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Enregistrement W1585146940 · doi:10.4000/economiepublique.441

Effects of the Fiscal Treatment of Tax Losses on the Efficiency of Markets and the Incidence of Mergers

2003· article· en· W1585146940 sur OpenAlexafffund
Michel Poitevin

Notice bibliographique

RevueÉconomie publique/Public economics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensUniversité de MontréalCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous passons en revue dans cette étude les principales questions touchant la transférabilité des pertes fiscales en cas de changement de contrôle d’une entreprise. L’opportunité d’autoriser ou non le transfert des pertes fiscales dépend de l’efficacité du marché des prises de contrôle. Si les prises de contrôle accroissant l’efficacité sont trop peu nombreuses, il convient de les « subventionner ». Si, au contraire, les prises de contrôles sont trop nombreuses (sous l’angle de l’efficacité), il convient de les taxer sous une forme quelconque. Dans un cas comme dans l’autre, le régime de transférabilité des pertes fiscales peut servir à atteindre l’objectif visé. Trois aspects sont abordés ici : (1) l’opportunité d’autoriser le transfert des pertes fiscales en cas de changement de contrôle d’une entreprise ; (2) l’opportunité d’autoriser ce transfert uniquement lorsque le type d’activité reste le même ; (3) l’opportunité d’autoriser l’utilisation des pertes au même rythme qu’avant la fusion. Ces questions seront analysées dans le contexte du contrôle exercé par les directions d’entreprise, de la concurrence sur le marché des produits, des décisions de financement, ainsi que des décisions d’investissement et de la prise de risque.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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