El impuesto a la renta no domiciliado y su incidencia en una fiscalización tributaria: caso asistencia técnica y know how, año 2016
Bibliographic record
Abstract
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".