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第一章　绪论1

内容提要1

1.1　研究的目的及意义2

1.1.1　什么是纳税评估2

1.1.2　什么是税收遵从2

1.1.3　研究目的3

1.1.4　研究意义3

1.2　国内外研究现状5

1.2.1　国内研究现状5

1.2.2　国外研究现状6

1.3　理论文献综述8

1.4　本书内容概要及结构安排12

2.1.1　数据来源14

第二章　纳税评估的判别分析方法14

2.1　数据来源与研究方法14

2.1.2　研究方法16

2.2　纳税评估指标体系17

2.2.1　纳税评估指标体系构建的基本原则17

2.2.2　纳税评估指标体系的设置方案18

2.3　识别变量的筛选21

2.3.1　应用判别分析法进行纳税评估的基本思路21

2.3.2　识别变量的筛选22

2.3.3　识别变量间的线性相关性24

2.4　判别函数的估计方法26

2.4.1　参数估计方法26

2.4.2　非参数估计方法30

2.5　判别函数的预测准确性31

2.6　本章小结35

第三章　纳税评估的Logistic回归模型38

3.1　研究方法与数据来源39

3.1.1　研究方法39

3.1.2　数据来源39

3.2　纳税人行为的微观计量分析40

3.3　模型变量的选择与转换43

3.4　模型的逐步选择法49

3.5　模型参数统计推断与评价52

3.5.1　回归模型参数的显著性检验52

3.5.2　模型的拟合优度54

3.5.3　模型的多重共线性检验57

3.6　模型的预测准确性58

3.6.1　有偏的分类预测58

3.6.2　无偏的分类预测60

3.7　Logistic回归模型在纳税人信誉等级评定中的应用62

3.8　本章小结63

第四章　纳税评估整体设计及指标峰值分析法简介65

4.1　纳税评估的整体构思66

4.2　数据的采集与分类67

4.3　指标峰值法的原理67

4.4　财务指标峰值的确定68

4.5　指标峰值分析法的实现及结果分析70

4.5.1　峰值分析方法分类70

4.5.2　峰值分析方法评估结果71

4.6　峰值分析法评估结果分析72

第五章　人工神经网络与模式识别纳税评估模型74

5.1　BP人工神经网络简介75

5.2　BP网络模型输入变量的处理79

5.3　BP神经网络模型的参数设定86

5.4　BP神经网络输出结果及评析88

5.5　两次筛选过程的最终结果及评析91

5.6　神经网络的修剪训练算法在纳税评估中的应用92

5.6.1　引言92

5.6.2　Clementine软件的BP网络学习算法和步骤92

5.6.3　纳税评估指标体系95

5.6.4　实证分析96

5.7.1　引言98

5.6.5　结论98

5.7　模式识别技术在纳税评估中的应用98

5.7.2　数据采集与目标划类99

5.7.3　投影寻优100

5.7.4　结束语103

第六章　逃税与反逃税的博弈分析105

6.1　问题的提出105

6.2　修正的A-S逃税模型107

6.2.1　考虑心理成本和社会名誉的逃税模型108

6.2.2　考虑纳税人之间相互影响的逃税模型111

6.3　征纳关系的博弈分析114

6.3.1　博奕论简介114

6.3.2　税收博弈关系研究的前提假定115

6.3.3　纳税理性116

6.3.4　征税理性116

6.3.5　纳税人的行为策略分析117

6.3.6　征纳博弈模型119

6.4　最优稽查方案设计125

6.4.1　模型125

6.4.2　参与人的策略126

6.4.3　支付和贝叶斯信念127

6.4.4　均衡分析128

6.4.5　均衡结果的经济解释及政策建议133

6.5　最优处罚方案设计134

6.5.1　处罚力度解释134

6.5.2　税收博弈模型A135

6.5.3　税收博弈模型B138

第七章　纳税评估比较分析与政策建议150

7.1　纳税评估实证研究的比较分析150

7.1.1　纳税评估的指标分析150

7.1.2　纳税评估模型的识别效果比较分析152

7.2　纳税评估工作的改进方案154

7.2.1　纳税评估实施方案的工作流程154

7.2.2　纳税评估信息化解决方案156

7.3　关于提高纳税诚信识别效果的建议159

7.4　关于提高纳税人遵从水平的建议160

7.5　纳税评估进一步研究的建议161

后记163

参考文献167