Planeamiento tributario y la rentabilidad de la empresa CLÍNICA SANTA ANA, trujillo 2017
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this research work is to determine how tax planning affects the \nprofitability of the company Clinic Santa Ana, for which the Chi-square test was applied to \ndetermine if there are changes between the profitability ratios when performing the \ncomparison corresponding to the first quarter of 2017 and after 2018, as a consequence of \nhaving applied tax planning, finding a value of p = 0.0098 less than 0.05, which allows us \nto affirm that there is a significant difference. \nThe design of the research is explanatory ex post - facto, it was used to verify the \nhypothesis, as well as the relationship between the tax planning and profitability variables, \nand under what circumstances the study situation developed before and after having \napplied the tax planning. In this way, in order to carry out this research study, the \neconomic and financial information of the company shown in the Balance Sheet and the \nIncome Statement for the first quarter of 2017 and after the current year has been taken \ninto account. The results obtained when implementing an adequate Tax Planning in the \ncompany are; it allows to optimize the material, financial resources and the human talent \nthat it possesses. It allows not to incur in infractions and therefore the non-payment of fines \nand late fees. \nIn order to carry out this research, data collection techniques were used, such as the \nquestionnaire to know the tax situation of the company Clinic Santa Ana, together with a \ndocumentary analysis, through the collection of information. \nFinally, when applying the tax planning to the company Clínica Santa Ana, it was shown \nthat it is ready to face an audit. Also minimize the tax burden, taking into account that \nplanning is a structured tool according to the regulations in force.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».