè)所得稅風險預警模型。通過不同的數(shù)據(jù)分析方法以及同一方法不同算法,從不同維度對X房地產(chǎn)稅務風險進行了預警,并對各種分析方法和挖掘算法的預測結果進行了比較,提出相應的實施建議和改進措施。針對熱點行業(yè)房地產(chǎn)業(yè),將大數(shù)據(jù)分析方法引入到企業(yè)稅務風險預警研究中,科學構建風險預警模型,實時、準確、動態(tài)地進行風險預警,極大地豐富了風險預警的理論體系和技術方法,為企業(yè)稅務風險管理提供了全新的思路。有助于房地產(chǎn)企業(yè)深入解析稅務風險,由事后防范向事前預測轉變,由粗略估計向精確計量轉變,由人工判斷向科學分析轉變,進而有效地降低稅務風險,提升企業(yè)競爭力,從稅務角度實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。
[Abstract]:As an important pillar of the national economy , the real estate industry is more and more concerned with the rapid increase of real estate price and the deepening of the process of social legalization . so that the tax risk is effectively reduced , the enterprise competitiveness is improved , and the enterprise value maximization is realized from the tax angle .

【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F299.233.42

【參考文獻】

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本文編號：1770330