（壹）稅收能力估算法
稅收能力估算是壹種稅收風險宏觀識別方法，主要關註國家、地區、稅種、行業、納稅人的潛在稅收，進而分析稅收流失狀況、風險程度，以及變動趨勢。稅收能力估算的結果不僅可以應用於風險識別，還可以應用於稅收預測、政策效應評估等方面。
1、自上而下法
即利用GDP等宏觀統計數據，根據稅收政策和應用稅收經濟學、統計學和國民經濟核算等學科相關原理、模型和方法估算稅收能力的方法。
主要有兩種思路，壹是尋找宏觀統計數據中與稅基比較接近的指標（稱為代理性稅基），然後根據稅收政策規定的抵免、優惠的情況調整數據，進而估算稅收能力。常用的方法主要有投入產出法、增加值法和可計算壹般均衡（CGE）模型法等。我國已經應用投入產出法和增加值法開展增值稅收入能力估算；二是根據稅收與經濟的關系，應用稅收經濟模型，利用宏觀經濟面板數據或時間序列數據估算稅收收入能力，常用的方法主要有隨機邊界模型法、數據包絡模型法以及稅柄法等。這幾種方法主要應用於國家或地區總體稅收能力估算。
優點：
①數據收集整理成本較小。
②操作上相對簡單。
缺點：
①很難確定是否包括了地下經濟和非法經濟活動。
②假設條件較多，有些稅收政策無法體現。
③無法提供比較詳細的信息。
2、自下而上法
即使用納稅人數據，特別是稅務部門掌握的稅收申報數據和稅收專項調查、檢查等數據，以及其他政府、專業機構收集的關於納稅人的細節數據，運用統計學相關原理（如隨機抽樣等）測算樣本的潛在稅收收入，進而推算總體稅收收入能力的方法。隨機抽樣時可以不做任何分類直接抽樣，也可以根據需要按地區、稅種、行業和納稅人類型分類後再隨機抽樣。總之分類越細，估算結果提供的信息越多。自下而上法需要對樣本數據進行相應的稅務審計工作，所以稅收調查、納稅評估及稅務稽查案例數據非常重要。
優點：
①隨機抽樣及細致的審計工作使估算結果更可靠。
②對稅基的逼近表現要優於自上而下法，能夠提供較詳細的估算信息。
缺點：
①抽樣調查有可能出現無響應或低報等情況。
②賬證不健全或灰色交易的存在會影響測算的準確程度。
③數據收集、整理、計算工作大，耗時耗力，成本比較高。
（二）關鍵指標判別法
關鍵指標判別法是指應用與稅收密切相關的經濟統計指標或企業經營財務指標，比如稅負、彈性、收入、抵免、投入產出率、能耗率、利潤率及發票領購使用等的異常變動發現稅收風險的方法。不同的稅種、不同的行業指標各異，應根據不同情況選取關鍵指標。指標的異常主要通過比較分析發現，可以按照同行業/同納稅人類型、同稅種根據時間軸縱向比較，也可以按照不同地區橫向比較。
關鍵指標判別法既可以用於宏觀識別，也可以用於微觀識別，應用比較靈活，比如可以使用稅負指標進行行業風險識別，也可以應用稅負指標進行企業風險識別。
在應用關鍵指標判別法進行風險識別時，必須堅持壹個重要的原則—即指標口徑壹致。比如在應用稅負指標進行增值稅行業比較時，分母可以是企業申報的銷售收入，也可以用統計局公布的行業增加值。不論是銷售收入還是增加值，都有其合理性，也有其弊端。進行縱向或橫向比較時，主要關註相對關系，而不是稅負的絕對值。
（三）風險識別結果的應用
不論是應用稅收能力估算法，還是關鍵指標判別法，即使使用相同的模型或算法，選取的指標不同，分析結果也可能大相徑庭，所以在識別結果的使用上要特別謹慎。例如，選取相同的指標和模型應用稅收能力估算法得出甲地區某行業某時期增值稅流失率為25%，乙地區同壹行業、同壹時期增值稅流失率為27%，則基本可以認為甲地區稅收風險較小。但是仍然無法確切說明甲地區的稅收流失是25%、還是20%，因為指標不同計算結果可能會有壹定的差異，這個時候應用稅收流失指數來說明稅收風險變動趨勢則更合理些，如果流失指數持續不提高，則說明風險下降，征管水平在提高；反之則說明風險增加，需要采取措施加強征管。
企業生產經營是有季節性波動的，而且從購進原材料、生產產品、銷售到實現稅收需要壹定的時間，所以在進行較短時間，特別是微觀企業風險風險識別時，需要註意指標參數的季節調整問題。
風險識別，有兩個隱含的假設前提壹是政策的壹致性，二是同行業的企業生產經營活動規律基本壹致。在進行縱向比較分析時，應特別註意政策調整，盡量還原政策調整的影響。在進行橫向比較時，如果進行較大區域的風險識別—比如壹個省—時，個別企業的生產經營活動異常對結果影響較小，但是在壹個較小的區域內—比如壹個縣，個別大企業的經營異常則對結果的影響非常明顯，也需要特別註意。