基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統設計

羅 演

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

0 引言

在稅務風險管理中，常常需要探討一個變量的變化能否影響其他變量變化的問題。變量間因果關系的方向可以根據稅務風險原理得出判斷，但是基于不同的假定條件，僅依靠經濟學原理來做出最初判斷是錯誤的。基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統可以有效地管理稅務，通過功能層、邏輯層、表現層、服務層和訪問層5個方面構建系統軟件。系統功能層管理用戶，為精確服務層的粗粒度，利用稅務風險管理數據模擬來建立復雜數據半參數分位數回歸模型，由此來構建業務邏輯層。表現層充當用戶界面和服務器端之間的橋梁。稅務風險管理系統設計在表現層和邏輯層之間增加了一個服務層，用來盡可能地降低表現層和業務邏輯之間的耦合，對分位數函數的眾數函數進行估計，從中選擇動態半參數，根據參數結果建立部分線性變系數分位數回歸模型，進而達到稅收風險管理體系中最關鍵的一環。數據訪問層的主要作用是將服務器和數據庫連接起來，使業務邏輯能夠訪問數據庫，操作數據庫中的數據。測試試驗顯示，稅務風險數據的平均處理時間在0.35 s以下，由此表明基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統處理效率較高；系統安全性較強，風險信息管理迅速、丟包較少，可以促使系統的安全性得到完善，可以達到客戶要求。

1 硬件設計

系統的建立需要滿足稅務風險管理業務需求，要將系統定位為決策支持系統。稅務風險管理系統要有清晰的結構和組成，一旦企業所處的內外部環境發生變化，有新的業務出現，舊的業務消失，那么系統也可以以較少代價快速進行調整、應對變化。該系統的設計方案是總體以SOA為設計思想，以NET平臺為基本開發平臺，通過web服務方式組成系統。風險管理系統的總體網絡結構圖如圖1所示。

圖1 系統拓撲結構

該稅務風險管理系統采用SOA思想設計，整體結構基于Windows 7系統進行設計，由多個相互獨立的服務組成，服務之間的組合形成滿足需求的業務模塊。IIS 7發布web程序并進行互聯網信息服務，web服務器位于可以由外部訪問的區域內，用戶可以根據網絡地址從Internet訪問。SQL Server 2008 R2數據庫服務器在企業內部，可以被web服務器正常訪問，根據需要，web服務器還可以訪問Email服務器，整個系統獨立于其他系統，且十分安全。

2 軟件設計

基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統可以有效地管理稅務，通過功能層、邏輯層、表現層、服務層和訪問層5個方面構建系統軟件部分。具體框架如圖2所示。

圖2 稅務風險管理系統設計框架

將該系統的用戶按實際需要分為3類，并可以根據不同的角色來控制系統的功能，使系統更加安全有序。業務邏輯層不僅實現對服務功能，且要求對數據存取層進行訪問，并通過數據存取層來對數據庫進行操作。表現層對用戶界面和服務器端之間傳遞的數據進行加工處理，充當橋梁的作用。系統服務層是系統實現SOA思想的關鍵所在。數據存取層是指將數據格式轉化為XML格式，數據層和業務邏輯層之間相同數據的異構性被消除，數據之間的交互更加方便。

2.1 系統功能層設計

稅務風險管理系統的功能層可以分為3個子系統：普通用戶子系統、項目用戶子系統和管理員用戶子系統。用戶登錄系統時從用戶角色來判斷用戶能訪問哪個子系統，合法登錄后直接進入相應界面。

2.2 業務邏輯層設計

業務邏輯層和其他系統的相同，設計包括了系統中的業務功能實現，需要的一些算法邏輯也會在這個層，而且它還試服務層和數據訪問層之間的橋梁。業務邏輯層把最細化的業務流程和判斷封裝起來給服務層使用，也為粗粒度服務分配真正的實現方法。為精確服務層的粗粒度，利用稅務風險管理數據模擬來建立復雜數據半參數分位數回歸模型，需要先對一個數據生成過程作出考慮，其關系表示如公式（1）所示。

當（x）u發生變化時，僅對響應變量的位置情況產生影響。（x）體現的是位置和尺度變化。當（x）u發生變化時，不僅是對y的位置產生影響，同時還會對響應變量的尺度產生影響。除此之外，公式中響應變量能夠滿足同方差假定的條件，當x增大，服務層粗糙條件的變化也會增大。業務層主要由更細粒度的web服務組成，用戶需要調用這些功能時，只需要面對這些包裝后的服務。按照稅務風險管理系統的設計，這一層也包括關鍵的對象實體。

2.3 系統表現層設計

稅務風險管理系統的表現層負責向用戶展示信息，并接收用戶的操作指令，根據稅法或者稅收協定的相關規定判斷是否超過閾值，告知結果后對個人和公司形成稅務風險的預警，使個人和公司能更有效地進行管理。總體業務流程包括數據錄入、風險識別和風險預警3個主要方面，具體如圖3所示。

圖3 系統業務流程

用戶可以根據從這里獲取到的信息進行判斷、操作，并將接下來的指令發回這里，達到使用系統的目的。用戶界面的作用僅限于向用戶展現信息，用戶的指令操作要作為系統的輸入使系統運行起來，這就需要表現層邏輯來完成。表現層邏輯會實現2種功能，處理用戶的操作，對將要顯示在界面上的數據或頁面進行處理，并向用戶展示稅務風險管理信息。

2.4 系統服務層設計

稅務風險管理系統設計了一種基于服務的策略，即將績效與業務邏輯相結合，以減少表現層與業務邏輯間的耦合。在服務層中，執行層不會把注意力放在具體的實施組織上，而在業務邏輯層中，服務層會根據其結果組織各部分，并在必要時對其進行調用。

稅務風險管理系統的服務層由一系列粗粒度的服務組成，這些服務按照用例來組織操作，并調用細粒度服務和真正的功能邏輯。設（，），（，），...，（X，Y）是來自總體（，）的簡單隨機樣本，記（|=）為給定=時Y的條件密度函數，則眾數回歸函數定義如公式（3）所示。

基于粗粒度估計的動態半參數分位數回歸模型求解方法的研究使用一種新的基于動態半參數分位數函數的眾數估計方法，給出這種方法理論基礎的證明，然后基于動態半參數分位數估計的眾數函數估計，分位數函數估計的線性模型方法是將分位數函數設為（|=）=（），∈（0，1），斜率（）可以由公式（4）估計。

式中：ρ（）是檢測函數，也稱作損失函數。

這是一個凸線性規劃問題，基于分位數函數的眾數函數估計可以通過軟件中的程序包直接實現。

基于動態半參數分位數回歸模型要選擇差商的步驟h，選取和決定動態版式的參數，除差商之外，也要選取正規項的權重參數。步長的選取與Ota同樣，根據Koenker和Machado進行計算，如公式（5）所示。

式中：和為標準正態分布的密度函數和分布函數；在給定處三分之二的位置上；為分位數回歸模型的試點寬度。

正則化動態半參數的選擇控制了分位數函數的光滑度，進而對動態版參數回歸函數估計的影響較大。參數選擇方法一般是基于似然信息準則或交叉驗證來實現的，模擬構建模型，使用基于分位數函數的眾數函數估計帶寬的選擇方法適用于動態半參數分位數回歸模型。因此，根據分位數回歸的本質特征，基于動態半參數驗證思想構造交叉驗證式，如公式（6）所示。

尋找獲得最大值的參數，根據選擇出的動態半參數便可以構建部分線性變系數分位數回歸模型。

模型建立在觀測數據（，，，...，Y）上，非參數函數系數估計的收斂速度依賴于=1，應用局部多項式擬合法估計相關函數，加強稅務風險管理系統的漸近性、自動適應和自動邊界修改等高效統計性能給定模型。將變成一個函數系數模型，所有的系數函數可以被公式（7）估計。

式中：為一個全局參數；為估計數向量；U為稅務風險管理檢測數據。

當X為滯后因變量、X=0時部分線性自回歸模型成立，如果該文考慮 附近并且用局部線性估計法，則以上估計的目標函數為K。在此基礎上，采用局部多項式擬合的局部線性變系數分位數回歸模型，以達到最小化性能與業務邏輯耦合的目的。

2.5 數據訪問層設計

數據訪問層的功能主要是連接服務器與數據庫，使業務邏輯能夠訪問數據庫，操作數據庫中的數據。在業務邏輯層執行的算法中隨時可能需要向數據庫做增刪改查的操作，系統將對這些錄入的數據按照實際上的稅務規則進行分析，判斷用戶是否產生稅務風險。

3 測試試驗

3.1 試驗準備

本次試驗中的稅務風險管理系統屬于B/S結構的web系統，開發環境是典型的企業級配置，系統開發環境見表1。

表1 系統開發環境

試驗以系統業務中的個人差旅預警為例，介紹系統業務實現。當用戶成功登錄系統后，錄入自己的差旅信息，系統將向用戶返回用戶的差旅總體情況，并進行稅務風險評估，使用戶及時了解自己的稅務風險狀態。軟件開發被作為一套系統工程之后，軟件測試變得必不可少。該系統的主要測試目標是檢測該系統的性能，以及系統能否滿足使用者的需要。在負載壓力變化的情況下檢驗系統的性能、系統的各項指標安全性是否達到標準，是否能經受非法操作或入侵。

3.2 試驗結果

性能測試是通過模擬真實環境中系統使用情況，來驗證系統的正常可靠性。通過Microsoft Visual Studio 2010的壓力測試工具模擬100個、200個、300個、400個和500個并發用戶訪問稅務風險管理系統，監視系統的業務響應能力和響應時間。對平均處理時間進行測試。平均處理時間越短，表明基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統效率越高；平均處理時間越長，表明系統數據處理效率越低。測試結果如圖4所示。

根據圖4可知，由于在稅務風險管理系統設計中利用動態半參數分位數回歸模型，通過在表現層和業務邏輯層之間增加了一個服務層進行功能設定，提升了稅務風險管理數據處理性能。因此，在多次迭代測試過程中，隨著用戶數量的增加，稅務風險數據的平均處理時間在0.35 s以下，由此表明基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統處理效率較高。

圖4 處理時間結果

在系統的功能測試中，測試用例包括各種用戶角色在登錄系統時可能進行的操作，其中包括無意的錯誤操作和帶有目的性的惡意操作，系統的角色控制和密碼管理比較到位，可以有效識別非法操作，并將其拒之門外。系統訪問數據庫時使用的連接字符串也被加密，并且根據安全性測試時反應出的問題，用戶登錄的信息和服務器返回的用戶個人信息都使用三重DES加密算法加密，以防止在前、后臺傳輸數據時被截獲，導致信息泄露，威脅系統安全。丟包率可以有效反映平臺的安全保護效果。丟包率數值越小，則平臺安全效果越好，具體如公式（8）所示。

式中：為測試中所丟失稅務風險管理信息數量；為風險數據信息總數。

測試3個數據集的共享數據傳輸速度與收發數據量，結果見表2。

結合表2數據可以看出該文所設計的對不同數據集的傳輸速率與預期傳輸速率相差不大，滿足稅務風險信息的傳輸需求。通過丟包率結果可以看出，該文所設計系統的丟包率較低，可滿足實際需求。從傳輸速率測試結果可以看出系統安全性，風險信息管理迅速、丟包較少，可以促使系統的安全性得到完善，最終達到客戶要求，推動企業信息化發展。

表2 數據集測試結果

4 結語

該文結合稅務風險管理內容進行分析，設計系統中的5個層級，系統設計在表現層和邏輯層之間增加了一個重要的服務層來實現SOA，降低表現層和業務邏輯之間的耦合。對分位數函數的眾數函數進行估計，從中選擇動態半參數，根據參數結果建立部分線性變系數分位數回歸模型，以此實現基于動態半參數分位數回歸模型的稅務風險管理系統設計。測試試驗表明，該系統處理效率較高，安全性強，可以促使系統的安全性得到完善，達到客戶要求。