应税销售额

摘要： 最近，国家税务总局发布了《增值税一般纳税人登记管理办法》（国家税务总局令43号）。根据《办法》，增值税小规模纳税人缴纳增值税原则上实行按季申报，为使年应税销售额的计算属期与按季申报相适应，《办法》补充了按季计算年应税销售额的内容。《办法》规定，销售服务、无形资产或者不动产有扣除项目的纳税人，其应税行为年应税销售额按未扣除之前的销售额计算。

摘要： 增值税纳税人区分小规纳税人和一般纳税人。小规模纳税人适用简易计税,除另有规定外,小规模纳税人适用3%征收率。并且小规模纳税人月销售额未超过3万元(按季纳税为9万元)免征增值税。由于小规模纳税人征收率比较低,并且在销售规模不大的情况下,还可以享受免征增值税的优惠。

摘要： 作为企业债权之一的其他应收款,其地位和影响远不如应收账款等债权账户,不像其他债权那么显著、吸引信息使用者的眼球,总躲在偏僻的一个小角落中,不为人们所重视。但也正是如此,赋予了其他应收款账户无限＂可能＂,令企业管理层把目光放在它身上,有意识的釆取各种方式和手段,编制虚假的经济业务,提供不真实的会计信息,企图欺骗主管税务部门和信息使用者以达到其主观目的。

摘要： 答：根据《财政部、国家税务总局关于全面推开营业税改征增值税试点的通知》（财税[2016]36号）附件2的规定，试点纳税人发生应税行为，按照国家有关营业税政策规定差额征收营业税的，因取得的全部价款和价外费用不足以抵减允许扣除项目金额，截至纳入营改增试点之日前尚未扣除的部分，不得在计算试点纳税人增值税应税销售额时抵减，应当向原主管地税机关申请退还营业税。

摘要： ＂营改增＂新税政明确,一般纳税人销售自行开发的房地产项目,适用一般计税方法计税,按照取得的全部价款和价外费用,扣除当期销售房地产项目对应的土地价款后的余额计算销售额。房企应税销售额可扣除土地价款,意味着房地产企业缴纳增值税的税基减少,因此房企需要缴纳的增值税销项税减少。政策的出台有利于降低房企税负,这是房企从＂营改增＂获得的最大政策红利。

摘要： 判断增值税小规模纳税人(以下简称纳税人)是否需要按一般纳税人计税办法缴纳增值税,关键是看纳税人的年度应纳增值税销售额是否超过小规模纳税人标准。根据《增值税一般纳税人资格认定管理办法》(国家税务总局令第22号,以下简称《办法》)第三条规定:增值税纳税人年应纳税销售额超过财政部、国家税务总局规定的小规模纳税人标准的,除可选

摘要： 为规范中央财政和地方财政的关系,在明确中央税收与地方税收的基础上,1994年中央推出了分税制,作为两大流转税的营业税与增值税便并行至今。随着社会经济形势的发展,国家十二五规划纲要提出扩大增值税征收范围,相应调减营业税等税收;其后,不断扩大试点范围,并要求部分省市金融做好税制改革准备和测算;2015年5月8日,国务院以国发〔2015〕26号批转发改委《关于2015年深化经济体制改革重点工作的意见》,该意见指

摘要： 财政部、国家税务总局发布的财税[2013]37号文件对售后回租业务应税销售额确定未作具体规定,导致纳税人税负远高于“营改增”前营业税负,为弥补这一缺陷,财税[2013]106号文件对售后回租业务作了详细规定.本文首先解读售后回租业务相关文件,以差额计征原则分析、理解应税销售额和相关扣除项目的确定,然后提出确定应税销售额具体方法的设想,最后进行案例解析.

摘要： 一、一般纳税人与小规模纳税人选择的纳税筹划一般纳税人是指年征增值税销售额，超过《增值税暂行条例实施细则》规定的小规模纳税人标准的企业和企业性单位。年应税销售额未超过小规模纳税人标准的企业，个人，非企业性单位，不经常发生增值税应税行为的企业不属于一般纳税人。筹划计算公式如下：

摘要： 本发明公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口。本发明能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。

摘要： 本发明公开了一种电商平台卖家用户销售额多维统计分析系统及方法，系统包括1个平台服务方ECS，n个云服务器CS和m个卖家；方法包括系统初始化，卖家销售额的分块压缩处理及对应秘密份额生成，云服务器聚合秘密份额，和电商平台服务方ECS获取多维统计分析结果。本发明避免使用计算开销大的加密和解密运算实现在不泄漏卖家销售额的情况下获得各类商品销售额的统计分析结果，实现了具有隐私保护的轻量级卖家销售额多维统计分析。根据获得的统计值，电商平台服务方可以分析发现平台上各种商品销售额的分布情况。本发明有效地解决了如何在不泄漏卖家用户隐私的条件下高效统计分析各种商品的销售情况。

摘要： 本发明公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口。本发明能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。

摘要： 本发明涉及家用电器销售技术领域，具体地说，涉及一种优惠度可提前预测销售额的家用电器销售系统。其包括数据输入单元。本发明中，销售总量模拟计算单元计算销售总量信息，将销售总量信息传输至对应优惠度规律推导单元，对应优惠度规律推导单元结合销售总量信息推导出规律信息，将规律信息传输至销售额预测单元，销售额预测单元根据规律信息该优惠方案产生的销售额进行预测，商家能够通过预测信息进行货物采集，减少货物囤积或者储备不足等问题的出现。

摘要： 本发明为基于医院部分药品销售数据的整体销售额预测方法，属于大数据挖掘、智能推荐系统领域。该方法包含以下步骤：S1：对原始的医院和药品销售数据进行预处理；S2：建立药品索引表、医院索引表；S3：构建医院与药品矩阵，提取医院与药品矩阵中的横向矩阵；S4：建立横向模型，对横向矩阵的医院药品销售额的进行预测；S5：分析医院的属性与销售额之间的相关性，选取相关性高的属性构建纵向矩阵；S6：建立纵向模型，利用纵向矩阵对医院进行聚类、填充，得到完整预测数据。本发明方法能够较好的预测出各个医院中各个药品的销售额，为医药企业提供一定参考价值。

摘要： 本发明公开了一种最大化销售额的生鲜区电子标签管控方法，包括：对生鲜商品的整体新鲜度进行评估；得到预设价格调整周期T内的历史整体新鲜度变化曲线和销售量曲线；得到价格J条件下整体新鲜度和销售量的关系函数；将价格J条件下整体新鲜度和销售量的关系函数导入趋势分析模块，查找与下一个价格调整周期T对应的价格范围，对该价格范围内不同价格条件下的整体新鲜度和销售量的变化曲线进行预估，根据下述公式计算得到下个价格调整周期的理想价格J*。本发明能够对生鲜区商品的新鲜度等级和销售量进行预估，以最大化销售额为目标，根据用户预先设定的促销方案自动调整商品价格标签，大幅降低了人工调整和确认商品信息的时间。

摘要： 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的服装类商品在线销售额预测方法，包括下列步骤：获取一段时间内的服装类商品在线销售数据，在线销售数据包括销售额以及能影响销售额的不同特征；采用灰色关联模型挖掘对商品销售额影响较大的特征，量化不同特征对销售额的影响程度，确定对商品销售额影响较大的至少一个特征；构建基于ELM模型的服装类商品预测模型；服装类商品预测模型的随机参数向量包括ELM模型的权值向量和阈值向量，采用改进型旗鱼优化算法优化服装类商品预测模型的随机参数，获得优化的服装类商品预测模型；采用优化的服装类商品预测模型对服装类商品销售额进行预测。

摘要： 本发明公开了销售预测技术领域的一种销售额预测方法，该销售额预测方法包括如下步骤：首先对数据进行预处理，将数据按照日期进行排序，分为当前时间观测值和过去时间观测值，用当前时间的观测值和过去时间的观测值预测未来时间的销售额；将当前时间观测值和过去时间观测值带入到神经元模型中进行计算，预测未来时间的销售额，所述神经元模型包括多层感知器预测模型、卷积神经网络预测模型和长短期记忆网络记忆模型，本发明通过当前时间的观测值和过去时间的观测值预测未来时间的销售额，能够有效的对未来销售额进行预测。

摘要： 本实用新型涉及展示模型技术领域，且公开了一种用于工商管理的销售额立体化展示模型，包括展示板，所述展示板的正面开设有凹槽，所述凹槽的内腔顶壁固定连接有等距离分布并延伸至展示板内部的U形透管，所述展示板的顶部开设有安装槽，所述展示板的底部开设有让位槽，所述U形透管的内部连通有与让位槽内部固定连接的导液阀，所述U形透管的内部填充有液体，所述U形透管的内部固定连接有第一阀门，所述U形透管的一端连通有与安装槽内部固定连接的第二阀门。该用于工商管理的销售额立体化展示模型，具备可调节高度等优点，解决了现有技术中，用于工商管理的销售额立体化展示模型，不能通过调节高度，来展示不同的销售额，导致实用性差的问题。

摘要： 本发明设计实现了一种基于大数据SPARK框架对小规模纳税人年应税销售额进行监控的方法，通过分析小规模纳税人的销项发票数据来计算其年应税销售额，进而监控小规模纳税人是否达标，并使用sparkSQL代替关系型数据库的数据处理计算过程，提高了监控的准确性和计算速率。所述方法包括：获取小规模纳税人的销项发票表和纳税人信息表；对无关的、冗余的以及杂乱的字段信息进行清洗；关联小规模纳税人的销项发票表和纳税人信息表，获取关联后信息表内注册登记时间在一年以上的所有小规模纳税人的字段信息；进行小规模纳税人的分类并创建纳税人事实表；计算每个小规模纳税人的年应税销售额；与对应的达标认定标准进行对比，并对对比结果进行监控。