基于大數(shù)據(jù)的X房地產(chǎn)企業(yè)稅務風險預警研究.pdf

1、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

2、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(jié)合回歸分析、決策樹分類分析等大數(shù)據(jù)分析方法構

3、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(jié)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