IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/007255/14895379.html
   My bibliography  Save this article

Построение Оптимального Плана Выездных Проверок На Основе Гибридной Нейросетевой Модели Налогового Контроля

Author

Listed:
  • Белолипцев И. И.

    (Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Уфимский филиал)

Abstract

В работе предлагается метод построения оптимального плана выездных налоговых проверок на основе гибридной нейросетевой модели налогового контроля. Для оценки вероятности нарушения налогового законодательства предлагается использовать фрактальную размерность ряда остатков. Большое внимание уделено вопросам байесовской регуляризации нейросетевых моделей, предлагается ряд подходов для повышения однородности и информативности данных. Разработана оригинальная методика формирования системы показателей нейросетевой модели налогового контроля. Все предложенные в работе идеи и методы апробированы в широких сериях вычислительных экспериментов. Эффективность модели подтверждена результатами реально проводившихся налоговых проверок.

Suggested Citation

  • Белолипцев И. И., 2013. "Построение Оптимального Плана Выездных Проверок На Основе Гибридной Нейросетевой Модели Налогового Контроля," Управление экономическими системами: электроннный научный журнал, CyberLeninka;Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Кисловодский институт экономики и права, issue 4 (52), pages 1-34.
    • Handle: RePEc:scn:007255:14895379
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/postroenie-optimalnogo-plana-vyezdnyh-proverok-na-osnove-gibridnoy-neyrosetevoy-modeli-nalogovogo-kontrolya
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:007255:14895379. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.