基于行业的税收风险评价体系研究--以重庆汽车行业为例
| 内容摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 绪论 | 第8-11页 |
| （一）问题的提出 | 第8页 |
| （二）研究的意义 | 第8-9页 |
| （三）研究现状 | 第9-10页 |
| （四）研究思路与方法 | 第10-11页 |
| （五）研究的重难点及可能的创新 | 第11页 |
| 一、汽车行业概述和常见税收风险点 | 第11-19页 |
| （一）汽车行业基本特征 | 第11-12页 |
| （二）汽车行业税收管理难点 | 第12-14页 |
| （三）重庆汽车行业主要管理风险点 | 第14-19页 |
| 二、汽车行业税源宏观预测与预警系统建立 | 第19-27页 |
| （一）建立行业税源指标池 | 第19-21页 |
| （二）建立基于LSTM神经网络的行业监控模型 | 第21-23页 |
| （三）行业税收增幅预测模型 | 第23-25页 |
| （四）汽车行业征收风险预警模型 | 第25-27页 |
| 三、汽车行业微观风险指标模型体系 | 第27-39页 |
| （一）微观指标模型 | 第27-28页 |
| （二）指标解释 | 第28-33页 |
| （三）模型计分 | 第33-39页 |
| 四、模型的应用前景及实证研究 | 第39-42页 |
| （一）应用前景 | 第39-40页 |
| （二）实证研究 | 第40-42页 |
| 五、进一步完善税收风险评价体系的建议 | 第42-44页 |
| （一）税收管理需引进人工智能方面知识 | 第42-43页 |
| （二）延续建设税收风险评价体系 | 第43页 |
| （三）设立专业化团队 | 第43页 |
| （四）明确划分税收风险评价的职责 | 第43-44页 |
| （五）建立税收风险评价体系数据库 | 第44页 |
| （六）着力招收、培养复合型人才 | 第44页 |
| 六、结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
