Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/45491 
Year of Publication: 
2011
Series/Report no.: 
arqus Discussion Paper No. 118
Publisher: 
Arbeitskreis Quantitative Steuerlehre (arqus), Berlin
Abstract: 
Für die Wirkungsweise steuerlicher Anreize ist die Forschungsfrage, ob sich Unternehmen mit und ohne steuerliche Verlustvorträge in Entscheidungsprozessen wie der Investitions- und Finanzierungspolitik voneinander unterscheiden, von besonderer steuerpolitischer Relevanz. Die Identifikation von Unternehmen mit steuerlichen Verlustvorträgen erfolgt in der empirischen Steuerforschung typischerweise anhand von datenbankgestützten Verfahren. Im vorliegenden Beitrag wird die Trennschärfe derartiger Methoden untersucht. Für eine Stichprobe österreichischer Aktiengesellschaften wird dabei der Steuerstatus nach verschiedenen Verfahren ermittelt und mit dem tatsächlichen Steuerstatus der Unternehmen im Jahr 2007 verglichen. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die in der empirischen Steuerforschung angewandten Identifikationsmethoden substanzielle Verlustvorträge präziser identifizieren können als das einfache Vorhandensein von positiven Verlustvorträgen. Generell ist die Trennschärfe der Verfahren jedoch als gering einzustufen.
Abstract (Translated): 
From a tax policy perspective, it is an important research question whether corporations with and without tax loss carry-forwards behave differently with regard to investment and financing decisions. In empirical tax research, firms with tax loss carry-forwards are commonly identified by using database-driven methods. This paper examines the accuracy of these methods by using a sample of Austrian public limited companies in 2007. We analyze to what extent the estimated tax status corresponds to the firms' actual tax status. Our results show that database-driven methods are more accurate in identifying substantial tax loss carryforwards than in identifying the existence of mere positive loss carry-forwards. However, the methods' general accuracy can be classified as rather low.
Document Type: 
Working Paper

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