| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 选题的意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第10页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 大数据分析及相关研究 | 第11页 |
| 1.3.2 风险预警研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 税收风险管理研究现状 | 第12页 |
| 1.3.4 研究述评 | 第12-13页 |
| 1.4 研究目标 | 第13页 |
| 1.5 研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.6 研究方法和技术路线 | 第15-16页 |
| 1.6.1 研究方法 | 第15页 |
| 1.6.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.7 可能的创新点 | 第16-17页 |
| 2 理论基础 | 第17-20页 |
| 2.1 大数据技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 大数据概念 | 第17页 |
| 2.1.2 大数据特点 | 第17-18页 |
| 2.2 税收风险管理理论 | 第18页 |
| 2.2.1 税收风险管理 | 第18页 |
| 2.2.2 风险预警理论 | 第18页 |
| 2.3 小结 | 第18-20页 |
| 3 X区地税局税收风险管理现状及问题分析 | 第20-24页 |
| 3.1 税收风险管理现状 | 第20-21页 |
| 3.2 X区税收风险管理存在的问题 | 第21-24页 |
| 3.2.1 征管方式较为落后 | 第21-22页 |
| 3.2.2 预警指标不够完善 | 第22页 |
| 3.2.3 大数据分析处理能力不足 | 第22-24页 |
| 4 基于大数据的X区地税局税收风险预警方案设计 | 第24-45页 |
| 4.1 税收风险预警目标规划 | 第24-26页 |
| 4.2 基于大数据的税收风险数据采集 | 第26-29页 |
| 4.2.1 数据的来源与筛选 | 第26-27页 |
| 4.2.2 数据的转换与处理 | 第27-28页 |
| 4.2.3 建立违法信息库 | 第28-29页 |
| 4.3 税收风险预警指标体系设计 | 第29-43页 |
| 4.3.1 分税种风险预警指标设计 | 第29-36页 |
| 4.3.2 分行业风险预警指标 | 第36-41页 |
| 4.3.3 经营类风险预警指标设计 | 第41-42页 |
| 4.3.4 风险指标量化 | 第42-43页 |
| 4.4 税收风险预警方法及应对 | 第43-45页 |
| 4.4.1 预警方法 | 第43页 |
| 4.4.2 应对措施 | 第43-45页 |
| 5 X区地税局税收风险预警案例分析—以对Y房地产公司税收风险预警为例 | 第45-50页 |
| 5.1 Y房地产公司现状描述 | 第45-46页 |
| 5.2 Y公司数据来源 | 第46页 |
| 5.3 Y公司涉税风险指标指数分析 | 第46-48页 |
| 5.3.1 Y公司涉税风险指标列表 | 第46-48页 |
| 5.3.2 Y公司涉税风险指数计算 | 第48页 |
| 5.4 Y公司风险预警处置 | 第48-50页 |
| 6 研究结论与展望 | 第50-51页 |
| 6.1 研究结论 | 第50页 |
| 6.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第56页 |