基于机器学习算法模型的中小微企业纳税遵从风险特征画像－以上海市批发零售业为例

TAX COMPLIANCE RISK PORTRAIT OF SMES BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHM MODEL- BASED ON THE DATA OF SHANGHAI WHOLESALE AND RETAIL ENTERPRISES

10.6338/JDA.201808_13(4).0004

谢波峰(Bofeng Xie)

纳税遵从 ； 风险特征画像 ； 机器学习 ； 关联规则 ； Tax compliance ； risk portrait ； machine learning ； association rule

Journal of Data Analysis

13卷4期（2018 / 08 / 01）

59 - 69

簡體中文

中小微企业是中国国民经济和社会发展的重要力量，企业数量庞大，种类繁多，地域差别明显，经营方式灵活多变，财务制度不够健全。为服务好、管理好中小微企业，有针对性的实施分类管理与服务、改善和提高税收征管质量，课题组开展中小微企业纳税遵从风险特征画像。本文报告了利用机器学习算法模型对上海批发零售业中小微企业进行基于纳税遵从风险特征画像和分类管理研究的流程与部分结果，对以“机器学习+关联规则”组合算法技术刻画中小微企业纳税遵从风险特征，从而进一步建立以大数据分析为支撑的税源专业化管理提供了借鉴。

Small and medium-sized enterprises (smes) are an important force in China's national economic and for social development. There are a large number of enterprises, those enterprises have various types, distinct geographical differences, and flexible operation methods, but they all work with imperfect financial systems. In order to serve the small and medium-sized enterprises well, carry out targeted classified management and service, and improve the quality of tax collection and management, the research group carried out a tax compliance risk portrait research. This paper reports the use of machine learning algorithm model to complete tax compliance risk characteristics portraits and classification process based on Shanghai small and medium wholesale and retail enterprises, which provides a reference using ＂machine learning＂ + association rules algorithm to portrait the small and medium enterprises tax compliance risk characteristics, so as to further establish a large data analysis for support, tax professional management.

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