企業所得稅特殊事項39講 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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許海波 著，企業所得稅納稅申報錶叢書編寫組 編

圖書標籤:

• 企業所得稅
• 稅收
• 稅務
• 會計
• 財務
• 稅法
• 特殊事項
• 政策
• 實務
• 案例

齣版社： 立信會計齣版社

ISBN：9787542956965

版次：1

商品編碼：12328919

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：366

正文語種：中文

內容簡介

　　《企業所得稅特殊事項39講》是作者根據多年對企業所得稅理論與會計實務研究成果的積纍，精選典型案例，剖析問題本質，最終精選瞭企業所得稅實務中若乾問題中的39個問題，從會計的角度講解其與稅法的協調關係。

作者簡介

　　許海波，注冊會計師、注冊稅務師、高級會計師，國傢稅務總局企業所得稅人纔庫成員。
　　長期從事稅務稽查和企業所得稅管理，現就職於江蘇省徐州地方稅務局，對會計與稅法差異、企業重組與清算、疑難稅務案件有著深入的研究，在《中國稅務報》《涉外稅務》等省級以上專業刊物發錶稅收論文一百多篇。

目錄

第一部分 收入確認
第1講 企業取得財政性資金的財稅處理
第2講 視同銷售行為的財稅處理
第3講 涉及免租期租賃的財稅處理
第4講 銷售退迴涉及資産負債錶日後事項的財稅處理
第5講 分期收付款購銷商品的財稅處理
第6講 成本法下長期股權投資的財稅處理
第7講 權益法下長期股權投資的財稅處理
第8講 成本模式下投資性房地産的財稅處理
第9講 公允價值模式下投資性房地産的財稅處理
第10講 投資性房地産轉換的財稅處理
第11講 房地産企業委托代銷如何計算預計毛利額

第二部分 稅前扣除
第12講 授予限製性股票的財稅處理
第13講 以權益結算的股權激勵的財稅處理
第14講 以現金結算的股份支付的財稅處理
第15講 壞賬準備的財稅處理和納稅申報
第16講 金融企業準備金的財稅問題分析
第17講 職工帶薪缺勤的財稅處理
第18講 虧損閤同涉及的財稅處理
第19講 固定資産棄置費用的財稅處理
第20講 企業安全生産費和維簡費的財稅處理
第21講 産品質量保證（修）的財稅處理
第22講 企業對外捐贈的財稅處理

第三部分 特定事項
第23講 有限閤夥企業法人閤夥人的財稅處理
第24講 非貨幣性資産投資入股的財稅處理
第25講 資産劃轉涉及的所得稅問題
第26講 實例解析資産劃轉的財稅處理
第27講 政策性搬遷會計與稅法的差異
第28講 涉及資産置換及新舊政策銜接政策性搬遷的財稅處理
第29講 企業清算的所得稅處理問題
第30講 實例解析企業清算的財稅處理

第四部分 稅收優惠
第31講 小型微利（型）企業稅收優惠的財稅處理
第32講 技術轉讓所得的財稅處理
第33講 創投企業抵扣所得額的財稅處理
第34講 研發費用加計扣除的財稅處理
第35講 高新技術企業稅收優惠政策解析
第36講 固定資産加速摺舊的財稅處理
第37講 企業購置使用專用設備稅額抵免的財稅處理

第五部分 其他
第38講 企業所得稅納稅檢查後的調賬處理
第39講 核定徵收轉為查賬徵收如何進行銜接處理

好的，這是一份關於一本假設的、與《企業所得稅特殊事項39講》內容無關的圖書的詳細簡介。 --- 圖書名稱：《深度學習前沿：從理論基石到應用實踐》 圖書簡介 《深度學習前沿：從理論基石到應用實踐》 是一部旨在為讀者構建完整、深入的深度學習知識體係的權威性專著。本書並非關注單一領域的法規或技術細節，而是聚焦於驅動當前人工智能革命的核心——深度學習模型的設計、優化與部署。全書結構嚴謹，內容前沿，兼顧瞭數學原理的嚴密推導與工程實踐的落地細節，力求成為對該領域有誌於精深研究的工程師、研究人員和高校師生必備的參考書。 本書的核心目標在於，幫助讀者跨越從瞭解基本概念到能夠獨立設計、訓練和評估復雜深度神經網絡模型的鴻溝。我們避免瞭對基礎概念的冗餘敘述，而是將筆墨集中在近年來發展迅猛、決定模型性能的關鍵技術點上。 第一部分：理論基石與數學基礎的再審視（第1章至第5章） 本部分深入迴顧瞭支撐現代深度學習的數學框架，但其視角側重於如何將這些理論應用於優化復雜網絡結構。 第1章：現代優化算法的深度剖析 本章不再停留在隨機梯度下降（SGD）的錶麵介紹，而是詳盡分析瞭自適應學習率方法，包括Adam、RMSProp的理論缺陷與改進方嚮。重點探討瞭動量機製如何影響梯度下降路徑的平滑性，並引入瞭如Lookahead、RAdam等新型優化器背後的優化理論。我們將對比分析不同優化器在處理稀疏梯度和病態麯麵時的錶現差異，並提供針對不同網絡架構（如RNN與Transformer）的優化策略建議。 第2章：激活函數的高級特性與選擇 除瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU），本章著重探討瞭激活函數對梯度流和模型收斂速度的實際影響。深入分析瞭Sigmoid和Tanh在深度網絡中的梯度飽和問題，並詳細介紹瞭Swish、Mish等新型激活函數的設計哲學及其在實際任務中的性能增益。章節特彆討論瞭如何根據網絡深度和數據特性科學地選擇激活函數，以避免梯度消失或爆炸。 第3章：正則化技術的精細化管理 本章對正則化技術進行瞭係統的梳理和深化。除瞭傳統的L1/L2範數和Dropout，我們詳細闡述瞭批歸一化（Batch Normalization）在訓練和推理階段的機製差異，以及層歸一化（Layer Normalization）和實例歸一化（Instance Normalization）在序列模型和生成模型中的適用性。此外，我們探討瞭新型正則化手段如DropBlock和隨機深度（Stochastic Depth）的有效性邊界。 第4章：概率圖模型與深度學習的融閤 本章探索瞭深度生成模型（如VAE和GAN）中的概率基礎。詳細推導瞭變分推斷的核心公式，並對比瞭最大似 অর্থনীতির（MLE）、最大後驗概率（MAP）估計在模型訓練中的角色轉換。重點關注瞭如何利用貝葉斯方法提高模型的泛化能力和不確定性估計。 第5章：泛函分析在深度網絡中的映射 本章從更抽象的數學角度審視深度學習。探討瞭深度網絡的隱式偏置（Implicit Bias）理論，解釋瞭為什麼深度網絡傾嚮於找到“平坦”的極小值，以及這如何影響模型的泛化性能。這部分內容為設計更具理論指導意義的架構提供瞭新的視角。 第二部分：核心網絡架構的演進與突破（第6章至第11章） 本部分是本書的重頭戲，全麵覆蓋瞭當前主流且具有裏程碑意義的深度學習架構及其背後的設計哲學。 第6章：捲積神經網絡（CNN）的深度拓展 在迴顧經典ResNet和DenseNet的基礎上，本章聚焦於高效能的捲積設計。詳細分析瞭Inception結構、空洞捲積（Dilated Convolutions）在捕獲多尺度信息中的作用。核心篇幅留給瞭深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolutions）在移動端和邊緣計算中的應用，並探討瞭其計算效率背後的代數原理。 第7章：視覺領域的最新架構：Vision Transformers（ViT） 本章全麵解析瞭Transformer架構如何被成功引入計算機視覺領域。詳細拆解瞭自注意力機製在處理圖像塊（Patches）時的計算過程，並對比瞭ViT、Data-efficient Image Transformers (DeiT) 與捲積層融閤架構（如ConvNeXt）的設計優劣。本章強調瞭數據規模和預訓練策略對ViT性能的決定性影響。 第8章：循環神經網絡（RNN）的局限與Transformer的統治地位 本章首先分析瞭標準RNN和LSTM/GRU在處理長序列依賴關係時的內在瓶頸。隨後，將重點轉嚮Transformer架構在自然語言處理（NLP）中的核心地位，詳細剖析瞭多頭自注意力機製如何實現並行化計算，並剋服瞭序列依賴的計算延遲問題。 第9章：生成對抗網絡（GAN）的穩定化與改進 本章深入探討瞭GANs訓練中的模式崩潰（Mode Collapse）問題及其解決方案。詳細介紹瞭一係列穩定化技術，包括WGAN-GP、Spectral Normalization GANs (SNGAN)。此外，還對條件生成模型（cGAN）和圖像到圖像翻譯（Pix2Pix, CycleGAN）的架構變體進行瞭深入的比較分析。 第10章：擴散模型（Diffusion Models）的崛起 本章係統闡述瞭近年來在圖像生成領域取得突破的擴散模型。從前嚮加噪過程的馬爾可夫鏈特性，到逆嚮去噪過程的精確求解，本書提供瞭詳盡的數學推導。重點討論瞭Classifier-Free Guidance等采樣效率提升技術，並對比瞭擴散模型與傳統GANs在樣本質量和訓練穩定性上的差異。 第11章：圖神經網絡（GNN）的結構與應用 本章介紹瞭處理非歐幾裏得數據的強大工具——圖神經網絡。詳細講解瞭圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）的工作機製。重點放在瞭如何設計有效的鄰居聚閤函數，以及GNN在社交網絡分析、分子結構預測等領域的實際應用案例。 第三部分：工程實踐與前沿部署策略（第12章至第15章） 本部分關注如何將訓練好的復雜模型高效地部署到實際環境中，解決效率、延遲和資源受限帶來的挑戰。 第12章：模型壓縮與量化技術 本章是麵嚮工程實現的關鍵章節。詳細介紹瞭知識蒸餾（Knowledge Distillation）的多種策略，包括硬標簽、軟標簽和特徵層麵的知識遷移。在量化方麵，本書不僅講解瞭訓練後量化（Post-Training Quantization），更深入探討瞭量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）的流程和最佳實踐，目標是將模型精度損失降至最低。 第13章：模型剪枝（Pruning）與稀疏化 本章係統梳理瞭結構化剪枝和非結構化剪枝的差異。重點分析瞭基於敏感度分析的剪枝方法，以及如何利用稀疏矩陣運算優化硬件加速器的效率。同時，討論瞭在訓練過程中動態進行稀疏化（如Magnitude-based Pruning during Training）的先進方法。 第14章：高效推理框架與硬件加速 本章對比瞭TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的優化機製。詳細介紹瞭算子融閤（Operator Fusion）、內存布局優化和Kernel自動調優（Auto-tuning）如何降低模型推理延遲。此外，還分析瞭專用AI芯片（如TPU, NPU）對不同網絡架構的適配性要求。 第15章：可解釋性人工智能（XAI）工具箱 在模型越來越復雜的背景下，理解模型決策至關重要。本章介紹瞭主流的可解釋性方法，包括梯度相關方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）和擾動敏感方法（如LIME, SHAP）。本章強調瞭如何將這些解釋工具嵌入到模型開發和審計流程中，以滿足特定行業（如金融、醫療）對透明度的要求。 總結 《深度學習前沿：從理論基石到應用實踐》 匯集瞭當前最核心、最前沿的深度學習理論與實踐。它要求讀者具備一定的微積分和綫性代數基礎，但其清晰的邏輯結構和詳實的案例分析，確保瞭即便是初入該領域的專業人士也能快速掌握精髓。本書內容深度和廣度俱佳，是推動讀者從“使用者”邁嚮“設計者”的關鍵橋梁。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在為一個跨國項目準備稅務方案，對於境外所得的確認、抵免以及反避稅措施感到頭疼。偶然間翻閱瞭這本書，沒想到它在這方麵的內容如此詳盡和深入。書中不僅清晰地闡述瞭不同類型的境外所得（如股息、利息、特許權使用費）在中國企業所得稅法下的處理方式，還重點分析瞭避免雙重徵稅的策略，包括稅收協定的運用和境外所得稅抵免的條件及限額。讓我印象深刻的是，它還深入探討瞭轉讓定價的風險與應對，以及特彆納稅調整的常見情形和申報要點。這本書提供的不僅僅是理論知識，更重要的是實操層麵的指導，比如如何準備轉讓定價的同期資料，如何應對稅務機關的調查。對於企業在“走齣去”過程中麵臨的各種稅務挑戰，這本書都給齣瞭非常具有建設性的解決方案。我個人認為，對於有境外投資或境外收入的企業來說，這本書的價值簡直無法估量。它幫助我打開瞭思路，對如何進行更優化的稅務布局有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，企業所得稅的特殊事項是財稅領域中最具挑戰性的部分，需要深厚的專業知識和敏銳的洞察力。這本書恰恰滿足瞭我的這些期待。它不僅僅是一本理論書籍，更像是一本“問題解決手冊”。書中對一些非常具體和復雜的業務場景進行瞭深入的剖析，比如研發費用加計扣除的適用範圍和申報細節，高新技術企業資格認定的條件和稅務優惠，以及創業投資企業稅收優惠政策的解讀。讓我印象深刻的是，作者在講解這些內容時，總能結閤最新的稅收政策和實踐動態，並給齣一些非常實用的操作建議。比如，在研發費用加計扣除方麵，它詳細列齣瞭哪些支齣可以被認定為研發費用，以及在歸集和核算時需要注意的事項。對於企業來說，如何最大化地享受這些稅收優惠，同時又能確保閤規性，這本書提供瞭一個非常好的參考。我感覺這本書的作者一定是一位經驗非常豐富的實戰派，他能夠將復雜的稅務問題用最簡潔明瞭的方式呈現齣來。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直太棒瞭！我一直對企業所得稅的一些特殊規定感到睏惑，特彆是關於股權激勵、非貨幣性資産轉讓以及境外所得的處理。這本書用非常通俗易懂的語言，結閤大量的真實案例，將這些復雜的概念一一拆解。比如，書中對於股權激勵的稅務處理，不僅詳細講解瞭不同激勵方式（如股票期權、限製性股票）的納稅義務時間點、計稅基礎，還分析瞭不同地區在政策上的細微差彆，以及如何通過閤理的籌劃來降低稅負。更讓我驚喜的是，它還涉及瞭一些非常前沿的稅務話題，比如數字化轉型帶來的稅務影響，以及一些新興行業的稅收優惠政策。作者的專業知識和豐富的實操經驗在這本書中得到瞭充分體現，我感覺自己像是請瞭一位經驗豐富的稅務師在我身邊隨時指導。這本書不僅僅是知識的堆砌，更是一份實用的操作指南，對於我日常工作中遇到的各種疑難雜癥，都能從中找到解決思路。我強烈推薦給所有需要深入理解企業所得稅特殊事項的財務人員、稅務從業者，甚至是企業管理者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我耳目一新！我之前接觸過的企業所得稅書籍，大多側重於基礎理論或政策法規的羅列。而這本《企業所得稅特殊事項39講》則完全不同，它將重心放在瞭那些最容易被忽視卻又至關重要的“特殊事項”上，並且以一種非常貼近實際操作的方式呈現。比如，書中關於無形資産稅務處理的講解，不僅包括瞭常見的外購無形資産，還深入探討瞭自行開發的無形資産的稅務確認，以及專利權、商標權、著作權等不同類型無形資産的特殊稅務規定。此外，它還涉及到一些非常具有實踐意義的話題，例如，企業所得稅匯算清繳中的常見錯誤和防範，以及所得稅申報錶的填寫技巧。我特彆欣賞作者在講解過程中穿插的“稅務提示”和“風險預警”，這讓我能夠提前意識到潛在的稅務風險，並采取相應的預防措施。讀完這本書，我感覺自己對企業所得稅的理解上升到瞭一個新的高度，也更有信心去應對實際工作中的各種復雜稅務問題。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在閱讀這本書之前，我對企業所得稅中的一些“冷門”但關鍵的條款，比如資産損失的確認和所得稅處理，以及企業重組的稅務籌劃，一直是一知半解。這本書的獨特之處在於，它並沒有迴避這些相對“枯燥”的內容，而是用一種非常係統和清晰的邏輯將它們呈現齣來。在資産損失方麵，它詳細列舉瞭不同類型損失（如固定資産損失、存貨損失、投資損失）的界定標準、申報程序，以及稅務處理的技巧，讓我明白瞭如何閤規地確認和申報損失以稅前扣除。而在企業重組方麵，這本書則詳細講解瞭股權收購、資産收購、閤並、分立等不同重組方式下的稅務處理，以及如何利用稅收優惠政策進行有效的稅務籌劃，避免不必要的稅負。它還提到瞭非常重要的“特殊性稅務處理”和“一般性稅務處理”的區彆，以及選擇哪種方式對企業最為有利。這本書讓我深刻認識到，即便是看似細枝末節的稅務規定，如果處理不當，也可能對企業的整體稅負産生重大影響。