Прогнозирование налоговых платежей на основе нейросетевого моделирования
Аннотация: В современных реалиях нестабильной внешнеэкономической ситуации одной из главных задач для предприятий авиационной отрасли является реализация «Комплексной программы развития авиатранспортной отрасли до 2030 года». Cвоевременное выявление скрытых угроз и быстрое реагирование на них способствует обеспечению стратегической экономической безопасности предприятия.
Одним из источников сведений о состоянии окружающей среды предприятия является медиа пространство, заголовки информационных сообщений которого содержат признаки угроз экономической безопасности предприятия. Развитие современных технологий нейросетевого моделирования, а в частности, области обработки естественного языка (NLP), позволяет реализовать систему анализа новостных заголовков с целью определения признаков внешних угроз.
В статье приведен анализ внешних угроз для предприятия авиационной промышленности.
Ключевые слова: экономическая безопасность, нейронные сети, семантический анализ, NLP.
Содержание не найдено
Список литературы:
1) Стратегия развития авиатранспортной отрасли Российской Федерации на период до 2030 года. - Официальный сайт Правительства России. Режим доступа: http://www.government.ru
2) Государственная программа Российской Федерации «Развитие авиационной промышленности». - Официальный сайт Минпромторга России. Режим доступа: https://www.minpromtorg.gov.ru
3) И.А.Сергеева Комплексная система обеспечения экономической безопасности предприятия: учеб. пособие. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2017. – 124 с.
4) Ю.П. Иванилов, А.В. Логов Математические модели в экономике. - Москва, «Наука», главная редакция физико-математической литературы, 1979, 304 с.
5) Голощапова Л.В. Учет экономического потенциала в системе стратегического управления промышленным предприятием. // Вектор науки ТГУ. Серия: Экономика и управление. 2013. № 1(12). С. 33.
6) А.А. Нехрест-Бобкова, А.А. Бурдина Механизм оценки эффективности инновационных проектов на основе нейроcетевых технологий. // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция, ISSN: 0130-3848, №2, 2020. 44-50.
7) А.А. Нехрест-Бобкова, А.А. Бурдина, Н.Н. Геращенко Совершенствование процедуры контроллинга финансового результата с помощью нейросетевого моделирования. // Экономика и предпринимательство, № 6, 2019 г. 703-709.
8) В.Д. Калачанов Н.С. Ефимова М.С. Рычагов
Проведённый анализ показал, что Федеральная налоговая служба в целях единообразного применения положений статьи 54.1 Налогового кодекса Российской Федерации при доначислениях налогов по взаимоотношениям налогоплательщика с "техническими" организациями, не исполняющими своих налоговых обязательств, занимает следующую позицию.
1. Налогоплательщик, использующий формальный документооборот с участием компаний, не ведущих реальной экономической деятельности ("технических" компаний), вправе учесть фактически понесенные расходы при исчислении налога на прибыль в случае предоставления им (наличия у налогового органа) сведений и документов, позволяющих вывести фактически совершенные хозяйственные операции из не облагаемого налогами оборота, при этом расчетный способ определения суммы нало