Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular; ilk modelde, sektörpayları ile aktif kârlılığın bankaların vergi planlaması yapma olasılığını sırasıyla %36,1artırdığı ve %3,73 azalttığı yönündedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Çalışmada, Türk bankacılık sektöründe vergi planlamasının analiz edilmesiamaçlanmıştır. Bu çerçevede bankalara ilişkin finansal veriler kullanılarak iki farklı modelaracılığıyla ikili lojistik regresyon analizi yapılmıştır. Modellerden ilkinde, bankaların vergiplanlaması nakit efektif vergi oranlarına göre belirlenirken ikincisinde, genel kabul görmüşmuhasebe ilkeleri efektif vergi oranına göre belirlenmiştir. Bulgular; ilk modelde, sektörpayları ile aktif kârlılığın bankaların vergi planlaması yapma olasılığını sırasıyla %36,1artırdığı ve %3,73 azalttığı yönündedir. İkinci modelde ise kaldıraç oranı ve aktif kârlılığınbankaların vergi planlaması yapma olasılığını sırasıyla %5,6 azalttığı ve %10,9 artırdığıyönündedir.
Abstract
In this study, the aim is to analyse tax planning in the Turkish banking sector. In this context, binary logistic regression analysis was performed by means of two different models by using financial data related to the banks. In the first model, tax planning of banks is determined on the basis of the cash effective tax rates, while in the second, generally accepted accounting principles are determined on the basis of effective tax rate. The findings show that sector shares and asset profitability increase the probability of banks’ tax planning by 36.1% and decrease by 3.73% respectively in the first model. In the second model, on the other hand, the leverage ratio and asset profitability decrease the probability of banks’ tax planning by 5.6% and increase by 10.9% respectively.