分析风险识别预警间隔的设置方法

风险识别是扫描系统中特定范围的数据，根据指标系统中设置的公式或规则计算和分析扫描的系统数据，并将计算和分析的结果与值进行比较在分析模型库中. 比较该间隔，并将该间隔内的风险信息库或纳税人信息生成到风险信息中. 风险设置值或时间间隔的边界是预警值.

预警值确定风险识别对象是否处于危险中. 警告值的设定是否合理直接决定风险识别的效果，因此需要科学合理的设定. 下面以税率为风险指标，以纳税人为风险识别对象风险识别指标，分析常用的警示价值设定方法.

税负税率=总和（当期应付）/总和（当期按适用税率征税的商品和服务的当期销售）* 100％

（1）手动定义警告值

根据经验手动设置预警值. 如果将4％定义为风险的预警值，则将负担率低于4％的纳税人识别为风险. 这种方法太简单了，无法反映实际情况. 例如，不同行业的税负税率有不同的风险标准. 所确定的经理人员可能过度集中于某些行业，而不具有代表性.

（2）行业定义的预警值

根据国家标准行业分配不同的风险预警值. 如商业批发0.9％，商业零售2.5％，卷烟加工12.5％. .

这种方法具有一定的通用性，但是当行业划分比较精细时，手动设置的工作量就比较大. 而且，纳税人识别的适用性更加复杂（根据行业，企业类型，关联企业管理，地理位置等条件），适用性将会降低.

（3）定义预警值的统计方法

首先根据识别条件确定样本. 通过计算样品中各项指标的平均值，标准偏差和分散系数进一步计算预警值.

1. 平均值. 平均值是样品的指数的平均水平. 计算公式为: 平均值= avg（税率i）

2. 标准偏差. 标准偏差反映了样品指数的最高和最低值. 计算公式为:

标准差^ 2 =总和（样本i税负率-平均税负率）^ 2 /（n-1）

3. 离散系数. 反映标准偏差与平均值的偏差程度. 计算公式为:

分散系数=标准偏差/平均税负.

4. 预警值设置

①|色散系数|≤0.4预警值下限=平均值-标准偏差，预警值上限=平均值+标准偏差.

②当|离散系数|＞ 0.4

a. 平均值≥0时风险识别指标，预警值的下限=平均值×（1-0.4），预警值的上限=平均值×（1 + 0.4）.

b. 当平均值<0时，预警值的下限=平均值×（1 + 0.4），预警值的上限=平均值×（1-0.4）.

也就是说，如果离差的绝对值相对较小，则意味着税负税率相对集中，因此平均标准偏差可以用作预警值，其结果从样本中提取的可作为风险；否则，如果分散度的绝对值较大，则意味着税负率相对分散，因此平均值×（1+或-0.4）可以用作预警值，并且从样本中获得的结果可以视为风险.

统计方法根据样本的平均值和分散程度确定警告值. 因此，可以从识别对象获得有效数据，以确保识别结果具有代表性，并且不受人为因素的影响. 当然，缺点是算法比较复杂，难以理解.

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