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中小企业税务稽查投影寻踪建模与实证分析: 收藏
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引用; 《经济数学》2015年第4期32卷 1-6页; 作者：楼文高楼际通宋雷娟王浪庆上海商学院财经学院上海200235 北卡罗来纳大学教堂山分校nc27514; 从上海市某区386家中小企业申报的15项税收指标数据中筛选出对判定企业纳税情况具有重要影响的10个评价指标,并将全部386个样本分成性质相似的建模样本和测试样本(其中测试样本个数占45%),建立了基于投影寻踪分类(PPC)技术的税务稽查评...; 从上海市某区386家中小企业申报的15项税收指标数据中筛选出对判定企业纳税情况具有重要影响的10个评价指标,并将全部386个样本分成性质相似的建模样本和测试样本(其中测试样本个数占45%),建立了基于投影寻踪分类(PPC)技术的税务稽查评价模型.与多元线性回归(MLR)、判别分析(MDA)、Logistic和支持向量机(SVM)模型相比,PPC模型的识别错误率最低,建模样本和测试样本的平均分类错误率低于6%,改进型PPC模型包含的评价指标少,两类错误率很接近,非常适用于实际企业的税务稽查评估研究和实践.对339家待判断企业纳税情况的判定结果研究表明,建立的改进型PPC模型具有很好的泛化能力和鲁棒性.; 来源：详细信息评论

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