税收筹划的风险及防范

税收筹划是一门涉及法学、管理学、经济学三个领域新兴的现代边缘学科。税收筹划以承认并保障纳税人权利为基本前提条件。税收筹划正被越来越多的人所接受,其根本目的就是帮助纳税人实现利益最大化,但是税收筹划又蕴涵着一定的风险,也即税收筹划活动因各种原因失败需要付出的代价还没有得到人们足够的重视。     

垃圾站选址问题的数学模型及应用

首先分析了垃圾站选址对周围居民造成的影响,然后在充分考虑垃圾站服务能力的基础上,建立了使垃圾站对周围居民造成影响极小化的单目标选址问题数学模型;进一步分析了垃圾站的建设运营成本,建立了使垃圾站对居民的影响和垃圾站建设运营成本均极小化的双目标选址问题数学模型,并且设计了求解该数学模型的算法,利用Lingo软件编写了算法程序。最后,通过一个具体的实例对模型及算法进行了验证,计算结果证实了利用本模型及算法得到的选址方案的合理性。     

县乡公共财政困境成因及对策

目前我国地方财政尤其是县乡公共财政面临收支矛盾突出、县乡政府债务负担沉重的困境，难以履行其公共财政基本职责，已成为我国社会经济和财政领域面临的突出问题。县乡公共财政作为暑乡政府履行职能的物质基础。是基层政权建设和社会稳定的重要保障。因此。必须正视县乡公共财政困境，通过规范和完善财政体制、加大中央政府对地方的转移支付力度，强化预算管理等措施来寻求解决县乡公共财政困境的出路，促进社会经济的进一步持续、稳定发展。     

配送中心规划风险识别研究

从风险的角度对配送中心的规划进行了探讨,着重研究了在配送中心规划过程中存在的风险以及规划者在配送中心规划的每个环节中应如何识别这些风险因素;同时在风险识别的基础上,对这些风险因素产生的真正原因进行了适当的阐述。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序.然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性.     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

重心法和模糊层次分析相结合的配送中心选址方法

将重心法和模糊层次分析法结合起来研究配送中心的选址问题,首先运用重心法对配送中心进行初始选址,得出几个备选地址,然后运用模糊层次分析法对备选地址进行筛选,得到最佳选址方案.与传统选址方法相比,该方法不仅考虑了运输费用,还综合考虑了影响选址的自然条件、社会环境和经济等因素,因此得到的结果更贴近实际.最后,把该方法应用于某物流企业,得到了满意的选址方案.     

带时间限制的车辆路径问题的遗传算法

研究了带时间限制的车辆路径问题,考虑了不同时间段内车辆行驶速度与道路交通状况的关系,分别设计了求解该问题的传统遗传算法和改进遗传算法。利用具体实例进行了模拟计算,结果显示,改进的遗传算法比传统遗传算法具有很多优越性,利用改进的遗传算法可以得到理想的计算结果。     

论我国税收的流失及治理

偷税逃税是世界各国普遍存在的现象,在我国表现尤为突出.具体表现在:税收违法现象较为普遍,偷税面广;税收违法数额巨大,涉及税种增多;税收违法方式繁多,手段更趋隐蔽等.偷逃税所致的税款大量流失已严重影响到社会的稳定及国家经济的安全,必须采取有效措施予以治理.