Multilateral advance pricing agreements - A multifaceted approach to a global conundrum?
Notice bibliographique
Résumé
There is currently a revival of interest in multilateral advance pricing agreements (MAPAs), not only at the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) level, but also among revenue authorities. The revenue authorities in the United States, Canada and the United Kingdom have recently demonstrated an interest in multilateral approaches to transfer pricing controversy resolution. This article examines this revived interest in MAPAs before going on to consider some past multilateral agreements, in order to gain valuable insights into the multilateral process going forward. The views of some of the main protagonists in these agreements are discussed, including reflections from the coordinator of the APA Programme in the UK until 2012, a competent authority negotiator in many of the world's past MAPAs. Current economic, fiscal and accounting developments have made transfer pricing a top priority concern for all multinational enterprises (MNEs), there has been an unprecedented rise in international collaboration between tax administrations, and MAPAs are the only transfer pricing controversy management tool to simultaneously offer multiple revenue authorities and MNEs prospective certainty. This article contributes to the study of tax law and policy in that it examines the advantages and disadvantages of prospective multiparty dispute resolution in this globally important area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,027 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».