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Enregistrement W3136563308 · doi:10.5267/j.ac.2021.2.018

The role of profitability in moderating the factors affecting transfer pricing

2021· article· en· W3136563308 sur OpenAlexvenueno aff
Niswah Baroroh, Suryani Malik, Kuat Waluyo Jati

Notice bibliographique

RevueAccounting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfer pricingProfitability indexIncentiveStock exchangeNonprobability samplingBusinessVariable pricingShareholderPopulationMicroeconomicsEconomicsFinanceCorporate governanceMultinational corporation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the influence of tax expense, bonus mechanism, and incentive tunneling on transfer pricing with profitability as moderating. The population is mining companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2016-2019. The sample selection used a purposive sampling technique and obtained 45 analysis units. Data analysis method used moderated regression analysis (MRA). The study showed that tunneling incentive had a significant positive on transfer pricing decision. Tax expense and bonus mechanism had no significant effect on transfer pricing decisions. Profitability strengthened the effect of tax expense on transfer pricing decisions. However, profitability was unable to moderate the influence of bonus mechanism and tunneling incentive towards on transfer pricing decisions. The conclusions are that shareholders the majority of a controlled by the foreign shown to improve the transfer pricing decision. An increase in profitability followed the transfer pricing decision high to reduce tax expense in the company.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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