【财务管理收益管理 】收入最优分配方案

{财务管理收益管理}收入最优分配方案

目录

一摘要 (1)

二问题的提出 (1)

三问题的分析 (4)

四建模过程 (4)

1）问题一……………………

1.模型假设 (4)

2．定义符号说明 (5)

3.模型建立 (5)

4．模型求解 (6)

5，模型的改进 (7)

2）问题二........................................................................................ 7.

1．模型假设

２．模型建立

３．模型求解

４．建立个人收入合理分配表格

五．模型的评价与改进

六．参考文献

一摘要

本文主要分析了假设在已知个人全年总收入的前提下,同时为了达到使个人纳税符合国家政策规定税额,又满足个人缴纳的税款最少的目标,采用线性规划方法,提出了一种优化纳税模型。在此基础上设

计了求解算法,通过 excel2003 软件来实现并且完成了程序设计和实际应用的数据分析计算。最后，给出了题目中的具体算例的最优路径。

关键词:个人所得税;纳税优化;规划求解。

二．问题的提出

个人所得税是调整征税机关与自然人(居民、非居民人)之间在个人所得税的征纳与管理过程中所发生的社会关系的法律规范的总称。凡在中国境内有住所，或者无住所而在中国境内居住满一年的个人，从中国境内和境外取得所得的，以及在中国境内无住所又不居住或者无住所而在境内居住不满一年的个人，从中国境内取得所得的，均为个人所得税的纳税人。2005 年 10 月 27 日，第十届全国人大常委会第十八次会议再次审议《个人所得税法修正案草案》，会议表决通过全国人大常委会关于修改个人所得税法的决定，起征点 1600 元于2006 年 1 月 1 日起施行。2007 年 6 月 29 日，第十届全国人民代表大会常务委员会第二十八次会议通过了《关于修改〈中华人民共和国个人所得税法〉的决定》，对个人所得税法进行了第四次修正。2007 年 12 月 29 日，十届全国人大常委会第三十一次会议表决通过了关于修改个人所得税法的决定。个人所得税起征点自 2008 年 3 月 1 日起由 1600 元提高到 2000 元。即工资、薪金，奖金所得，以每个月收入额（已按规定扣除“四金”）减除费用2000元后的余额，为应纳税所得额。（“四金”是指：养老保险金、医疗保险金、失业保险金、住房公积金）。

其具体征税方案如下：

一、每月工资应纳税计算方案：

月应纳税所得额=月工薪收入（已按规定扣除“四金”）-费用扣除标准（2000 元）

如果一年收入10 万元计算时，就存在月薪跟年终奖金的分配问题，所以需要找出之间的一种关系，找出一种最合理的分配方案，使

实际收入最大化。同样，在制定某公司的职员年度收入最优分配方案

表时用同样的方法即可得到。

三问题的分析

由题意可知，目的就是为了建立一种模型，解决个人月工资和年

终奖金最优的分配，使得在合法范围内纳税最少。问题一中，是假定年收入十万元时，分别用分段函数解决个人月工资与年终奖金应纳的税额。建立一个目标函数，利用线性规划的方法，使得总纳税额最少。问题二中，四建模过程

1)问题一

模型假设

1的年总收入仅分为：月收入和年终奖金的收入。

2个人工资月收入不低于 2000 元。

3每月的月工资一样多。

模型符号说明：

X——月工资

Y——年终奖金

W——每月工资缴纳的税额

L——年终奖金所缴纳的税额

P——全年总缴纳税额

模型的建立

月工资缴纳的税额与月工资之间的关系

W1=5%（X-2000）（2000X2500）W2=10%

（X-2000）-25(2500

2000）-125(4000

375(7000

1375(22000

3375(42000

6375(62000

10375(82000

年终奖金纳税额与年终奖金之间的关系：

L1=5%Y(0

L2=10%Y-25(6000

L3=15%Y-125(24000

L4=20%Y-375(60000

建立如下模型：

P=12w+L（1）

其中约束条件：12*X+Y=100000;(X>0,Y>0)（2）W=12*[（%5X-10*M1+(%10X-25)*M2+……

+(%40x-10375)*M8

+%5Y*H1+(%10Y-25)*H2+(%15Y-125)*H3+(%20Y-375)*H4（3）

MI=0 或 1I=1,2,3,4,5,6,7,8

HJ=0 或 1J=1,2,3,4

算法设计

采用隐枚举法[2](ImplicitEnumeration)求解。令

M1=1,M2=M3=……=M8=0，此时 X 落在[a1，b1]，求出 y 的一个范围。依次将 Y 的表达式代入，对于每个 Y 又有一个更小的范围，利用

公式(6)求出 x 的新范围[e1，f1]，取[a1，b1]∩[e1，f1]为 X 的范围，

求出 Y－12X，并代入目标函数，求出最小值 P1。再令

M2=1,M1=M3=……=M8＝0，用同样的方法求出最小值 P2，依次循环，直至M8=1,M1=M2=……M7，分别求出P3,P4……，最后在 PI(I

＝1，2，…，8)中取最小值，随后得出 X,Y 的值或范围。

具体实现的算法步骤如下：

初始化条件：I=1

(1)令 M1＝1，则 M2=M3＝……M8 求出 X 落在[ai，bi]。

(2)利用公式(1)（2）求出 Y 的范围[ci，di]。

(3)判断范围[ci，di]内 L 可能会是哪几种表达式。

(4)依次选 L 的表达式，对于确定的表达式，对应有个 Y 的范围[c’i，d’i]。

(5)反过来根据 y 的范围[c’i，d’i]用公式(6)求出 x 的范围[ei，fi]。

(6)求出[ai，bi]∩[ei，fi]，并判断 P 的最小值 PI。