基于Logistic回归的税务稽查选案模型研究

基于Logistic回归的税务稽查选案模型研究

摘 要：传统的人工税务稽查选案，具有人为因素大、缺乏科学性和准确度等弊端。建立稽查选案模型、采用计算机自动选案，可以避免上述弊端并提高工作效率。最初选取了9个财务指标，经过筛选，最终使用8个指标建立了税务稽查选案的logistic判别模型，样本回带总准确率达79.6%。

关键词：偷税；稽查选案；logistic回归模型

中图分类号：f231.6 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2012）35-0096-02

引言

税务稽查的工作流程主要包括选案、实施检查、审理和执行等阶段[1]。选案是找出偷漏税疑点最大的被稽查对象的过程，是稽查人员根据纳税企业的各种非财务和财务信息，进行定性和定量分析的结果。传统的人工稽查选案，主要依靠举报材料、稽查人员经验或是上级下派的任务确定稽查对象，具有人为因素多、工作强度大、准确度低等缺点。同时，如今偷逃税方法日益高明，稽查人员日益感到力不从心[2]。建立稽查选案模型、采用计算机自动选案，可以避免传统人工选案的弊端，提高稽查选案工作的客观性、科学性、准确度和工作效率，对于堵塞企业偷漏税行为具有重要作用。

一、样本选取、指标选取和均值差异检验

本文共选择了27家企业2009年上半年和2010年上半年的54组数据作为研究样本，每家企业2组数据，企业类型包括制造业、煤