WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаБухгалтерський облік, Податки → Аналіз ризику несплати податків із застосуванням методів нечіткої логіки - Реферат

Аналіз ризику несплати податків із застосуванням методів нечіткої логіки - Реферат

їх груп, що складаються найчастіше з двох-трьох факторів, а не перебору комбінацій усіх існуючих ризиків. І хоча на даний момент розроблено більше ста факторів ризику і цей список, як і набір їхніх комбінацій, постійно уточнюється, все-таки загальна кількість вирішальних правил буде не такою вже великою. До того ж, математична форма запису даних правил буде досить короткою, що полегшує процес настройки моделі. По-друге, самі правила часто формуються так, що в них комбінуються фактори ризику із різних підгруп (наприклад, поєднуються фактори з податкової звітності та із зовнішніх джерел), що унеможливлює їхній розподіл за окремими групами із формуванням набору правил для кожної групи окремо.
І хоча фактори, які використовуються для оцінки кольору декларації та кольору СГ, є однаковими, при побудові математичних рівнянь, описуючи їх, будемо застосовувати різніпозначення. Так, колір декларації Х1 визначається на основі таких факторів, як імовірність виникнення збитків внаслідок здійснення бартерних операцій Х11, операцій у сфері ЗЕД Х12, у разі подання податкових декларацій із запізненням 2 i більше разів на рік Х13, припинення подання декларацій Х14 та всіх інших факторів до Х1K.
. (1)
Для оцінки кольору СГ Х2 можна скористатися показниками Х21, …, Х2L, що в загальному випадку збігаються з Х13, ..., Х1K.
. (2)
На основі розрахованих значень груп показників проводиться визначення ризику несплати податків платником і віднесення його до певного коридору уваги:
. (3)
Ієрархічність при формуванні бази знань і побудові математичної моделі можна забезпечити, якщо при побудові нечіткої моделі скористатись методом нейронних мереж. Структуру математичної моделі аналізу рівня ризику несплати податків, що відповідає співвідношенням (1) - (3), показано на рис. 1 у вигляді дерева логічного висновку.
Таким чином, математична модель аналізу ризику несплати податків являє собою багаторівневу нейронечітку мережу типу персептрон з одним внутрішнім шаром.
Рис. 1. Структура нейронечіткої мережі аналізу ризику несплати податків
Етап 2 (Лінгвістичні змінні). Для того щоб могти оцінювати та обробляти лінгвістичні показники Xij, , , які характеризують рівень ризику ухилення даним СГ від сплати податків, сформуємо єдину шкалу з п'яти якісних термів: ДН - дуже низький рівень показника Хіj, Н - низький рівень показника Хіj, С - середній рівень показника Хіj, В - високий рівень показника Хіj, ДВ - дуже високий рівень показника Хіj.
Множину значень вихідної лінгвістичної змінної Y, що визначає належність до певного коридору уваги, будуть складати терми: З - зелений (низький ризик несплати податків), Ж - жовтий (рівень ризику середній), П - помаранчевий (високий рівень ризику несплати податків), Ч - червоний (дуже високий рівень ризику несплати податку з ознаками шахрайства).
Етап 3 (Побудова функцій належності). Визначається можливий діапазон змінювання контрольованих параметрів Xij, , та вихідної змінної Y. Задається вигляд функцій належності нечітких термів для різних контрольованих параметрів. Для побудови функцій належності п'яти нечітких термів вхідної змінної {ДН, Н, С, В, ДВ} відобразимо діапазони зміни параметрів Xij, , на єдину універсальну множину X. Функції належності вказаних нечітких підмножин схематично зображено на рис. 2.
Рис. 2. Нечітка змінна X із квазідзвоноподібною функцією належності
Рис. 3. Вихідна змінна Y із квазідзвоноподібною функцією належності
Для факторів, що визначають ризики платника, пов'язані з бартером, експортом/імпортом тощо, є сенс сформувати множину лише з трьох термів {В, Н, З}, що визначають відсутність експорту, низький і значний рівень експорту. А для таких факторів ризику, як, наприклад, припинення подання податкових декларацій, взагалі можна обмежитися двома термами {І, О}, що засвідчують істинність і хибність даного твердження.
Квазідзвоноподібні функції належності для нечітких термів {З, Ж, П, Ч} вихідної змінної Y подано графічно на рис. 3.
Усі квазідзвоноподібні функції належності нечітких термів як вхідних, так і вихідної змінної, зображених на рис. 2 та 3, можна зобразити в такій аналітичній формі:
, (4)
де T - лінгвістичний терм із множини {ДН, Н, С, В, ДВ} для вхідної змінної чи з множини {З, Ж, П, Ч} для вихідної змінної.
Етап 4 (Формування набору правил). Необхідним етапом побудови експертної системи на базі нечітких знань є реалізація механізму нечіткого логічного висновку, такого, щоб на його основі можна було робити математично обґрунтовані судження про рівень ризику несплати податків підприємством на основі історичних даних про СГ та інформації з поданої декларації. Розглянемо в табл. 1 фрагмент набору вирішальних правил, що є реалізацією співвідношення (1). При цьому візьмемо до уваги, що існують домінантні ризики, наявність яких однозначно вказує на приналежність до того чи іншого коридору уваги. Так, припинення подання податкових декларацій, тобто відповідність змінної Х14 терму І, свідчить про належність даного СГ до червоного коридору уваги незалежно від інших факторів, що показано в першому рядку табл. 1.
Існують також домінантні групи факторів ризику, сукупність яких однозначно визначає належність даного платника до певного коридору. Наприклад, проведення підприємством операцій з експорту/імпорту внаслідок затримки подання податкових декларацій два i більше разів на рік вказує на високу імовірність ухилень від сплати податків. Подібна ситуація вказана в другому рядку табл. 1. Існує й багато інших комбінацій, декілька варіантів яких подано в табл. 1.
Таблиця 1
База знань для визначення кольору декларації Х1
Значення факторів ризику Вага Вихідна змінна
X11 X12 X13 X14 … X1K w X1
х x x І … x 1 Ч
х В ДВ x … x 1
В х ДВ x … x
В x В x … В
… … … … … … …
Н x Н x … Н
З
В x ДН x … Н
В ДН Н x … ДН
Так здійснюється також формування набору вирішальних правил на основі окремих факторів ризику та їхніх комбінацій і ставляться відповідно до них ті коридори уваги, до
Loading...

 
 

Цікаве