风险管理
蒙特·卡罗方法：让税收风险可识别可控制
添加日期：2015年03月20日
【编者按】：蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是基于科学技术的发展和计算机信息技术的发明，而被提出的一种以概率数理统计理论为基础和指导的非常重要的数值推算方法。目前，蒙特·卡罗方法在宏观经济学、生物医学、计算物理学、金融风险管理及税收风险管理等领域得到广泛运用，并体现了很重要的应用价值。
在税收风险管理中运用蒙特·卡罗方法，主要是通过建立税收风险分析评价模型，研究税收风险的特征规律，量化税收风险特征，分析识别税收风险的来源，评价税收风险程度，进而采取有效措施控制和排查税收风险，防范和控制税收不遵从带来的税收流失的损失和危害。蒙特·卡罗方法在税收风险管理中的运用，是通过建立量化的税收风险分析评价模型，包括构建税收风险指标，分析税收风险发生的可能性及特点规律，分析税收风险指标变量在未来发展变化的概率分布特点和规律，分析识别税收风险成因及评价税收风险程度，具体应用过程及步骤如下：
第一，构建税收风险指标体系，量化税收风险。在现行税制条件下，运用计算机信息技术，建立税收风险特征库，将税收风险特征通过构建税收风险指标体系进行量化，采集历史及当期相关涉税数据的样本随机数计算有关数值，得到税收风险变量组合，分析税收风险的来源、成因及风险特征类型，评价税收风险程度。
税收风险指标体系的构建要考虑税源经济发展水平的影响，经济调控重点与发展趋势，区域经济结构特点与重点行业分布状况税收政策的设计及相关内容，重点税源行业的税收风险特征和规律，税收风险易发环节及关键的税收风险点。加强对重点税源行业和税收风险易发环节及关键风险点的分析，加大指标构建力度，将关键的税收风险特征充分反映和量化。如汽车4S店的维修服务的申报的利润率通常偏低，信息不对称造成的涉税风险较大，因此，维修服务的成本费用率和利润率之间的变量关系是重点要构建的指标和指标联系。
第二，建立税收风险分析模型，反映税收风险特征及变化规律。确定样本纳税人，根据对历史涉税信息数据的采集、计算和分析，借鉴常用的量化建模方法，建立描述税收风险变量在未来变化的概率分布模型。建立税收风险概率分布模型的方法很多，例如：差分和微分方程方法，插值和拟合方法等。这些方法在税收风险管理中的应用大致分为两类。一类是对税收风险变量之间的相关关系及未来的变化作出假设和分析判断，直接描述该税收风险变量在未来的概率分布类型，通常表现为正态分布或偏态分布，进而确定其税收风险变量的概率分布模型，反映分析税收经济关系的合理性及存在的税收风险特征。
比如，我国房地产行业的利润率指标与税收贡献率指标的税收经济关系，应该是高度正相关关系，两者应表现为同方向同幅度的一致性变化和大体相同概率分布特征，但通过样本数值检验却得出恰好相反的结果——我国近年来房地产行业的经营利润率的数值分布呈现偏高分布特征，而房地产的税收贡献率指标数值却呈偏低分布特征，两指标变量变化的一致性与拟合度较差，呈现相反的概率分布特点，反映和说明房地产行业税收贡献率与行业经营发展的税收经济关系不合理，税收遵从风险较高，应该进一步查找风险成因，加大税收征管力度。
还有一类，是对税收风险指标变量的变化过程作出假设和分析判断，描述税收风险指标变量在未来的分布类型及变化趋势。比如，通过采取有效措施加强对房地产行业的税收管理后，税收贡献率与经营利润率指标变量的分布特征有哪些变化，是否逐步趋向一致性和合理性，拟合度是否有改进和逐步提高等。
第三，深入开展税收风险分析，识别和评价税收风险。在对纳税人按规模、行业进行细化分类后，使样本数据具有较强的可比性，对分布特征基本呈正态分布的税收风险指标变量进一步计算有关数值参数，运用均值、方差分析法查找税收风险发生的区域、行业和具体的风险纳税人，评价税收风险程度。
第四，加强税收征管，修正完善概率模型。对样本随机数生成的概率分布初步结果及有关预警参数进行分析和确定，用总体税收征管的实践数据验证模型的正确性和规律性。通过在税收征管实践中，对高风险等级纳税人开展纳税审核评估或税务稽查等风险应对处理措施，及时堵塞税收风险的漏洞，控制和排查税收风险，提升征管质量，使税收风险指标的标准值更加趋于合理，纳税人个体风险指标数值与安全标准值的偏离幅度逐渐降低，并在税收风险管理实践中不断修正、调整完善有关税收风险分析模型及有关变量的预警参数，促进税收风险管理的质效进入螺旋式改进的良性循环系统。
从实践看，由于蒙特·卡罗方法的运用依赖于税收风险分析评价模型的建立和选择，是从税收风险指标构建到税收风险分析识别，再到税收风险评价的全过程的模型的建立、优化和选择的管理过程。因此，应该加强税源风险特征调查，加强税收风险指标体系的构建和优化、纳税人样本的确定，样本随机数的随机性、风险预警参数科学测定与调整，风险分析评价模型建立和优化等关键性基础业务的深入开展和要专业研究，反复检验、修正优化，在此基础上形成科学完善的系统的业务管理方案及相关制度，这对于运用蒙特·卡罗方法提升税收风险分析评价结果的科学性和精确度影响很大。
同时值得注意的是，蒙特·卡罗方法运用过程的计算量很大，通常借助计算机信息技术系统的高速运算和分析功能进行数值处理、分析和维护。所以应进一步借助计算机信息技术开发税收风险分析评价的量化管理模型，完善税收风险预警监控信息化平台，可通过开展地区性、行业性的试点或通过小软件模拟试运行等方式，经过可靠性、稳定性和标准化的检验、修正调整后，结合金税三期工程建设搭建统一的税收风险预警监控信息化技术平台，实现业务和技术高度融合，以提升蒙特·卡罗方法在税收风险管理中应用的有效性。
在税收风险管理中运用蒙特·卡罗方法，主要是通过建立税收风险分析评价模型，研究税收风险的特征规律，量化税收风险特征，分析识别税收风险的来源，评价税收风险程度，进而采取有效措施控制和排查税收风险，防范和控制税收不遵从带来的税收流失的损失和危害。蒙特·卡罗方法在税收风险管理中的运用，是通过建立量化的税收风险分析评价模型，包括构建税收风险指标，分析税收风险发生的可能性及特点规律，分析税收风险指标变量在未来发展变化的概率分布特点和规律，分析识别税收风险成因及评价税收风险程度，具体应用过程及步骤如下：
第一，构建税收风险指标体系，量化税收风险。在现行税制条件下，运用计算机信息技术，建立税收风险特征库，将税收风险特征通过构建税收风险指标体系进行量化，采集历史及当期相关涉税数据的样本随机数计算有关数值，得到税收风险变量组合，分析税收风险的来源、成因及风险特征类型，评价税收风险程度。
税收风险指标体系的构建要考虑税源经济发展水平的影响，经济调控重点与发展趋势，区域经济结构特点与重点行业分布状况税收政策的设计及相关内容，重点税源行业的税收风险特征和规律，税收风险易发环节及关键的税收风险点。加强对重点税源行业和税收风险易发环节及关键风险点的分析，加大指标构建力度，将关键的税收风险特征充分反映和量化。如汽车4S店的维修服务的申报的利润率通常偏低，信息不对称造成的涉税风险较大，因此，维修服务的成本费用率和利润率之间的变量关系是重点要构建的指标和指标联系。
第二，建立税收风险分析模型，反映税收风险特征及变化规律。确定样本纳税人，根据对历史涉税信息数据的采集、计算和分析，借鉴常用的量化建模方法，建立描述税收风险变量在未来变化的概率分布模型。建立税收风险概率分布模型的方法很多，例如：差分和微分方程方法，插值和拟合方法等。这些方法在税收风险管理中的应用大致分为两类。一类是对税收风险变量之间的相关关系及未来的变化作出假设和分析判断，直接描述该税收风险变量在未来的概率分布类型，通常表现为正态分布或偏态分布，进而确定其税收风险变量的概率分布模型，反映分析税收经济关系的合理性及存在的税收风险特征。
比如，我国房地产行业的利润率指标与税收贡献率指标的税收经济关系，应该是高度正相关关系，两者应表现为同方向同幅度的一致性变化和大体相同概率分布特征，但通过样本数值检验却得出恰好相反的结果——我国近年来房地产行业的经营利润率的数值分布呈现偏高分布特征，而房地产的税收贡献率指标数值却呈偏低分布特征，两指标变量变化的一致性与拟合度较差，呈现相反的概率分布特点，反映和说明房地产行业税收贡献率与行业经营发展的税收经济关系不合理，税收遵从风险较高，应该进一步查找风险成因，加大税收征管力度。
还有一类，是对税收风险指标变量的变化过程作出假设和分析判断，描述税收风险指标变量在未来的分布类型及变化趋势。比如，通过采取有效措施加强对房地产行业的税收管理后，税收贡献率与经营利润率指标变量的分布特征有哪些变化，是否逐步趋向一致性和合理性，拟合度是否有改进和逐步提高等。
第三，深入开展税收风险分析，识别和评价税收风险。在对纳税人按规模、行业进行细化分类后，使样本数据具有较强的可比性，对分布特征基本呈正态分布的税收风险指标变量进一步计算有关数值参数，运用均值、方差分析法查找税收风险发生的区域、行业和具体的风险纳税人，评价税收风险程度。
第四，加强税收征管，修正完善概率模型。对样本随机数生成的概率分布初步结果及有关预警参数进行分析和确定，用总体税收征管的实践数据验证模型的正确性和规律性。通过在税收征管实践中，对高风险等级纳税人开展纳税审核评估或税务稽查等风险应对处理措施，及时堵塞税收风险的漏洞，控制和排查税收风险，提升征管质量，使税收风险指标的标准值更加趋于合理，纳税人个体风险指标数值与安全标准值的偏离幅度逐渐降低，并在税收风险管理实践中不断修正、调整完善有关税收风险分析模型及有关变量的预警参数，促进税收风险管理的质效进入螺旋式改进的良性循环系统。
从实践看，由于蒙特·卡罗方法的运用依赖于税收风险分析评价模型的建立和选择，是从税收风险指标构建到税收风险分析识别，再到税收风险评价的全过程的模型的建立、优化和选择的管理过程。因此，应该加强税源风险特征调查，加强税收风险指标体系的构建和优化、纳税人样本的确定，样本随机数的随机性、风险预警参数科学测定与调整，风险分析评价模型建立和优化等关键性基础业务的深入开展和要专业研究，反复检验、修正优化，在此基础上形成科学完善的系统的业务管理方案及相关制度，这对于运用蒙特·卡罗方法提升税收风险分析评价结果的科学性和精确度影响很大。
同时值得注意的是，蒙特·卡罗方法运用过程的计算量很大，通常借助计算机信息技术系统的高速运算和分析功能进行数值处理、分析和维护。所以应进一步借助计算机信息技术开发税收风险分析评价的量化管理模型，完善税收风险预警监控信息化平台，可通过开展地区性、行业性的试点或通过小软件模拟试运行等方式，经过可靠性、稳定性和标准化的检验、修正调整后，结合金税三期工程建设搭建统一的税收风险预警监控信息化技术平台，实现业务和技术高度融合，以提升蒙特·卡罗方法在税收风险管理中应用的有效性。
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