10、跨境数字技术在金融控制领域的应用与展望

跨境数字技术赋能金融监管

跨境数字技术在金融控制领域的应用与展望

1. 数字平台对税收的积极影响

新数字平台用于接收和处理数据,不仅能提高税收纪律水平,还能显著减轻税收和行政负担,有助于增强国家与社会之间的信任。

2. 纳税人境外资产信息自动交换机制的现状与问题
  • 参与国家情况 :参与全球税收信息交换的国家名单不断增加,但约40个司法管辖区尚未加入。在发达国家中,只有美国未加入CRS MCAA和CBC MCAA协议。美国依据《外国账户税收合规法案》(FATCA)进行金融信息的国际交换。
    |协议|参与情况|
    | ---- | ---- |
    |CRS MCAA|众多国家参与,美国未加入|
    |CBC MCAA|众多国家参与,美国未加入|
    |FATCA|美国主导的信息交换体系|

  • FATCA与CRS的关系 :最初,FATCA下的税收信息交换本应成为改善国际税收立法的政府间协议模式的基础,但2013年4月19日,G20国家财长和央行行长决定制定新的税收信息自动交换标准。与基于FATCA的政府间协议下的税收信息交换相比,CRS标准的应用更高效,金融机构成本更低。不过,FATCA下的信息交换是一个独立系统,与CRS标准有许多相似原则且兼容。

graph LR
    A[FATCA] --> B[曾拟作国际税收立法协议基础]
    B --> C[2013年G20决定新标准]
    C --> D[CRS
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值