Метод вложенных математических моделей для повышения адекватности нейросетевого налогового контроля

Для построения эффективных нейросетевых моделей камеральных налоговых проверок и базирующихся на их основе гибридных вероятностных моделей отбора налогоплательщиков и проведения выездных проверок предложен метод вложенных математических моделей. Проведены вычислительные эксперименты для строительных организаций, являющихся плательщиками налога на добавленную стоимость, подтвердившие эффективность предлагаемого метода.