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Enregistrement W3170694393 · doi:10.1111/1911-3846.12703

Tax Haven Incorporation and the Cost of Capital*

2021· article· en· W3170694393 sur OpenAlexvenueno aff
Christina Lewellen, Landon M. Mauler, Luke Watson

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax havenTax avoidanceTax creditEconomicsCost of capitalPublic economicsIndirect taxHavenCorporate taxCost of equityMonetary economicsDouble taxationBusinessTax reformMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Incorporating the firm's corporate parent in a tax haven is a major decision that receives significant attention from many stakeholders, yet certain implications of this corporate strategy remain unclear. While tax haven incorporation offers tax savings, it also imposes risks that are potentially costly and hence important to consider. We predict and find a higher cost of equity capital in firms with parent companies that are incorporated in tax havens but that are primarily based in nonhaven countries. We also predict and find that the observed cost of equity premium is more pronounced in firms with greater tax risk, firm‐level information risk, and country‐level legal risk. We also employ corporate inversions in a difference‐in‐differences test and again find a positive relation between tax haven parent incorporation and the cost of capital. Our findings imply that an increased cost of capital is a material cost of tax haven parent incorporation. We contribute to the literatures on valuation of tax haven use, tax and nontax costs of corporate tax strategies, corporate inversions, and the relation between taxes and the cost of capital. Our study provides evidence on the tax and nontax risks of a uniquely observable tax strategy (i.e., tax haven parent incorporation) that could factor into firms' decisions about whether to incorporate in a tax haven and policymakers' efforts to deter such activity.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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