企业所得税特殊事项39讲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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许海波 著，企业所得税纳税申报表丛书编写组 编

图书标签:

• 企业所得税
• 税收
• 税务
• 会计
• 财务
• 税法
• 特殊事项
• 政策
• 实务
• 案例

出版社： 立信会计出版社

ISBN：9787542956965

版次：1

商品编码：12328919

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：366

正文语种：中文

内容简介

　　《企业所得税特殊事项39讲》是作者根据多年对企业所得税理论与会计实务研究成果的积累，精选典型案例，剖析问题本质，最终精选了企业所得税实务中若干问题中的39个问题，从会计的角度讲解其与税法的协调关系。

作者简介

　　许海波，注册会计师、注册税务师、高级会计师，国家税务总局企业所得税人才库成员。
　　长期从事税务稽查和企业所得税管理，现就职于江苏省徐州地方税务局，对会计与税法差异、企业重组与清算、疑难税务案件有着深入的研究，在《中国税务报》《涉外税务》等省级以上专业刊物发表税收论文一百多篇。

目录

第一部分 收入确认
第1讲 企业取得财政性资金的财税处理
第2讲 视同销售行为的财税处理
第3讲 涉及免租期租赁的财税处理
第4讲 销售退回涉及资产负债表日后事项的财税处理
第5讲 分期收付款购销商品的财税处理
第6讲 成本法下长期股权投资的财税处理
第7讲 权益法下长期股权投资的财税处理
第8讲 成本模式下投资性房地产的财税处理
第9讲 公允价值模式下投资性房地产的财税处理
第10讲 投资性房地产转换的财税处理
第11讲 房地产企业委托代销如何计算预计毛利额

第二部分 税前扣除
第12讲 授予限制性股票的财税处理
第13讲 以权益结算的股权激励的财税处理
第14讲 以现金结算的股份支付的财税处理
第15讲 坏账准备的财税处理和纳税申报
第16讲 金融企业准备金的财税问题分析
第17讲 职工带薪缺勤的财税处理
第18讲 亏损合同涉及的财税处理
第19讲 固定资产弃置费用的财税处理
第20讲 企业安全生产费和维简费的财税处理
第21讲 产品质量保证（修）的财税处理
第22讲 企业对外捐赠的财税处理

第三部分 特定事项
第23讲 有限合伙企业法人合伙人的财税处理
第24讲 非货币性资产投资入股的财税处理
第25讲 资产划转涉及的所得税问题
第26讲 实例解析资产划转的财税处理
第27讲 政策性搬迁会计与税法的差异
第28讲 涉及资产置换及新旧政策衔接政策性搬迁的财税处理
第29讲 企业清算的所得税处理问题
第30讲 实例解析企业清算的财税处理

第四部分 税收优惠
第31讲 小型微利（型）企业税收优惠的财税处理
第32讲 技术转让所得的财税处理
第33讲 创投企业抵扣所得额的财税处理
第34讲 研发费用加计扣除的财税处理
第35讲 高新技术企业税收优惠政策解析
第36讲 固定资产加速折旧的财税处理
第37讲 企业购置使用专用设备税额抵免的财税处理

第五部分 其他
第38讲 企业所得税纳税检查后的调账处理
第39讲 核定征收转为查账征收如何进行衔接处理

好的，这是一份关于一本假设的、与《企业所得税特殊事项39讲》内容无关的图书的详细简介。 --- 图书名称：《深度学习前沿：从理论基石到应用实践》 图书简介 《深度学习前沿：从理论基石到应用实践》 是一部旨在为读者构建完整、深入的深度学习知识体系的权威性专著。本书并非关注单一领域的法规或技术细节，而是聚焦于驱动当前人工智能革命的核心——深度学习模型的设计、优化与部署。全书结构严谨，内容前沿，兼顾了数学原理的严密推导与工程实践的落地细节，力求成为对该领域有志于精深研究的工程师、研究人员和高校师生必备的参考书。 本书的核心目标在于，帮助读者跨越从了解基本概念到能够独立设计、训练和评估复杂深度神经网络模型的鸿沟。我们避免了对基础概念的冗余叙述，而是将笔墨集中在近年来发展迅猛、决定模型性能的关键技术点上。 第一部分：理论基石与数学基础的再审视（第1章至第5章） 本部分深入回顾了支撑现代深度学习的数学框架，但其视角侧重于如何将这些理论应用于优化复杂网络结构。 第1章：现代优化算法的深度剖析 本章不再停留在随机梯度下降（SGD）的表面介绍，而是详尽分析了自适应学习率方法，包括Adam、RMSProp的理论缺陷与改进方向。重点探讨了动量机制如何影响梯度下降路径的平滑性，并引入了如Lookahead、RAdam等新型优化器背后的优化理论。我们将对比分析不同优化器在处理稀疏梯度和病态曲面时的表现差异，并提供针对不同网络架构（如RNN与Transformer）的优化策略建议。 第2章：激活函数的高级特性与选择 除了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU），本章着重探讨了激活函数对梯度流和模型收敛速度的实际影响。深入分析了Sigmoid和Tanh在深度网络中的梯度饱和问题，并详细介绍了Swish、Mish等新型激活函数的设计哲学及其在实际任务中的性能增益。章节特别讨论了如何根据网络深度和数据特性科学地选择激活函数，以避免梯度消失或爆炸。 第3章：正则化技术的精细化管理 本章对正则化技术进行了系统的梳理和深化。除了传统的L1/L2范数和Dropout，我们详细阐述了批归一化（Batch Normalization）在训练和推理阶段的机制差异，以及层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）在序列模型和生成模型中的适用性。此外，我们探讨了新型正则化手段如DropBlock和随机深度（Stochastic Depth）的有效性边界。 第4章：概率图模型与深度学习的融合 本章探索了深度生成模型（如VAE和GAN）中的概率基础。详细推导了变分推断的核心公式，并对比了最大似 অর্থনীতির（MLE）、最大后验概率（MAP）估计在模型训练中的角色转换。重点关注了如何利用贝叶斯方法提高模型的泛化能力和不确定性估计。 第5章：泛函分析在深度网络中的映射 本章从更抽象的数学角度审视深度学习。探讨了深度网络的隐式偏置（Implicit Bias）理论，解释了为什么深度网络倾向于找到“平坦”的极小值，以及这如何影响模型的泛化性能。这部分内容为设计更具理论指导意义的架构提供了新的视角。 第二部分：核心网络架构的演进与突破（第6章至第11章） 本部分是本书的重头戏，全面覆盖了当前主流且具有里程碑意义的深度学习架构及其背后的设计哲学。 第6章：卷积神经网络（CNN）的深度拓展 在回顾经典ResNet和DenseNet的基础上，本章聚焦于高效能的卷积设计。详细分析了Inception结构、空洞卷积（Dilated Convolutions）在捕获多尺度信息中的作用。核心篇幅留给了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动端和边缘计算中的应用，并探讨了其计算效率背后的代数原理。 第7章：视觉领域的最新架构：Vision Transformers（ViT） 本章全面解析了Transformer架构如何被成功引入计算机视觉领域。详细拆解了自注意力机制在处理图像块（Patches）时的计算过程，并对比了ViT、Data-efficient Image Transformers (DeiT) 与卷积层融合架构（如ConvNeXt）的设计优劣。本章强调了数据规模和预训练策略对ViT性能的决定性影响。 第8章：循环神经网络（RNN）的局限与Transformer的统治地位 本章首先分析了标准RNN和LSTM/GRU在处理长序列依赖关系时的内在瓶颈。随后，将重点转向Transformer架构在自然语言处理（NLP）中的核心地位，详细剖析了多头自注意力机制如何实现并行化计算，并克服了序列依赖的计算延迟问题。 第9章：生成对抗网络（GAN）的稳定化与改进 本章深入探讨了GANs训练中的模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。详细介绍了一系列稳定化技术，包括WGAN-GP、Spectral Normalization GANs (SNGAN)。此外，还对条件生成模型（cGAN）和图像到图像翻译（Pix2Pix, CycleGAN）的架构变体进行了深入的比较分析。 第10章：扩散模型（Diffusion Models）的崛起 本章系统阐述了近年来在图像生成领域取得突破的扩散模型。从前向加噪过程的马尔可夫链特性，到逆向去噪过程的精确求解，本书提供了详尽的数学推导。重点讨论了Classifier-Free Guidance等采样效率提升技术，并对比了扩散模型与传统GANs在样本质量和训练稳定性上的差异。 第11章：图神经网络（GNN）的结构与应用 本章介绍了处理非欧几里得数据的强大工具——图神经网络。详细讲解了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的工作机制。重点放在了如何设计有效的邻居聚合函数，以及GNN在社交网络分析、分子结构预测等领域的实际应用案例。 第三部分：工程实践与前沿部署策略（第12章至第15章） 本部分关注如何将训练好的复杂模型高效地部署到实际环境中，解决效率、延迟和资源受限带来的挑战。 第12章：模型压缩与量化技术 本章是面向工程实现的关键章节。详细介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）的多种策略，包括硬标签、软标签和特征层面的知识迁移。在量化方面，本书不仅讲解了训练后量化（Post-Training Quantization），更深入探讨了量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的流程和最佳实践，目标是将模型精度损失降至最低。 第13章：模型剪枝（Pruning）与稀疏化 本章系统梳理了结构化剪枝和非结构化剪枝的差异。重点分析了基于敏感度分析的剪枝方法，以及如何利用稀疏矩阵运算优化硬件加速器的效率。同时，讨论了在训练过程中动态进行稀疏化（如Magnitude-based Pruning during Training）的先进方法。 第14章：高效推理框架与硬件加速 本章对比了TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的优化机制。详细介绍了算子融合（Operator Fusion）、内存布局优化和Kernel自动调优（Auto-tuning）如何降低模型推理延迟。此外，还分析了专用AI芯片（如TPU, NPU）对不同网络架构的适配性要求。 第15章：可解释性人工智能（XAI）工具箱 在模型越来越复杂的背景下，理解模型决策至关重要。本章介绍了主流的可解释性方法，包括梯度相关方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）和扰动敏感方法（如LIME, SHAP）。本章强调了如何将这些解释工具嵌入到模型开发和审计流程中，以满足特定行业（如金融、医疗）对透明度的要求。 总结 《深度学习前沿：从理论基石到应用实践》 汇集了当前最核心、最前沿的深度学习理论与实践。它要求读者具备一定的微积分和线性代数基础，但其清晰的逻辑结构和详实的案例分析，确保了即便是初入该领域的专业人士也能快速掌握精髓。本书内容深度和广度俱佳，是推动读者从“使用者”迈向“设计者”的关键桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，企业所得税的特殊事项是财税领域中最具挑战性的部分，需要深厚的专业知识和敏锐的洞察力。这本书恰恰满足了我的这些期待。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本“问题解决手册”。书中对一些非常具体和复杂的业务场景进行了深入的剖析，比如研发费用加计扣除的适用范围和申报细节，高新技术企业资格认定的条件和税务优惠，以及创业投资企业税收优惠政策的解读。让我印象深刻的是，作者在讲解这些内容时，总能结合最新的税收政策和实践动态，并给出一些非常实用的操作建议。比如，在研发费用加计扣除方面，它详细列出了哪些支出可以被认定为研发费用，以及在归集和核算时需要注意的事项。对于企业来说，如何最大化地享受这些税收优惠，同时又能确保合规性，这本书提供了一个非常好的参考。我感觉这本书的作者一定是一位经验非常丰富的实战派，他能够将复杂的税务问题用最简洁明了的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我耳目一新！我之前接触过的企业所得税书籍，大多侧重于基础理论或政策法规的罗列。而这本《企业所得税特殊事项39讲》则完全不同，它将重心放在了那些最容易被忽视却又至关重要的“特殊事项”上，并且以一种非常贴近实际操作的方式呈现。比如，书中关于无形资产税务处理的讲解，不仅包括了常见的外购无形资产，还深入探讨了自行开发的无形资产的税务确认，以及专利权、商标权、著作权等不同类型无形资产的特殊税务规定。此外，它还涉及到一些非常具有实践意义的话题，例如，企业所得税汇算清缴中的常见错误和防范，以及所得税申报表的填写技巧。我特别欣赏作者在讲解过程中穿插的“税务提示”和“风险预警”，这让我能够提前意识到潜在的税务风险，并采取相应的预防措施。读完这本书，我感觉自己对企业所得税的理解上升到了一个新的高度，也更有信心去应对实际工作中的各种复杂税务问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在阅读这本书之前，我对企业所得税中的一些“冷门”但关键的条款，比如资产损失的确认和所得税处理，以及企业重组的税务筹划，一直是一知半解。这本书的独特之处在于，它并没有回避这些相对“枯燥”的内容，而是用一种非常系统和清晰的逻辑将它们呈现出来。在资产损失方面，它详细列举了不同类型损失（如固定资产损失、存货损失、投资损失）的界定标准、申报程序，以及税务处理的技巧，让我明白了如何合规地确认和申报损失以税前扣除。而在企业重组方面，这本书则详细讲解了股权收购、资产收购、合并、分立等不同重组方式下的税务处理，以及如何利用税收优惠政策进行有效的税务筹划，避免不必要的税负。它还提到了非常重要的“特殊性税务处理”和“一般性税务处理”的区别，以及选择哪种方式对企业最为有利。这本书让我深刻认识到，即便是看似细枝末节的税务规定，如果处理不当，也可能对企业的整体税负产生重大影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太棒了！我一直对企业所得税的一些特殊规定感到困惑，特别是关于股权激励、非货币性资产转让以及境外所得的处理。这本书用非常通俗易懂的语言，结合大量的真实案例，将这些复杂的概念一一拆解。比如，书中对于股权激励的税务处理，不仅详细讲解了不同激励方式（如股票期权、限制性股票）的纳税义务时间点、计税基础，还分析了不同地区在政策上的细微差别，以及如何通过合理的筹划来降低税负。更让我惊喜的是，它还涉及了一些非常前沿的税务话题，比如数字化转型带来的税务影响，以及一些新兴行业的税收优惠政策。作者的专业知识和丰富的实操经验在这本书中得到了充分体现，我感觉自己像是请了一位经验丰富的税务师在我身边随时指导。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一份实用的操作指南，对于我日常工作中遇到的各种疑难杂症，都能从中找到解决思路。我强烈推荐给所有需要深入理解企业所得税特殊事项的财务人员、税务从业者，甚至是企业管理者。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在为一个跨国项目准备税务方案，对于境外所得的确认、抵免以及反避税措施感到头疼。偶然间翻阅了这本书，没想到它在这方面的内容如此详尽和深入。书中不仅清晰地阐述了不同类型的境外所得（如股息、利息、特许权使用费）在中国企业所得税法下的处理方式，还重点分析了避免双重征税的策略，包括税收协定的运用和境外所得税抵免的条件及限额。让我印象深刻的是，它还深入探讨了转让定价的风险与应对，以及特别纳税调整的常见情形和申报要点。这本书提供的不仅仅是理论知识，更重要的是实操层面的指导，比如如何准备转让定价的同期资料，如何应对税务机关的调查。对于企业在“走出去”过程中面临的各种税务挑战，这本书都给出了非常具有建设性的解决方案。我个人认为，对于有境外投资或境外收入的企业来说，这本书的价值简直无法估量。它帮助我打开了思路，对如何进行更优化的税务布局有了更清晰的认识。