漏税

摘要： 企业财务在税收检查中查出错漏税问题,多因财务处理错误而形成,在补缴税款的同时,必然涉及收入、成本、费用、利润、税金的调整问题。如果只办理补退税手续,不将企业错误的账务处理纠正调整,势必会导致新的错误和错漏税,造成重复补退税问题,也使企业的会计核算不能真实反映企业的经营活动状况。因此,必须做好补退税后的账务调整工作,彻底纠正错账,以使财实相符,保持会计核算的真实性。

摘要： 现行《中华人民共和国个人所得税法》于2019年1月1日起全面实施.新个人所得税法实施以来取得了良好的社会经济效应.我国提出"走出去,引进来"之后许多外国企业和个人走进我国开启新的经商之路,因此学习和了解我国个人所得税法,以避免逃税、漏税、重复缴税等法律风险是非常有必要的.《中华人民共和国个人所得税法》的作用不仅在于它是国家财政收入的一部分,也是调节人民收入两极分化的重要措施.新个人所得税法实施以来虽然减轻了低中收入群体的税负,刺激了消费,促进了社会经济发展,但是新个人所得税法在实施的过程中还是存在一些不足,文章通过分析后将指出这些不足之处,并提出相应的完善建议.

摘要： 漏税,是指非因纳税人、扣缴义务人故意未缴或者少缴税款的行为,是一种税务违法行为,在税务违法行为种类中居于不可或缺的地位。漏税,不是纳税人、扣缴义务人主观故意造成的,其行为主体不应当承担行政或刑事处罚责任。应尽快通过立法规范设置漏税行为,进一步完善我国税务违法行为种类。

摘要： 漏税,是指非因纳税人、扣缴义务人故意未缴或者少缴税款的行为,是一种税务违法行为,在税务违法行为种类中居于不可或缺的地位.漏税,不是纳税人、扣缴义务人主观故意造成的,其行为主体不应当承担行政或刑事处罚责任.应尽快通过立法规范设置漏税行为,进一步完善我国税务违法行为种类.

摘要： 几个名人之间的私怨引发了一场蝴蝶效应，把近些年争议不断的明星“天价片酬”和“逃税漏税”问题捅到了舆论的风口浪尖。一线明星片酬几天几千万，让吃瓜群众纷纷感叹“贫穷限制了想象力”。业内人士告诉笔者，几年前明星片酬还没有如此夸张，而仅在2016年，一二线明星的片酬就涨了约250％。

摘要： 1 我们班有个校花，学习成绩永远是年级第一。我的愿望是用法律制裁校花——枪毙，或者帮我考试，以上二选一。同桌的愿望是用法律制裁门卫，这样他就可以半夜偷偷溜到录像厅看片子，看到一半喊老板换片儿1几年后，同桌被法律制裁了：他在承德当包工头，偷税、漏税、拖欠农民工的工资，被判入狱三年。

摘要： 税收是很多国家的财政主要来源,随着人们文化水平的提高,合理避税已经成了很多高收入者谋取自身利益的重要手段.合理避税需要扎实的理论基础,也需要税收筹划的知识.在体坛中,有不少明星和俱乐部为了谋取私利,都有偷税漏税的情况发生,避税方式也不尽相同,而明星们都有着自己的避税高招.

摘要： 我们班有个校花。学习成绩永远是年级第一。我的愿望是用法律制裁校花——枪毙，或者帮我考试，以上二选一。同桌的愿望是用法律制裁门卫，这样他就可以半夜偷偷溜到录像厅看片子，看到一半喊老板换片儿!几年后，同桌被法律制裁了：他在承德当包工头，偷税、漏税、拖欠农民工的工资，被判入狱三年。

摘要： 由于我国税法对漏税未作规定而存在的立法漏洞,导致各地对漏税行为的处理不一致.2015年公布的《税收征收管理法修正案(征求意见稿)》中虽然增加了“漏税”的相关规定,但仍存在两个问题,一是规定得过于笼统,会使税务机关的自由裁量权过大,二是对自动补缴税款的纳税人进行处罚,显然过于严厉,既不利于纳税人自行改错,也不利于减轻税务机关的工作负担及降低执法风险.

摘要： 本发明公开了一种基于PU learning的跨区域企业偷漏税识别方法，包括：首先，基于PU learning，利用源域少量带标签的正样本生成源域中无标签样本的标签；其次，通过最大化分类器差异的域适应方法构建跨区域企业偷漏税识别模型；最后，利用训练好的偷漏税识别模型对目标域的纳税数据进行偷漏税识别。本发明在源域纳税数据只有正样本和大量无标记样本的情况下，实现给纳税数据没有标签的目标域建立偷漏税识别模型的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于多阶段MapReduce模型的纳税人偷漏税嫌疑群组检测方法，包括以下步骤：首先，提出了利用多网融合来构建基于着色图的纳税人利益关联网络的方法；其次，提出了基于强连通分量的纳税人利益关联网络的约减方法；然后，引入利益前件网络的概念，在利益前件网络中发现所有的极大弱连通子图，最后，利用多阶段MapReduce模型，对每个极大弱连通子图及其对应的交易边构建模式树，然后遍历模式树来生成模式库，进而对模式库中的模式进行两两匹配，找到所有符合匹配原则的模式对，最终生成所有的纳税人偷漏税嫌疑群组。其中，多阶段MapReduce模型由于采用分布式计算，能够极大地提高国家税务部门的嫌疑偷漏税分析效率，为国家挽回税务流失的损失。

摘要： 本发明公开了一种基于纳税人利益关联网络的关联交易偷漏税行为识别方法，包括以下步骤：构建纳税人利益关联网络；对于控制关系、投资关系进行合并，构建由控制关系、投资关系组成的可达路径集合，并基于税率差异对交易关系进行约简，匹配关联交易行为模式，获取具有关联交易行为的纳税人群组；构建纳税人月度交易网络；计算纳税人的税负指标，和行业预警值对比，判断税负指标异常；对关联交易模式匹配结果进行税负异常的分析，得到存在税负指标异常的嫌疑群组。从而解决了关联交易偷漏税行为识别效率低、与税务场景结合不紧密、判断结果可靠性差的问题。

摘要： 本发明公开了基于纵向联邦逻辑回归算法的企业偷税漏税行为检测方法，包括：通过协调方、电力公司和税务局共同构建并训练逻辑回归模型；由协调方将企业id发送给电力公司和税务局，电力公司和税务局计算各自的模型内积发送给协调方，协调方计算评估结果，根据评估结果确定待评企业是否存在偷税漏税行为“电力数据+税收”的综合运用不仅可用于宏观经济研究，还可用于微观经济运行分析。本发明实用性强，实现对企业偷税漏税行为的监控和管理，意义重大。

摘要： 本发明属于加油站税务监测技术领域，具体公开了一种加油站防漏税系统，包括主板和至少一个位于主板上的CPU；系统还包括分别与CPU连接的电源模块、调试接口、参数采集组件、云平台和时钟模块；调试接口用于调试参数设置日志输出；时钟模块提供时间信息；参数采集组件至少包括油量编码器、液位传感器和报税口；油量编码器、液位传感器和报税口分别与CPU连接；油量编码器用于将出油量转化为脉冲信号发送至CPU；液位传感器用于测量油罐液位参数；报税口用于实时读取加油机的加油数据。本发明通过报税口、油量编码器、液位仪和液位传感器等检测的数据进行加油站出油量和进油量的核查，保证了成品油的销售数量，确保了税务数据准确。

摘要： 本发明涉及一种偷漏税风险评估方法、装置、介质和设备。对指定地区指定行业各企业对应的坐标点，进行拟合得到指定地区指定行业对应的直线，一个企业对应的坐标点的横坐标为该企业指定时长内购买的电量，纵坐标为该企业指定时长内针对指定产品的销售数据。在确定一个企业对应的坐标点，与拟合得到的直线之间的位置关系为，该坐标点位于拟合直线下方，且与拟合直线之间的距离大于设定距离时，即可以确定一个企业指定时长内单位用电量对应的对指定产品的销售数据，远小于指定地区指定行业对应的标准，从而确定该企业存在偷漏税风险，实现偷漏税风险快速准确评估。

摘要： 本发明公开了一种基于PU learning的跨区域企业偷漏税识别方法，包括：首先，基于PU learning，利用源域少量带标签的正样本生成源域中无标签样本的标签；其次，通过最大化分类器差异的域适应方法构建跨区域企业偷漏税识别模型；最后，利用训练好的偷漏税识别模型对目标域的纳税数据进行偷漏税识别。本发明在源域纳税数据只有正样本和大量无标记样本的情况下，实现给纳税数据没有标签的目标域建立偷漏税识别模型的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于财报数据的纳税人偷漏税预检系统，包括财报专业词汇数据提取模块，所述财报专业词汇数据提取模块连接有资产负债表税务分析模块、需交增值税明细表税务分析模块和利润表税务分析模块，所述资产负债表税务分析模块、需交增值税明细表税务分析模块和利润表税务分析模块连接有税务数据对比模块，所述税务数据对比模块连接有税务异常提示模块，所述税务异常提示模块连接有税务异常显示模块，本发明结构合理，可以对纳税人公布的财报进行分析，并进行同期对比，得出税务异常项目并将异常项目显示出来。

摘要： 一种基于大数据预防偷漏税的方法，包括以下步骤：将税源信息采集器嵌入安装在设备本体内；在每单交易过程中，税源信息采集器实时采集纳税人生产、销售、收付款的数据信息；将采集纳税人生产、销售、收付款的数据信息通过无线数据传输功能上传到数据监控平台上；数据监控平台对对数据信息进行对比分析；当数据处于异常状态，不符合生产经营应有的状态，数据告警模块发出预警信号给纳税人。本发明从税源产生的源头保证了信息的实时性、准确性和安全性，有效预防违法行为的发生，有效的减轻税源管理方面的工作压力，实现税源管理的智能化。

摘要： 本发明公开了一种基于深度对抗迁移学习的企业偷漏税识别方法，包括：首先，基于随机森林算法对源区域和目标区域的纳税数据进行预处理，提取出有助于偷漏税识别的纳税人属性；其次，引入深度神经网络构建多地区企业偷漏税识别模型框架，依据预处理后的数据确定网络模型的输入神经元个数；再次，使用预处理后的数据训练偷漏税识别模型的网络参数，得到适用于目标区域的偷漏税识别模型；最后，利用训练得到的偷漏税识别模型对目标区域的纳税数据进行识别。本发明通过利用源区域的纳税数据，构建适用于目标区域的偷漏税识别模型，解决了因目标区域缺乏标记数据而无法对其进行企业偷漏税识别建模的问题。