Сравнение нейросетевой и модифицированной непараметрической модели на примере группы строительных организаций
Фрагмент результатов расчета по нейросетевой модели
Таблица 7.2
/ — номер по порядку | Рг — код организации | Уг тыс. руб. | К тыс. руб. | Yi ~ К тыс. руб. |
| Y-Y 1 1 Y 1 % | ’ |
25 | с22 | 4492,293 | 4579,056 | -86,7631 | 2 | ||
26 | с78 | 3054,251 | 4214,083 | -1159,83 | 38 | ||
27 | с48 | 4493,144 | 4276,984 | 216,1604 | 5 | ||
28 | с47 | 5035,283 | 3768,173 | 1267,11 | 25 | ||
29 | с78 | 2802,087 | 3445,029 | -642,942 | 23 | ||
30 | с77 | 3387,202 | 3532,388 | -145,186 | 4 | ||
31 | с68 | 216,54 | 2134,248 | -1917,71 | 886 | ||
32 | с73 | 1753,692 | 2459,589 | -705,897 | 40 | ||
33 | с 11 | 458,97 | 4503,631 | -4045,66 | 881 | ||
34 | с62 «—» | 5454,206 | 3757,78 | 1696,426 | 31 | ||
35 | с60 | -1487,79 | 3199,266 | -4687,05 | 315 | ||
36 | с62 «—» | 4875,368 | 3385,537 | 1489,831 | 31 | ||
37 | с76 «—» | 2044,83 | 1369,606 | 675,224 | 33 | ||
38 | с 11 | 482,697 | 3578,186 | -3095,49 | 641 | ||
39 | с 12 | 1981,652 | 3652,05 | -1670,4 | 84 | ||
40 | с12 | 1660,2 | 2833,5 | -1173,3 | 71 | ||
41 | с50 | 3960,982 | 5260,835 | -1299,85 | 33 | ||
42 | с46 | 758,576 | 3142,602 | -2384,03 | 314 | ||
43 | с07 | 7118,099 | 3882,97 | 3235,129 | 45 | ||
44 | сОЗ | 1962,422 | 3354,534 | -1392,11 | 71 | ||
45 | с49 | 2854,674 | 4391,61 | -1536,94 | 54 | ||
46 | с37 «—» | 2859,797 | 3814,412 | -954,615 | 33 | ||
47 | с60 | 2617,836 | 2684,736 | -66,9004 | 3 | ||
48 | с07 | 7361,017 | 4700,529 | 2660,488 | 36 | ||
49 | с37 «—» | 4139,849 | 4252,699 | -112,85 | 3 | ||
50 | с38 «—» | 4417,029 | 3785,839 | 631,1903 | 14 |
/ — номер по порядку | р,. — КОДорганизации | Y, тыс. руб. | К., тыс. руб. | Y. - Y., тыс. руб. | 5,= | Y-Y, У, % | ’ |
51 | с61 | 6098,672 | 2944,082 | 3154,59 | 52 | ||
52 | с41 «—» | 23,884 | 3061,278 | -3037,39 | 12 717 | ||
53 | с39 «—» | 2237,891 | 3827,041 | -1589,15 | 71 | ||
54 | с39 «—» | 1981,097 | 3141,653 | -1160,56 | 59 | ||
55 | О 00 1 | 3640,613 | 4297,397 | -656,784 | 18 | ||
56 | с 18 | 772,196 | 2402,027 | -1629,83 | 211 | ||
57 | с06 | 4244,59 | 3714,927 | 529,6626 | 12 | ||
58 | с46 | 1103,274 | 3329,651 | -2226,38 | 202 | ||
59 | с42 «—» | 1394,248 | 2758,377 | -1364,13 | 98 | ||
60 | с50 | 4776,744 | 3860,249 | 916,4951 | 19 | ||
61 | с42 «—» | 2290,432 | 2581,223 | -290,791 | 13 | ||
62 | с09 | 2788,575 | 3447,091 | -658,516 | 24 | ||
63 | с06 | 3259,15 | 3690,702 | -431,552 | 13 | ||
64 | о 0 1 | 1203,983 | 3248,965 | -2044,98 | 170 | ||
65 | с09 | 3807,925 | 3300,943 | 506,9824 | 13 | ||
66 | с26 | 104,281 | 2326,283 | -2222 | 2131 | ||
67 | сЗО | 1602,262 | 2871,502 | -1269,24 | 79 | ||
68 | с08 | 3501,616 | 3270,728 | 230,8882 | 7 | ||
69 | с17 | 3431,798 | 3592,409 | -160,611 | 5 | ||
70 | о 0 1 | 362,669 | 2947,819 | -2585,15 | 713 |
Таблица 7.3
Фрагмент результатов расчета по модифицированной
непараметрической модели
/ — номер по порядку | Рг — КОД организации | Т, тыс. руб. | К., тыс. руб. | Y. - Y, тыс. руб. |
| Yi-Yi Y 1 % | ’ |
25 | с22 | 4492,293 | 4203,70 | 288,593 | 6 | ||
26 | с78 | 3053,251 | 3592,07 | -537,819 | 18 | ||
27 | с48 | 4493,144 | 4307,42 | 185,724 | 4 | ||
28 | с47 | 5035,283 | 4814,33 | 220,953 | 4 | ||
29 | с78 | 2802,087 | 2894,16 | -92,073 | 3 | ||
30 | с77 | 3387,202 | 3338,55 | 48,652 | 1 | ||
31 | с68 | 216,54 | 787,22 | -570,68 | 264 | ||
32 | с73 | 1753,692 | 1821,72 | -68,028 | 4 | ||
33 | с 11 | 458,97 | 2730,50 | -2271,53 | 495 |
/ — номер по порядку | Рг — КОД организации | тыс. руб. | К тыс. руб. | Yi ~ К тыс. руб. | 5,= | Y.-Y. 1 1 Y 1 % | ’ |
34 | с62 «—» | 5454,206 | 5145,29 | 308,916 | 6 | ||
35 | с60 | -1487,79 | 3931,93 | -5419,72 | 364 | ||
36 | с62 «—» | 4875,368 | 4662,95 | 212,418 | 4 | ||
37 | с76 «—» | 2044,83 | 2107,81 | -62,98 | 3 | ||
38 | ell | 482,697 | 659,91 | -177,213 | 37 | ||
39 | с 12 | 1981,652 | 2051,89 | -70,238 | 4 | ||
40 | с 12 | 1660,2 | 1762,15 | -101,95 | 6 | ||
41 | с50 | 3960,982 | 3791,78 | 169,202 | 4 | ||
42 | с46 | 758,576 | 989,60 | -231,024 | 30 | ||
43 | с07 | 7118,099 | 2567,97 | 4550,13 | 64 | ||
44 | сОЗ | 1962,422 | 2118,60 | -156,178 | 8 | ||
45 | с49 | 2854,674 | 2850,65 | 4,024 | 0 | ||
46 | с37 «—» | 2859,797 | 2861,81 | -2,013 | 0 | ||
47 | с60 | 2617,836 | 2849,37 | -231,534 | 9 | ||
48 | с07 | 7361,017 | 2993,89 | 4367,13 | 59 | ||
49 | с37 «—» | 4139,849 | 3910,90 | 228,949 | 6 | ||
50 | с38 «—» | 4417,029 | 4143,47 | 273,559 | 6 | ||
51 | с61 | 6098,672 | 3702,10 | 2396,57 | 39 | ||
52 | с41 «—» | 23,884 | 2908,84 | -2884,96 | 12 079 | ||
53 | с39 «—» | 2237,891 | 2358,06 | -120,169 | 5 | ||
54 | с39 «—» | 1981,097 | 2206,47 | -225,373 | 11 | ||
55 | с38 «—» | 3640,613 | 3440,67 | 199,943 | 5 | ||
56 | с 18 | 772,196 | 2568,60 | -1796,4 | 233 | ||
57 | с06 | 4244,59 | 3661,22 | 583,37 | 14 | ||
58 | с46 | 1103,274 | 1734,35 | -631,076 | 57 | ||
59 | с42 «—» | 1394,248 | 1525,95 | -131,702 | 9 | ||
60 | с50 | 4776,744 | 3277,44 | 1499,3 | 31 | ||
61 | с42 «—» | 2290,432 | 1714,86 | 575,572 | 25 | ||
62 | с09 | 2788,575 | 2526,24 | 262,335 | 9 | ||
63 | с06 | 3259,15 | 2756,20 | 502,95 | 15 | ||
64 | с40 «—» | 1203,983 | 1318,26 | -114,277 | 9 | ||
65 | с09 | 3807,925 | 1453,30 | 2354,63 | 62 | ||
66 | с26 | 104,281 | 1027,76 | -923,479 | 886 | ||
67 | сЗО | 1602,262 | 1586,92 | 15,342 | 1 | ||
68 | с08 | 3501,616 | 1604,03 | 1897,59 | 54 | ||
69 | с17 | 3431,798 | 1565,86 | 1865,94 | 54 | ||
70 | с40 «—» | 362,669 | 1588,83 | -1226,16 | 338 |
Анализируя данные таблиц, замечаем, что из 46 организаций, вошедших в список по табл.
7.3, отклонения расчетных значений от декларированных более 100% имеют 7 организаций, а по табл. 7.2 — 11 организаций. Причем у всех 7 организаций, имеющих отклонения более 100% по табл. 7.3, отклонения превышают 100% и по табл. 7.2. Отсюда можно сделать вывод: несмотря на значительное различие в результатах расчетов показателей К. (что вызвано малым количеством наблюдений и высокой стохастичностью входных и выходных данных), с помощью модели можно довольно точно идентифицировать потенциальных нарушителей налогового законодательства.
Еще по теме Сравнение нейросетевой и модифицированной непараметрической модели на примере группы строительных организаций:
- Модификация непараметрической модели
- Общая характеристика непараметрических моделей
- ГЛАВА 10. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ VaR И СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ
- Алгоритм разработки бюджета инвестиционно-строительных проектов строительной организации
- Глава 7. Оценка структуры инвестиционного потенциала и разработка модели управления инвестиционной инфраструктурой строительной организации
- 1.2.4. Сравнение различных типов моделей (вычислимых моделей общего равновесия и эконометрических моделей) и возможности совмещения различных подходов
- СРАВНЕНИЕ ДЛИННОЙ И КОРОТКОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ. ПРИМЕРЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- Пример 1. Пример включает в себя набор решений по каждому разделу бизнес-плана. Он посвящен организации производства клееного щита из древесины Описание продукции
- 10-2. Строительные блоки модели общего равновесия
- Глава 8. Анализ ресурсных потоков при организации инвестиционной инфраструктуры и развитии инвестиционного потенциала строительной организации