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Record W6981471135

El impuesto a la renta no domiciliado y su incidencia en una fiscalización tributaria: caso asistencia técnica y know how, año 2016

2018· dissertation· es· W6981471135 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2018
Typedissertation
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEconomic, Educational, Environmental and Organizational Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Income taxPayment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La presente investigación tuvo como objetivo general: describir la incidencia del Impuesto a la Renta No Domiciliados en una Fiscalizacion Tributaria. Caso Asistencia Técnica y Know How 2016. El estudio fue descriptivo y con enfoque cualitativo pues solo se limitó a la investigación de datos en las fuentes de información consultadas; el método de investigación a aplicar fue la revisión bibliográfica y documental, el escenario del estudio tuvo alcance a nivel nacional e internacional, según la procedencia de la bibliografía obtenida. Las principales conclusiones de este estudio: primero, en cuanto a la incidencia del Impuesto a la Renta No Domiciliados en una Fiscalizacion Tributaria, estas pueden ser servicios prestados del exterior hacia el Perú, pueden acompañarse de una variedad de factores y características que terminen configurando un supuesto de asistencia técnica o know how de fuente peruana; segundo, de acuerdo a la jurisprudencia revisada, para determinar si un servicio califica como "asistencia técnica" cuya retribución constituya renta de fuente peruana, será necesario establecer en cada caso concreto la configuración de los elementos constitutivos dispuestos en el inciso c) del artículo 4°-A del Reglamento de la Ley del Impuesto a la Renta, caso contrario se podría considerar como un servicio empresarial realizado en el país o una regalía de Know How gravado con la tasa del 30% y tercero, las reglas de los CDI celebrados por Perú distan del Modelo, dado que se ha asumido un modelo de tributación compartida en todos los casos (mientras el modelo asume tributación exclusiva del EF), teniendo a Chile, Canada y Mexico establecen una regla de tributación compartida entre el EF y el ER. El Protocolo del CDI Perú - Brasil dispone expresamente que las disposicionescontenidas en el párrafo 3 del artículo 12° (definición de regalía) se apliquen a cualquier clase de pagos percibidos por la prestación de servicios técnicos y de asistencia técnica, así como a los servicios digitales y empresariales, incluidas las consultorías. En cambio, los CDI suscritos con Portugal, Corea y Suiza, se apartan del MCOCDE y contienen expresamente en el párrafo 3 del artículo 12° del CDI a las asistencias técnicas dentro de la definición de servicios que generan el pago de regalías. Así, los tres CDI mencionados disponen que el término "regalías" también comprende los pagos recibidos por la prestación de servicios de asistencia técnica, aunque con distinta extensión.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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