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Enregistrement W4224720991 · doi:10.1111/1911-3846.12785

Defining and Managing Corporate Tax Risk: Perceptions of Tax Risk Experts*

2022· article· en· W4224720991 sur OpenAlexvenueno aff
Alissa I. Brühne, Deborah Schanz

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBusinessCorporate taxTax avoidancePublic economicsDouble taxationRisk managementLiabilityAccountingFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We examine the “black box” of corporate tax risk management by providing unique insights into practitioners' tax risk perceptions, tax risk management practices, and influences leading to variation in tax risk management practices across firms. Opening this black box is important as tax risk has become an increasingly relevant aspect in corporate tax practice—little is yet known about how firms define and manage tax‐related risks. We perform our analysis based on 33 expert interviews, which we conducted with 42 tax risk experts. The first important finding from our interviews is that tax risk is a multifaceted and context‐dependent construct, consisting of six tax risk components: financial, reputational, compliance, political, tax process, and personal liability risk. Furthermore, we find that perceived tax risk varies substantially between corporate insiders and corporate outsiders. Our interview insights further reveal that firms' most frequently used tax risk management practices relate to some form of tax communication. The tax departments' rationale for using tax communication as a key tax risk management practice is to protect the firm—in particular, the CFO—from three types of pressure: public pressure, peer pressure, and regulatory pressure. Our analysis has important implications for future studies. First, our insights reveal that several tax risk components are not sufficiently covered by common tax risk measures used by the archival literature. Second, we find that communication has a key role in managing tax risk. This deviates from the purely supportive role that extant risk management frameworks have assigned to communication.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations62
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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