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基于广义回归神经网络的税务稽查选案实证研究
被引量：
3
1
作者
楼文高
娄元英
尹淑平
《广东商学院学报》
CSSCI
北大核心
2013年第6期74-80,共7页
针对企业纳税稽查选案,采用全部样本和五重-交叉检验法(CV)分别建立线性回归、判别分析、Logistic、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)模型,比较研究不同模型的建模结果。GRNN模型结构简单,训练速度快,能很好地进行小样本、连续...
针对企业纳税稽查选案,采用全部样本和五重-交叉检验法(CV)分别建立线性回归、判别分析、Logistic、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)模型,比较研究不同模型的建模结果。GRNN模型结构简单,训练速度快,能很好地进行小样本、连续非线性系统建模。实证研究结果表明,GRNN模型非常适用于税务稽查选案研究,在上述五种模型中,分类错误率最低,小于10%。
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关键词
纳税稽查选案
广义回归神经网络
分类错误率
五重-交叉检验法
评价指标体系
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题名
基于广义回归神经网络的税务稽查选案实证研究
被引量：
3
1
作者
楼文高
娄元英
尹淑平
机构
上海商学院财经学院
上海理工大学管理学院
出处
《广东商学院学报》
CSSCI
北大核心
2013年第6期74-80,共7页
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)
文摘
针对企业纳税稽查选案,采用全部样本和五重-交叉检验法(CV)分别建立线性回归、判别分析、Logistic、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)模型,比较研究不同模型的建模结果。GRNN模型结构简单,训练速度快,能很好地进行小样本、连续非线性系统建模。实证研究结果表明,GRNN模型非常适用于税务稽查选案研究,在上述五种模型中,分类错误率最低,小于10%。
关键词
纳税稽查选案
广义回归神经网络
分类错误率
五重-交叉检验法
评价指标体系
Keywords
the sampling of tax audit
a general regression neural network （GRNN）
classification errorrate
five-fold cross-validation method
evaluation index system
分类号
F812.42 [经济管理—财政学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于广义回归神经网络的税务稽查选案实证研究
楼文高
娄元英
尹淑平
《广东商学院学报》
CSSCI
北大核心
2013
3
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