Determinants of effective Tax Rate of the top 45 Largest listed companies of Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The capital inflows and outflows of a country are closely related to the established tax rate policy. Tax rate is one of important factors in investment decisions. Evidence that there are variations in effective tax rates amongs firms draw attention of researchers to understand the impact of tax policies on corporate tax burdens (Gupta and Newberry, 1997; Molloy, 1998). Effective tax rate is a dependent variable that is commonly used as a proxy to measure corporate tax burden. This study examined corporate effective tax rates (ETRs) of the top 45 largest listed companies of Indonesia within 2009-2014 (after tax reform of 2008, to be exact). We used two types of ETR1 and ETR2 measures as dependent variables. The first type is the ratio of current income tax expense divided by income before interest and taxes and the second type is the ratio of total income tax expense (current tax expense plus deferred tax expense) divided by income before interest and taxes (Noor et al. 2008).We also used some of independent variables related to firms’characteristics, such as firm size, capital intensity, leverage, returns on assets, and inventory intensity. The statistical results reveal that all independent variables contributed to ETR1 and ETR2 except the capital intensity is not contributed to ETR2. However, the findings provide support for the tax policy on corporate actual tax burdens.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».