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《《企业纳税筹划实用方法与案例解析》PPT》电子书封面

《企业纳税筹划实用方法与案例解析》PPT

  • 发布时间:2021年04月07日 14:47:34
  • 作者:常亚波,樊路青
  • 出版:人民邮电出版社
  • 大小:12 MB
  • 类别:纳税筹划资料
  • 评分:8.9

    《企业纳税筹划实用方法与案例解析》PPT

      给大家带来的是《企业纳税筹划实用方法与案例解析》PPT,介绍了关于纳税筹划方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,配套资源大小为12 MB,常亚波,樊路青编写,目前本书在纳税筹划类综合评分为:8.7分

      Tags:纳税筹划 

      内容介绍

      《企业纳税筹划实用方法与案例解析》立足于现行财税法规与相关政策,详细讲解了我国目前税制中的主要税种,如增值税、消费税、企业所得税、个人所得税以及与房地产相关的税种的筹划方法和技巧;精要解读了资源税、印花税、环境保护税等小税种的税收优惠政策;同时,针对企业投融资以及利润分配等环节的涉税业务给出筹划建议。《企业纳税筹划实用方法与案例解析》内容将税法基础知识以及纳税筹划的基本原理、入门技巧和案例分析结合起来进行讲解,体例新颖,具有较强的实用性和可操作性,能够给企业纳税筹划提供实战指导,帮助企业合法减轻税负。 n

      《企业纳税筹划实用方法与案例解析》适合从事财税工作的实务界人士和零财税基础的商务人士阅读,也可以作为应用型本科院校、高职高专院校会计学和财务管理专业纳税筹划课程的教材。

      目录

      • 第一章 纳税筹划原理 1
      • 一、纳税筹划的主要形式 3
      • 二、纳税筹划的目标 5
      • 三、纳税筹划的起点 6
      • 四、纳税筹划的基本方法 7
      • 五、纳税筹划应遵循的原则 11
      • 六、如何控制纳税筹划风险 14
      • 第二章 增值税的筹划方法与技巧 19
      • 一、增值税的征收规定 21
      • 二、合理选择纳税人身份 25
      • 三、不同销售方式的纳税筹划 27
      • 四、选择采购对象时的纳税筹划 31
      • 五、兼营不同税率货物或服务的纳税筹划 35
      • 六、混合销售行为的纳税筹划 36
      • 七、选择简易计税方法进行纳税筹划 38
      • 八、不动产进项税额抵扣的纳税筹划 43
      • 九、农产品的纳税筹划 45
      • 十、成立农民专业合作社进行纳税筹划 47
      • 十一、利用增值税起征点进行纳税筹划 49
      • 第三章 消费税的筹划方法与技巧 51
      • 一、消费税的征收规定 53
      • 二、设立销售子公司降低税基 57
      • 三、组合销售的纳税筹划 60
      • 四、兼营不同税率业务的纳税筹划 61
      • 五、自产自用应税消费品的纳税筹划 63
      • 六、以物易物如何更节税 65
      • 七、包装物的纳税筹划 67
      • 八、利用税收临界点进行纳税筹划 68
      • 九、巧用纳税义务发生时间延迟纳税 70
      • 第四章 企业所得税的筹划方法与技巧 73
      • 一、企业所得税的计算 75
      • 二、利用产业政策进行纳税筹划 76
      • 三、创造条件成为高新技术企业 79
      • 四、合理选择投资区域减轻税负 81
      • 五、利用小型微利企业的优惠政策 83
      • 六、技术转让所得的纳税筹划 86
      • 七、利息费用的纳税筹划 88
      • 八、业务招待费的纳税筹划 91
      • 九、合理选择企业捐赠方式 93
      • 十、人工成本的纳税筹划 97
      • 十一、广告宣传费的纳税筹划 101
      • 十二、选择恰当的销售成本计算方法 102
      • 十三、如何利用折旧政策进行纳税筹划 106
      • 十四、长期待摊费用的纳税筹划 109
      • 十五、最大化地利用亏损弥补政策 112
      • 第五章 个人所得税的筹划方法与技巧 115
      • 一、个人所得税的计税方法 117
      • 二、合理利用专项附加扣除额 122
      • 三、利用创投企业税收优惠 126
      • 四、选择恰当的出售股票时机 129
      • 第六章 房地产相关税种的筹划方法与技巧 131
      • 一、土地增值税的纳税筹划 133
      • 二、房产税的纳税筹划 141
      • 三、契税的纳税筹划 147
      • 四、城镇土地使用税的纳税筹划 154
      • 第七章 其他税种的筹划方法与技巧 159
      • 一、资源税的纳税筹划 161
      • 二、印花税的纳税筹划 165
      • 三、车辆购置税的纳税筹划 173
      • 四、车船税的纳税筹划 177
      • 五、环境保护税的纳税筹划 182
      • 第八章 企业融资的纳税筹划方法与技巧 187
      • 一、企业权益融资的纳税筹划 189
      • 二、企业负债融资的纳税筹划 190
      • 三、企业融资结构的纳税筹划 197
      • 第九章 企业投资的纳税筹划方法与技巧 201
      • 一、企业如何选择组织形式 203
      • 二、企业扩张时如何节税 207
      • 三、企业纳税身份的选择 209
      • 四、企业投资方式的筹划 211
      • 第十章 利润分配的纳税筹划方法与技巧 219
      • 一、利润分配的形式 221
      • 二、个人取得分红的纳税筹划 222
      • 三、企业分红的纳税筹划 226

      笔记精选

      朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

      本文实例讲述了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

      朴素贝叶斯分类算法

      1、朴素贝叶斯分类算法原理

      1.1、概述

      贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称

      贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据

      朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种

      注:朴素的意思是条件概率独立性

      P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立
      P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z)

      1.2、算法思想

      朴素贝叶斯的思想是这样的:

      如果一个事物在一些属性条件发生的情况下,事物属于A的概率>属于B的概率,则判定事物属于A

      通俗来说比如,你在街上看到一个黑人,我让你猜这哥们哪里来的,你十有八九猜非洲。为什么呢?

      在你的脑海中,有这么一个判断流程:

      ①、这个人的肤色是黑色 <特征>
      ②、黑色人种是非洲人的概率最高 <条件概率:黑色条件下是非洲人的概率>
      ③、没有其他辅助信息的情况下,最好的判断就是非洲人

      这就是朴素贝叶斯的思想基础。

      再扩展一下,假如在街上看到一个黑人讲英语,那我们是怎么去判断他来自于哪里?

      提取特征:

      肤色: 黑
      语言: 英语

      黑色人种来自非洲的概率: 80%
      黑色人种来自于美国的概率:20%

      讲英语的人来自于非洲的概率:10%
      讲英语的人来自于美国的概率:90%

      在我们的自然思维方式中,就会这样判断:

      这个人来自非洲的概率:80% * 10% = 0.08
      这个人来自美国的概率:20% * 90% =0.18

      我们的判断结果就是:此人来自美国!

      其蕴含的数学原理如下:

      p(A|xy)=p(Axy)/p(xy)=p(Axy)/p(x)p(y)=p(A)/p(x)*p(A)/p(y)* p(xy)/p(xy)=p(A|x)p(A|y)

      P(类别 | 特征)=P(特征 | 类别)*P(类别) / P(特征)

      1.3、算法步骤

      ①、分解各类先验样本数据中的特征
      ②、计算各类数据中,各特征的条件概率
      (比如:特征1出现的情况下,属于A类的概率p(A|特征1),属于B类的概率p(B|特征1),属于C类的概率p(C|特征1)......)
      ③、分解待分类数据中的特征(特征1、特征2、特征3、特征4......)
      ④、计算各特征的各条件概率的乘积,如下所示:
      判断为A类的概率:p(A|特征1)*p(A|特征2)*p(A|特征3)*p(A|特征4).....
      判断为B类的概率:p(B|特征1)*p(B|特征2)*p(B|特征3)*p(B|特征4).....
      判断为C类的概率:p(C|特征1)*p(C|特征2)*p(C|特征3)*p(C|特征4).....
      ......
      ⑤、结果中的最大值就是该样本所属的类别

      1.4、算法应用举例

      大众点评、淘宝等电商上都会有大量的用户评论,比如:

      1、衣服质量太差了!!!!颜色根本不纯!!! 0
      2、我有一有种上当受骗的感觉!!!! 0
      3、质量太差,衣服拿到手感觉像旧货!!! 0
      4、上身漂亮,合身,很帅,给卖家点赞 1
      5、穿上衣服帅呆了,给点一万个赞 1
      6、我在他家买了三件衣服!!!!质量都很差! 0

      其中1/2/3/6是差评,4/5是好评

      现在需要使用朴素贝叶斯分类算法来自动分类其他的评论,比如:

      a、这么差的衣服以后再也不买了
      b、帅,有逼格
      ……

      1.5、算法应用流程

      ①、分解出先验数据中的各特征
      (即分词,比如“衣服”“质量太差”“差”“不纯”“帅”“漂亮”,“赞”……)
      ②、计算各类别(好评、差评)中,各特征的条件概率
      (比如 p(“衣服”|差评)、p(“衣服”|好评)、p(“差”|好评) 、p(“差”|差评)……)
      ③、分解出待分类样本的各特征
      (比如分解a: “差” “衣服” ……)
      ④、计算类别概率
      P(好评) = p(好评|“差”) *p(好评|“衣服”)*……
      P(差评) = p(差评|“差”) *p(差评|“衣服”)*……
      ⑤、显然P(差评)的结果值更大,因此a被判别为“差评”

      1.6、朴素贝叶斯分类算法案例

      大体计算方法:

      P(好评 | 单词1,单词2,单词3) = P(单词1,单词2,单词3 | 好评) * P(好评) / P(单词1,单词2,单词3)

      因为分母都相同,所以只用比较分子即可--->P(单词1,单词2,单词3 | 好评) P(好评)

      每个单词之间都是相互独立的---->P(单词1 | 好评)P(单词2 | 好评)P(单词3 | 好评)*P(好评)

      P(单词1 | 好评) = 单词1在样本好评中出现的总次数/样本好评句子中总的单词数

      P(好评) = 样本好评的条数/样本的总条数

      同理:

      P(差评 | 单词1,单词2,单词3) = P(单词1,单词2,单词3 | 差评) * P(差评) / P(单词1,单词2,单词3)

      因为分母都相同,所以只用比较分子即可--->P(单词1,单词2,单词3 | 差评) P(差评)

      每个单词之间都是相互独立的---->P(单词1 | 差评)P(单词2 | 差评)P(单词3 | 差评)*P(差评)

      2、 Python案例

      #!/usr/bin/python
      # coding=utf-8
      from numpy import *
      # 过滤网站的恶意留言 侮辱性:1   非侮辱性:0
      # 创建一个实验样本
      def loadDataSet():
        postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
                ['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],
                ['my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'],
                ['stop','posting','stupid','worthless','garbage'],
                ['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop','him'],
                ['quit','buying','worthless','dog','food','stupid']]
        classVec = [0,1,0,1,0,1]
        return postingList, classVec
      # 创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的列表
      def createVocabList(dataSet):
        vocabSet = set([])   # 创建一个空集
        for document in dataSet:
          vocabSet = vocabSet | set(document)  # 创建两个集合的并集
        return list(vocabSet)
      # 将文档词条转换成词向量
      def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
        returnVec = [0]*len(vocabList)    # 创建一个其中所含元素都为0的向量
        for word in inputSet:
          if word in vocabList:
            # returnVec[vocabList.index(word)] = 1   # index函数在字符串里找到字符第一次出现的位置 词集模型
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1   # 文档的词袋模型  每个单词可以出现多次
          else: print "the word: %s is not in my Vocabulary!" % word
        return returnVec
      # 朴素贝叶斯分类器训练函数  从词向量计算概率
      def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
        numTrainDocs = len(trainMatrix)
        numWords = len(trainMatrix[0])
        pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
        # p0Num = zeros(numWords); p1Num = zeros(numWords)
        # p0Denom = 0.0; p1Denom = 0.0
        p0Num = ones(numWords);  # 避免一个概率值为0,最后的乘积也为0
        p1Num = ones(numWords);  # 用来统计两类数据中,各词的词频
        p0Denom = 2.0; # 用于统计0类中的总数
        p1Denom = 2.0 # 用于统计1类中的总数
        for i in range(numTrainDocs):
          if trainCategory[i] == 1:
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
          else:
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
            # p1Vect = p1Num / p1Denom
            # p0Vect = p0Num / p0Denom
        p1Vect = log(p1Num / p1Denom)  # 在类1中,每个次的发生概率
        p0Vect = log(p0Num / p0Denom)   # 避免下溢出或者浮点数舍入导致的错误  下溢出是由太多很小的数相乘得到的
        return p0Vect, p1Vect, pAbusive
      # 朴素贝叶斯分类器
      def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
        p1 = sum(vec2Classify*p1Vec) + log(pClass1)
        p0 = sum(vec2Classify*p0Vec) + log(1.0-pClass1)
        if p1 > p0:
          return 1
        else:
          return 0
      def testingNB():
        listOPosts, listClasses = loadDataSet()
        myVocabList = createVocabList(listOPosts)
        trainMat = []
        for postinDoc in listOPosts:
          trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
        p0V, p1V, pAb = trainNB0(array(trainMat), array(listClasses))
        testEntry = ['love','my','dalmation']
        thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
        print testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)
        testEntry = ['stupid','garbage']
        thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
        print testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)
      # 调用测试方法----------------------------------------------------------------------
      testingNB()
      
      

      运行结果:

      朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

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