纳税评估的广义回归神经网络建模与实证

作     者：楼文高 戚婷婷 娄元英 宋雷娟 王浪庆 LOU Wen-gao;QI Ting-ting;LOU Yuan-ying;SONG Lei-juan;WANG Lang-qing

作者机构：上海商学院财经学院上海200235 上海理工大学管理学院上海200093 

基　　金：上海高校知识服务平台“上海商贸服务业知识服务中心”建设子项目“税收风险管理信息系统设计及开发”(ZF1226) 上海高校重点学科“商务经济学”建设项目,参加本课题的还有尹淑平、张娇芳、史昱民、包时军、邬春学和高丽萍等同志 

出 版 物：《系统工程》 (Systems Engineering)

年 卷 期：2015年第33卷第11期

页      码：81-88页

摘      要：针对上海市某区386家中小企业15个财务指标数据,运用灵敏度分析方法筛选出对判定纳税情况具有显著影响的10个评价指标,采用自组织神经网络方法把全部386个样本分成性质相似的训练样本、检验样本和测试样本,通过逐步减小光滑因子值确定其合理值,建立纳税评估广义回归神经网络(GRNN)模型。与线性回归、判别分析、Logistic和支持向量机等模型的结果对比表明:GRNN模型的分类错误率最低,检验样本和测试样本的II类和I类分类错误率分别低于5.4%和2.0%,平均分类错误率低于2.5%.对另外339家企业纳税情况的判定结果表明,建立的GRNN模型具有很好的泛化能力和鲁棒性。

主 题 词：纳税评估 广义回归神经网络 分类错误率 样本合理分组 评价指标 实证分析 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020203[020203] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203156621...