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行號負責人的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦峻誠稅務記帳士事務所寫的 記帳.報稅錯誤160問(九版) 和峻誠稅務記帳士事務所的 記帳‧報稅錯誤160問(八版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站臺北市政府法規委員會97.05.23.北市法三字第09731251000號函也說明：主旨：有關商號負責人數次異動復變更為原負責人時，查獲其違反臺北市資訊休閒業管理 ... 按最高行政法院93年度判字第399號判決略以：「獨資商號並無當事人能力，而應以 ...
這兩本書分別來自永然 和永然所出版 。
元智大學 管理學院博士班 鄭雅穗所指導 許志誠的 視覺化虛設行號逃漏稅預警機制建置之探討 （2014），提出行號負責人關鍵因素是什麼，來自於虛設行號、逃漏稅、商業智慧、資料探勘、知識管理。
而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 盧以詮所指導 林明冠的 運用資料探勘提昇虛設行號選案之研究 （2010），提出因為有 資料探勘、支撐向量機、虛設行號的重點而找出了 行號負責人的解答。
最後網站獨資企業變更負責人應依法報繳營業稅 - 財政部全球資訊網則補充：財政部北區國稅局表示，使用統一發票之獨資組織營業人轉讓或變更負責人時，雖然營業稅稅籍沒有註銷，原負責人將其存貨及固定資產轉讓給新負責人時，應 ...
記帳.報稅錯誤160問(九版)
為了解決行號負責人 的問題，作者峻誠稅務記帳士事務所 這樣論述：
記帳、報稅，是合法企業應盡的義務之一，但身為公司財會人員或記帳人員，是否仍因對稅法的了解不夠或不小心的失誤，而讓公司苦嚐補稅、罰款的滋味？本書精挑公司行號記帳、報稅時常犯的160種錯誤，依問題、法源、建議、處罰四階段編寫，教您從他人的錯誤中汲取寶貴經驗，避免重蹈覆轍而付出慘痛代價！本書深入淺出，閱讀容易，是企業會計人員及記帳士最佳工具書。
視覺化虛設行號逃漏稅預警機制建置之探討
為了解決行號負責人 的問題，作者許志誠 這樣論述：
虛設行號之困擾存在已久，這類型不法企業之營業人開立發票供他人作為進貨或費用憑證，此行為與發票憑證影響我國正常稅務課徵之機制與公平性。政府稅務相關單位為此投入人力與資源，目的在於能夠早期發現虛設行號進而有效抑止。然而稅務人員面對數量繁多的申報資料，以及稅務任務多元化的實際狀況下，經驗傳承與選案效率都是查核困難原因。本研究之目的在於協助稅務單位有效管理與分享查核虛設行號之知識，進而能夠給予有效的預警資訊。我們運用資訊科技與資料科學分析技術，建置視覺化虛設行號預警機制，運用DMAIC方法論建構整體知識發掘流程，依據知識管理與分享本體論定義，以KNIME作為視覺化預警機制建置之呈現。在執行虛設行號資
料來源之資料蒐集與轉置後，我們進行三個研究主題，包括虛設行號負責人特徵、虛設行號申報營業稅特徵、虛設行號與正常企業申報資料之比較。研究過程中我們歸納出虛設行號可能存在的兩個面項特徵，亦即企業在申報營業稅時基於進銷平衡與營運槓桿等。在各流程中我們均依據知識管理與分享本體論建置，並進行視覺化呈現與操作，可快速有效產出相關報告，協助相關單位進行虛設行號逃漏稅主動稽查之決策依據。我們所建立之虛設行號逃漏稅預警機制之資料庫與分析模式庫具有無限擴充特性，可依使用者經驗、新開發資料探勘技術與分析改善後之結果回饋執行，持續強化決策正確性。除營業稅與虛設行號資料外，仍可套用於其他財稅相關資料、專家經驗與必要之外
部資料等，建置符合該類型逃漏稅預警機制。
記帳‧報稅錯誤160問(八版)
為了解決行號負責人 的問題，作者峻誠稅務記帳士事務所 這樣論述：
記帳、報稅，是合法企業應盡的義務之一，但身為公司財會人員或記帳人員，是否仍因對稅法的了解不夠或不小心的失誤，而讓公司苦嚐補稅、罰款的滋味？本書精挑公司行號記帳、報稅時常犯的160種錯誤，依問題、法源、建議、處罰四階段編寫，教您從他人的錯誤中汲取寶貴經驗，避免重蹈覆轍而付出慘痛代價！本書深入淺出，閱讀容易，是企業會計人員及記帳士最佳工具書。
運用資料探勘提昇虛設行號選案之研究
為了解決行號負責人 的問題，作者林明冠 這樣論述：
摘 要營業稅是一種對提供應稅勞務、轉讓無形資產或銷售不動產的營業人根據其營業額的徵收稅。作為三大流轉稅之一，目前營業稅已成為地方稅收的主體稅種營業稅，也成為目前營業稅逃漏的主要方式，其中虛設行號問題是現階段侵蝕營業稅稅收之最主要原因。本研究運用資料探勘技術協助稽徵業務作業可能性進行了研究。運用對預測警示問題有良好成效的支撐向量機（support vector machine，SVM）技術，建立營業稅的虛設行號警示選案模型，期望能達到事先防範逃漏營業稅。本研究使用從民國78-97年共1,324,188筆營業稅稅籍資料登記為批發零售業之營業人，並連結公司行號負責人之個人戶籍資料及其他課稅資料（遊
民、殘障資料），以支撐向量機技術建構一套系統化且能辨識虛設行號特徵因數的新選案模式。以修正後之訓練資料1,576筆作為樣本，進行支撐向量機的訓練，使訓練完成的支撐向量機能對預測組資料進行預測分類。經實證研究結果，支撐向量機比類神經網路更容易實現，能夠實現更快和更穩定的訓練；由於其嚴密的數學理論基礎，能夠達到較高的選案正確率。在變數敏感度分析，結果顯示營業人或負責人有巨額欠稅、現在擔任其他公司負責人及負責人擔任其他異常營業人之負責人係未來稅務機關查緝虛設行號案件之重要因數，可作為稅務機關在選案時的參考