Comments and Reference on the Best Method Rules in the U.S. Transfer Pricing Law
Notice bibliographique
Résumé
The selection of transfer pricing method is very important to both taxpayers and tax authorities. Nowadays, at least five acceptable methods have been formed under the Arm's Length Principle, which may be used by taxpayers and tax authorities to make a choice for a single case by considering the facts and circumstances in that case. The U.S. Best Method Rules is directed against the specific choices among the transfer pricing methods. The U.S. Best Method Rules is of more practical meanings than the related regulations in the OECD Guidelines for it balances principle with flexibility though there's no essential difference between the two. Although the rules are still facing impacts and challenges from intangible assets, taxpayers' proof burden, accounting standards, etc. and these impacts and challenges made the application of this rule restricted. However, from the perspective of the author, its values can't be ignored. The U.S. Best Method Rules is of certain enlightening significance for the perfection of the Chinese transfer pricing tax system, such as the balance between principle with flexibility, the application and innovation of the unspecified method as well as the regulation at the discretion of the tax authorities by the proportion principle.
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,010 |
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 ».