《风险识别与建模理论、方法》

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银行工作中的风险模型构建与分析方法

银行工作中的风险模型构建与分析方法

银行工作中的风险模型构建与分析方法在银行工作中,风险管理是至关重要的一环。

为了准确评估和控制各类风险,银行使用风险模型进行分析和构建。

本文将介绍银行工作中的风险模型构建与分析方法。

一、风险模型的定义风险模型是一种用于预测和评估风险的数学模型。

在银行工作中,风险模型用于量化和管理各类风险,如信用风险、市场风险和操作风险等。

二、风险模型的构建方法1. 数据收集和处理:构建风险模型的第一步是收集和处理相关数据。

银行需要收集包括历史交易数据、客户信息、市场数据等一系列数据,以建立可靠的模型。

2. 变量选择和特征工程:在建立风险模型时,需要选择合适的变量作为模型的输入。

变量选择要考虑到其与风险的相关性和预测能力。

此外,特征工程可以通过对原始数据进行转换和衍生,提高模型的准确性和预测能力。

3. 模型选择和建立:选择适当的模型是构建风险模型的关键。

常用的模型包括Logistic回归、决策树、支持向量机等。

银行根据风险类型和数据特点选择合适的模型,并通过统计方法估计模型参数。

4. 模型验证和评估:构建完风险模型后,需要进行模型的验证和评估。

通过回溯测试和样本外测试,评估模型的预测能力和稳定性。

同时,可以使用各类指标如准确率、召回率和KS值等来评估模型的性能。

三、风险模型的分析方法1. 风险度量:风险度量是评估风险大小的一种方法。

常用的风险度量包括价值-at-风险(VaR)和条件VaR(CVaR)。

银行可以利用这些风险度量来衡量市场风险和信用风险的损失。

2. 压力测试:压力测试是一种应对极端风险情景的方法。

通过在模型中引入不同的风险因素,如金融危机或经济衰退,银行可以评估自身在不同风险情景下的风险暴露和资本充足率。

3. 情景分析:情景分析可以帮助银行预测不同风险情景下的盈利和损失。

通过设定不同的变量值和假设,可以模拟未来可能发生的情景,为风险决策提供参考。

4. 灵敏度分析:灵敏度分析可以评估不同风险因素对模型输出结果的影响。

风险辩识和风险评估的常用方法

风险辩识和风险评估的常用方法

风险辩识和风险评估的常用方法风险辩识和风险评估是在项目管理和风险管理领域中常用的方法,用于识别和评估可能对项目或者组织产生负面影响的风险。

本文将详细介绍风险辩识和风险评估的常用方法。

一、风险辩识的常用方法风险辩识是识别可能对项目或者组织产生负面影响的风险的过程。

以下是几种常用的风险辩识方法:1.头脑风暴法:通过集体讨论和思维碰撞,团队成员提出各种可能的风险,并记录下来。

这种方法可以充分发挥团队的创造力和经验,匡助发现潜在的风险。

2.检查清单法:使用事先准备好的风险检查清单,逐项检查项目或者组织可能面临的风险。

这种方法可以确保不会遗漏任何潜在的风险。

3.流程分析法:通过分析项目或者组织的各个流程,识别可能存在的风险。

这种方法可以从流程的角度出发,发现潜在的问题和风险。

4.专家咨询法:请相关领域的专家提供意见和建议,匡助辨识可能的风险。

专家的经验和知识可以为风险辩识提供珍贵的参考。

二、风险评估的常用方法风险评估是对已经辨识出的风险进行评估和排序的过程。

以下是几种常用的风险评估方法:1.定性评估法:根据风险的概率和影响程度,对风险进行主观的评估和排序。

常用的评估方法包括使用风险矩阵、风险等级划分等。

2.定量评估法:通过采集和分析相关数据,对风险进行客观的评估和排序。

常用的评估方法包括风险概率和影响程度的数值化、风险模型的建立等。

3.统计分析法:利用统计学方法对已有的数据进行分析,预测未来可能发生的风险。

常用的统计分析方法包括回归分析、时间序列分析等。

4.专家评估法:请相关领域的专家对风险进行评估和排序。

专家的经验和知识可以为风险评估提供可靠的依据。

三、风险辩识和风险评估的关系风险辩识和风险评估是相互关联的过程。

在风险辩识的基础上,通过风险评估对已经辨识出的风险进行评估和排序,确定哪些风险是最重要和最紧迫的。

风险评估的结果又可以反过来指导风险辩识的深入和完善,使风险辩识更加全面和准确。

总结:风险辩识和风险评估是项目管理和风险管理中不可或者缺的环节。

风险建模和风险管理方法

风险建模和风险管理方法

风险建模和风险管理方法在当今充满不确定性的商业环境中,风险建模和风险管理方法是组织成功的关键因素之一。

无论是小型企业还是大型跨国公司,都需要有一个有效的风险管理框架来评估和应对各种风险。

风险建模是指通过对可能发生的各种风险因素进行分析和量化,预测其对组织目标的影响程度和概率。

它可以帮助组织确定对不同类型风险的敏感性,并提供基础数据来制定风险管理策略。

在进行风险建模时,有几种常用的方法和工具可供选择。

下面将介绍一些常见的风险建模方法和其应用。

1. 敏感性分析敏感性分析是一种通过调整风险因素的量来评估其对组织目标的影响的方法。

通过在不同的情景下对关键变量进行调整,可以了解可能的风险程度和可能的影响。

这种方法可以帮助管理层确定哪些风险是最重要的,并为制定风险管理策略提供依据。

2. 贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型,可以用于分析和量化不同变量之间的关系,并预测其对组织目标的影响。

它可以帮助确定风险的先验概率,并通过不断更新概率来提供更准确的风险预测。

这种方法适用于复杂的风险分析和多变量风险评估。

3. 时间序列分析时间序列分析是通过对历史数据进行统计和模型拟合来预测未来的风险。

它可以帮助组织识别周期性和趋势性的风险,并基于历史数据进行风险预测。

时间序列分析适用于对市场波动性、经济环境变化等进行风险建模。

除了风险建模外,组织还需要采取一系列的风险管理方法来应对已识别的风险。

下面将介绍一些常见的风险管理方法和其应用。

1. 风险避免风险避免是一种通过采取措施来消除或减轻风险的方法。

它可以通过规避风险的活动、终止高风险项目或合作伙伴关系等来减少风险的发生。

2. 风险转移风险转移是一种通过购买保险或与他人签订合同来将风险转移给其他方的方法。

这种方法适用于无法完全消除或减轻的风险,可以减少组织自身承担的风险。

3. 风险减轻风险减轻是一种通过采取行动来减少风险发生的概率或影响程度的方法。

它可以通过改变业务流程、提高员工素质或提升安全性来降低风险。

金融行业中的风险评估与预测模型构建方法

金融行业中的风险评估与预测模型构建方法

金融行业中的风险评估与预测模型构建方法金融行业中的风险评估与预测模型是为了帮助金融机构更好地了解和管理所面临的风险而设计的。

随着金融市场的不断发展和金融产品的创新,金融风险也日益复杂多样化。

为了防范风险,金融机构需要建立一套科学有效的风险评估与预测模型,以便及时发现、评估和处理各种风险。

风险评估与预测模型的构建是一个复杂的过程,需要综合考虑多个因素。

以下是一些常用的方法和技术,可用于金融行业中的风险评估与预测模型构建。

首先,金融机构可以运用传统的统计方法来构建风险评估与预测模型。

例如,可以使用回归分析来确定不同变量之间的关系,并使用时间序列分析来预测未来的风险走势。

这些方法可以基于历史数据和统计模型,帮助金融机构辨别现有的风险并预测未来的风险。

其次,金融机构可以利用机器学习算法构建风险评估与预测模型。

机器学习是一种通过让计算机学习和适应数据来自动提取模式和进行预测的方法。

在金融领域,常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机等。

这些算法能够处理大量的数据,并对数据进行分析和预测,从而帮助金融机构更好地识别和处理风险。

此外,金融机构还可以利用深度学习算法构建风险评估与预测模型。

深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法,具有强大的数据处理和特征提取能力。

金融行业中的风险评估与预测往往涉及大量的非线性和复杂关系,深度学习可以通过多层次的神经网络来建模,从而提高模型的准确性和预测能力。

另外,金融机构可以结合多种方法和技术,构建综合性的风险评估与预测模型。

例如,可以利用因子模型来对不同的风险因素进行建模和评估,然后将因子模型与统计模型、机器学习算法或深度学习算法相结合,以提高模型的准确性和稳定性。

这种综合性的模型不仅可以帮助金融机构更全面地了解风险,还可以为风险决策提供更有效的支持。

最后,金融机构需要在风险评估与预测模型的构建过程中充分考虑数据的质量和可用性。

数据是构建模型的基础,只有具有高质量和可靠性的数据才能得到准确的模型和预测结果。

食品安全风险识别与评估方法

食品安全风险识别与评估方法

食品安全风险识别与评估方法食品安全一直都是人们关注的重要问题。

随着社会的发展和人们对食品质量要求的提高,食品安全风险识别与评估的方法也越来越重要。

本文将介绍一些常用的食品安全风险识别与评估方法,帮助读者更好地了解和应对食品安全问题。

一、风险识别方法1. 溯源追踪法溯源追踪法是通过追踪产品的生产、加工、运输等环节,找出可能存在的食品安全风险源。

此方法可通过产品批次号、生产日期等信息进行追踪,有助于识别潜在的食品安全问题。

通过建立食品安全追溯系统,能够对食品安全进行有效的管理和控制。

2. 样品分析法样品分析法是通过对食品样品进行实验室检测,识别其中存在的有害物质或微生物。

这种方法常用于食品安全监测和风险识别,能够及时发现食品中的潜在风险,保障食品质量安全。

3. 数据分析法数据分析法是通过对相关数据进行统计分析,发现其中存在的异常情况,从而识别食品安全风险。

这种方法常用于食品产业链的数据监测和风险识别,能够及时发现异常数据,并采取相应的措施以降低风险。

二、风险评估方法1. 概率论方法概率论方法是一种常用的风险评估方法,通过计算食品安全事件发生的概率,评估其对人体健康可能造成的危害程度。

此方法能够通过统计数据和相关理论,对食品安全风险进行合理评估。

2. 系统动力学方法系统动力学方法是一种综合性较强的风险评估方法,通过对食品安全系统的各个环节进行建模和模拟,分析系统内在的动态演化过程,评估食品安全风险的变化趋势。

此方法能够全面分析食品安全风险的传播和影响因素,为风险管理提供决策支持。

3. 专家咨询法专家咨询法是一种基于专家经验和知识的风险评估方法,通过邀请相关领域的专家进行评估和判断,确定食品安全风险程度。

此方法能够利用专家的专业知识和经验,快速准确地评估食品安全风险。

三、风险管理措施1. 标准化管理建立完善的食品安全标准体系,制定相应的食品安全管理制度和操作规范,对食品生产、加工、储存、运输等环节进行标准化管理,从源头上控制食品安全风险。

教师培训课件:数学建模中的风险决策

教师培训课件:数学建模中的风险决策
教师培训课件数学建 模中的风险决策
• 引言 • 数学建模基础 • 风险决策理论 • 数学建模在风险决策中的应用 • 实践操作 • 总结与展望
目录
Part
01
引言
课程背景
当前社会对风险决策的需 求日益增长
数学建模在风险决策中的 重要性
教师培训对于传授数学建 模技能的需求
课程目标
1
掌握数学建模的基本概念 和原理
风险决策的基本概念
风险决策是指在不确定情况下 进行的决策,其结果受到多种 因素的影响,需要综合考虑各 种因素对决策结果的影响程度 。
风险决策的常用方法
介绍了多种常用的风险决策方 法,如期望值法、敏感性分析 法、决策树法等,并对其优缺 点进行了比较分析。
案例分析
通过具体案例的分析,演示了 如何运用数学建模方法解决风 险决策问题,包括问题的识别 、数据的收集和处理、模型的 建立和求解等步骤。
下一步工作
深入研究风险决策的数学模型
01
进一步探索和研究风险决策的数学模型,提高模型的精度和适
用性。
开发更加智能的风险决策支持系统
02
结合人工智能和大数据技术,开发更加智能的风险决策支持系
统,提高决策的科学性和准确性。
推广应用
03
将数学建模在风险决策中的应用推广到更多的领域和实际场景
中,为更多的决策者提供科学依据和帮助。
风险决策涉及到对未来结果的预测,以及对决策后果的评估和选择,需要综合考虑多种 因素,包括风险偏好、预期收益、潜在损失等。
风险决策的分类
根据风险程度Leabharlann 不同,风险决策可以分为确定型决策、风险型决策和不确定型决 策。
确定型决策是指在确定性条件下进行的决策,风险型决策是指存在一定不确定性 但可以量化的风险,不确定型决策是指风险程度较高且难以量化的决策。

风险建模及预警方法理论介绍

风险建模及预警方法理论介绍

风险建模及预警方法理论介绍1、蒙特卡罗方法 (1)2、决策树法 (2)3、检查表法 (4)4、财务报表分析法 (5)5、层次分析法 (6)6、模糊综合评价法 (8)7、五变量Z-Score模型 (11)8、多元逻辑回归(Logit)模型 (13)9、人工神经网络(ANN)模型 (15)10、支持向量机(SVM)模型 (17)1、蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法(Monte Carlo simulation)又称随机抽样或统计实验方法,是在20世纪40年代中叶为研制核武器中的计算问题而由该计划的主持人之一、数学家冯·诺依曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的蒙特卡罗来命名并加以运用的。

蒙特卡罗方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。

早在17世纪,人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。

19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。

二十世纪计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。

用民意测验来做一个不严格的比喻。

民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见,而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。

其基本思想是一样的。

而科技计算中的问题比这要复杂得多,比如金融衍生产品(期权、期货、掉期等)的定价及交易风险估算,问题的维数(即变量的个数)可能高达数百甚至数千。

对这类问题,难度随维数的增加呈指数增长,这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality),传统的数值方法难以对付(即使使用速度最快的计算机)。

蒙特卡罗方法能很好地用来对付维数的灾难,因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。

以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。

蒙特卡罗方法以概率论和数理统计为基础,依据大数定律(样本均值代替总体均值),利用计算机数字模拟技术在计算机上进行大量的随机模拟试验,解决一些很难直接用数学运算求解或其他方法不能解决的复杂问题的近似计算法,是一种多元素变化方法。

企业财务风险识别与评估模型研究

企业财务风险识别与评估模型研究

企业财务风险识别与评估模型研究一、引言企业财务风险是指由企业财务活动所面临的各种可能引发财务损失的不确定因素。

在日益激烈的市场竞争中,合理有效地识别和评估企业的财务风险是保障企业健康发展的关键。

因此,本文旨在研究企业财务风险的识别与评估模型,以提供一种科学的方法和理论支持。

二、背景企业财务风险识别与评估模型的研究一直是财务管理领域的重要课题。

传统的风险评估方法往往基于财务指标的分析,如盈利能力、偿债能力等方面。

然而,在快速变化的经济环境下,单一的财务指标已经无法全面反映企业风险的特点和本质。

因此,需要引入更科学、全面的方法,从多角度对企业财务风险进行综合评估。

三、财务风险识别模型1. 财务比率模型财务比率模型是常用的财务风险识别方法之一,通过计算各项财务指标的比例关系,分析企业的盈利能力、偿债能力、流动性等方面的情况,从而判断企业的风险水平。

这种方法简单易行,但受限于财务指标的选择和变动性,对于非传统企业和新兴行业的风险识别效果有限。

2. 统计模型统计模型是基于大量历史数据的分析研究,通过对数据的回归分析、时间序列分析等手段,构建预测模型,进而对企业的财务风险进行判断。

这种方法可以较为准确地反映企业财务风险的历史及趋势,但受限于数据的完整性和准确性,对于未来风险的识别有一定局限性。

四、财务风险评估模型1. 灰色关联度模型灰色关联度模型是一种基于灰色系统理论的评估方法,它通过将多个指标进行综合关联度分析,确定各指标对财务风险的影响程度。

该方法克服了传统方法对指标的选择和权重确定的不确定性,具有一定的实际应用价值。

2. 神经网络模型神经网络模型是近年来较为流行的一种财务风险评估方法,通过建立神经网络结构,利用大量的训练数据进行学习和预测。

该方法具有较强的非线性建模能力,能够较准确地捕捉到财务风险的变化规律,但对于数据的质量和数量有一定要求。

五、结论企业财务风险的识别与评估模型研究是一个复杂而关键的课题。

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《税收风险识别与建模理论、方法》
一、税收风险识别概述
税收风险管理流程是:风险管理目标规划—收集涉税信息—开展风险识别—确定等级排序—组织风险应对 —实施过程监控与评价反馈,以及通过评价反馈应用于规划目标的修订校正,从而形成良性互动、持续改 进的管理闭环。其中的税收风险识别,在风险管理过程中起着“发动机”的作用,为纳税评估等风险应对 提供案源。 税收风险分析识别是指根据风险发生的规律,通过建立风险分析模型、风险特征指标、案例分析、经验判 断等,从宏观、微观等不同层面,对纳税人的遵从状况进行扫描、分析和筛选,找出税法遵从风险易发生 的领域、环节和纳税人群体的过程。
图 1-2
二、行业风险分析模型的构建
行业税收风险分析模型的构建(以下简称行业建模)是通过对行业涉税信息筛选、整理、测算、分析,归 纳描述行业风险发生规律,建立以若干行业风险特征和公认的参数区间构成的风险特征指标体系和数学模 型。
行业建模目的是运用信息技术对同行业纳税人的税收遵从风险进行综合扫描,查找风险较高的纳税人, 通过风险应对不断提高税源管理的针对性和有效性。
(3)通过建立行业风险模型,能敦促纳税人提高财务和税收核算水平,不断规范企业内部管理;根据行 业特点、涉税风险点及相应的风险应对措施,提出评估管理建议,不断提高纳税人税法遵从度,充分发挥 纳税评估以评促管的作用。
(4)建立行业风险模型,是纳税评估工作的必要手段,也是完善征收管理规范体系的有力措施;同时对 摸清国家的税源情况,为制定国家财政政策发挥基础性支撑作用。
市局各业务部门专业分析人员围绕风险管理年度规划,结合省局和本级提出的征收管理要求,承担风 险分析识别的辅助分析工作。
税收风险部门分析识别流程如图 1-1 所示。图 1Leabharlann 11(二)综合分析识别
省局征管(科技)处综合分析人员对各业务部门提交的模型、指标、事项和案例等分析识别项目,以及情 报比对结果及说明进行归集整合,组织审定后,在信息平台中建立包括风险分析模型、风险特征指标、特 定风险事项和风险分析案例等的综合风险分析识别库,进行分析识别扫描,对扫描的结果进行确认,推送 征管(科技)处等级管理人员。根据效用评价反馈结果,定期对综合分析识别库中的模型、指标、事项和案例 进行调整优化,并在信息平台中进行备案。
1.建立行业风险模型的意义
(1)通过建立行业风险模型,设立行业关键指标参数及相应指标计算公式,在风险识别环节能够较多地 采用企业的物耗、能耗等相对客观的生产经营数据,使税收管理从传统的查账管理向估算企业生产能力转 变,使纳税评估更加科学、严密、准确。
(2)通过建立行业风险模型,在总结、归纳行业生产经营特征的基础上,揭示出行业生产经营各环节的 涉税风险点,为加强行业税收管理,规范市场竞争秩序,纳税评估具体操作指明方向。
2.建立行业风险模型的具体原则
(1)行业建模的优先性原则 在一个省内,应对省内的每一个重点行业单独建立行业风险模型。但鉴于目前建模条件,应优先选取
2
一些重点行业进行建模。优先建模行业的选取标准可以纳税人覆盖面、销售规模、税收贡献率为依据。具 体选取标准可以为:①销售收入排名前两百的行业;②入库税金排名前两百的行业;③纳税人户数排名前 两百的行业。
对一个省内的纳税人户数较少、销售规模较小、税收贡献率较低的其他行业可采取“分类+通用指标” 方式,建立通用的行业风险分析指标,进行统一风险扫描和排序,完成任务推送的全覆盖。“分类”是指根 据一个省份的经济特点,建立分行业通用模型,如某省根据其经济特点将优先建模后以外的其他行业,分 为七类:制造业类、批发零售业类、服务业类、交通运输业类、农林牧渔业类、建筑安装业类、其他;“通 用指标”是指在分类的基础上,根据行业类别的特点来设置。例如,制造类行业通用指标如表 1-1 所示。
4
行业评估模型建立后,将行业模型中建立的风险指标、预警值、权重、风险值得分等,运用到纳税评 估实践中进行检验,根据评估实际结果与预警值的比对,对行业评估模型中存在的缺陷反复进行完善修改, 对相关的指标值不断进行修正,验证纳税评估模型的合理性和准确性。
4.风险分析常用模型
1.投入产出模型 2.能耗测算模型 3.工时(工资)耗用模型 4.设备生产能力模型 5.营业毛利模型 6.税负对比模型 7.资金监控模型
5.行业模型指标预警值的测算方法
预警值又叫临界值、阈值,是释放一个行为反应所需要的刺激强度,也指一个效应能够产生的最低值 或最高值。0 分预警值就是最小强度(预警下限),满分预警值就是最大强度(预警上限)。
(1)行业均值 均值包含“求和”“平均数”“中位数”等测算方法,计算公式有明显差异,建模时尽量选择最优行 业均值测算方法。 (2)指标权重 某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重是要从若干评价指标中分出轻重来, 一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系(各权重之和应等于 100%或 1)。 (3)预警值的测算 统计学中最常用的为“平均值±标准差”法来确定预警值的上下界限。 标准差:标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度。它是对各数据的离差(偏离平 均数的距离)的平方进行平均后的方根。因此,标准差也是一种平均数,标准差是方差的算术平方根。其计 算公式为:
3
3.行业模型构建的一般程序
行业模型建立的一般程序应包括以下步骤:行业分类、典型调查、信息采集分析、风险指标确定、行 业模型构建、模型验证及完善。
(1)行业分类 实行行业分类管理是按行业建立纳税评估模型的理论基础和依据。同类行业纳税人涉及的经营内容、 管理方式、行业标准、技术设备、物流渠道、核算方式、投入产出比都基本相同。因此,同类行业企业的 生产经营信息可以互为参考,具有可比性。 目前主要按国家统计局《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011)的行业分类标准来进行行业分类的。 具体划分到行业的小类(明细行业)。 实践中还应根据行业的规模大小、工艺流程异同、纳税信誉等级、财务核算健全与否等标准,对行业 进行进一步适当细分与归类。 (2)典型调查 在进行税源分类的基础上,针对不同行业、选择不同规模、不同类型的纳税人进行调查,摸清行业特 点;探索行业经营规律,制定出有效的行业风险识别模型。 选取调查的企业样本数量应当大于或等于 30。样本数量太小,样本平均值不足以代表总体平均值,即 预警值不具有代表性。如果企业数量过少,如小于 30 户,可以所有企业作为样本。 选取样本企业时,在随机抽样的基础上,应当尽量选取财务核算较为规范的企业,以避免由于基础数 据的不真实导致评估预警值的不准确。 样本企业典型调查内容主要包括:核实纳税人的基础征管信息,如各种税收登记信息;调查纳税人生 产经营基本情况,如生产工艺流程、行业特点、生产经营规律情况;调查经营信息,如生产规模、经营面 积、实际生产能力、投入产出率、单位能耗指标、购销渠道、关联企业等情况;调查财务信息、如银行账 户、资金分布、财务核算、销售方式、材料成本核算方法、账簿是否健全、资金运营状况等;核实税收管 理信息,履行纳税义务的情况,历史和当期经营成果、税额和税负率等各项财税指标;调查纳税人的各种 内控指标和制度等。 (3)信息采集分析 对典型调查中采集的涉税信息归集分类、逐一分析,归纳出行业生产经营规律和生产工艺流程;汇总 统计各行业纳税评估指标的历史数据、当期数据、公认标准、行业标准等。对资源能源消耗型企业,加强 关键能耗数据采集,拓展第三方信息;对劳动密集型企业,加强对生产不同产品的生产工时、工人数量、 劳动生产率及设备生产能力等信息采集。涉税信息采集工作要做到有的放矢,切实为建立行业风险模型工 作发挥作用。 (4)行业风险指标的确定 在开展充分调查和信息采集分析的基础上,应科学、合理地确定可衡量该行业纳税人生产经营情况涉 税风险指标和公认指标。行业风险指标应按以下原则确定:①与企业生产经营客观依存度较大,而企业难 以改变的因素,如可以从第三方查证的耗电量等数据;②根据可以量化的指标来测算该行业应达到的符合 实际的标准值及变动幅度值。 (5)行业模型构建 行业评估模型的建立首先必须通过全面准确采集、科学有效分析和监控行业指标,并结合纳税人的申 报信息所产生的涉税指标,实现行业风险指标和涉税指标的有机结合和互相制约,从而建立有针对性和准 确性的行业风险指标体系。一个完整的行业模型主要包括以下内容:行业介绍(行业定义、行业状况、企业 类型划分、工艺简介、行业发展趋势)、行业生产经营特点、行业涉税风险点、风险指标设置、风险应对指 引。 (6)模型验证及完善
市局征管(科技)处综合分析人员对各业务部门提交辅助分析识别项目、情报比对结果及说明进行归集整 合,组织审定后,进行分析识别扫描,对扫描的结果进行确认,推送给征管(科技)处等级管理人员。根据效 用评价反馈结果,定期对综合分析识别库中的模型、指标、事项和案例进行调整优化,并在信息平台中进 行备案。
税收风险综合分析识别流程如图 1-2 所示。
表 1-1 制造类行业通用指标
序号 1 2 3 4 5
指标名称 增值税名义税负 主营业务毛利率 纳税调整后应税所得率 主营业务期间费用率 电费支出与增值税销售变动弹性系数
指标格式 百分比 百分比 百分比 百分比 数值
指标类型 横向比较 纵向比较 横向比较 横向比较 弹性系数
指标权重 40 15 15 15 15
一、税收风险识别流程
税收风险识别可分两个步骤进行:一是先进行分部门专业风险分析识别;二是整合各业务部门专业风 险分析识别成果,通过数据信息平台建立综合风险分析识别库。
(一)部门分析识别
省局各业务部门(收入规划核算处、征管科技处、货物劳务税处、所得税处、出口退税处、营业税基金 处、财产行为税处、大企业税收管理处、国际税收管理处、稽查局)专业分析人员围绕风险管理年度规划, 结合总局和本级提出的税收征管要求,将各部门工作重点确定为风险分析识别项目,根据确定的分析识别 项目,建立相应的分析识别模型,通过典型户的分析剖析,对模型进行验证和指标修正,运用模型进行分 析识别扫描,对扫描的结果进行确认,推送征管科技处等级管理人员。并将分析识别模型传递征管科技处 综合分析人员,并在信息平台中进行备案。
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