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Enregistrement W4401415094 · doi:10.32721/ctj.2024.72.2.ctp

Corporate Tax Planning: EIFEL—It's Here

2024· article· en· W4401415094 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michael O’Connor, Alex R. Cook

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax planningCorporate taxBusinessAccountingTax avoidanceFinanceDouble taxation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In new legislation effective for taxation years commencing on or after October 1, 2023, Canada will implement its version of the recommendations of the Organisation for Economic Co-operation and Development set out in its 2015 action 4 report, addressing base erosion through interest deductions and other financial payments. In this article, the authors explore the computational aspects of the proposed excessive interest and financing expenses limitation (EIFEL) rules. The rules will limit the deductibility of interest and other financing expenses incurred by corporations and trusts, and require an adjustment to certain income that those entities derive from partnerships and controlled foreign affiliates. In November 2023, the authors co-presented a workshop at the Canadian Tax Foundation's annual tax conference dealing with the computations required by the rules. This article extends that work in light of the implementing legislation tabled in Parliament within days of that workshop. The authors begin with some background on the consultation journey toward these rules. Then they explore the math underpinning the rules and the variables underpinning the math. The article shows how practitioners can use math to develop an understanding of the rules, by zeroing in on the key variables and interrelationships that are relevant to the limitations. The authors provide readers with a systematic way to approach computations across multiple entities and thus minimize the work effort involved in applying the EIFEL legislation and navigating the transitional rules.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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