33296

Определение налога, сбора. Общие и отличительные признаки налога и сбора

Доклад

Налоговое регулирование и страхование

Определение налога сбора. Общие и отличительные признаки налога и сбора Налоговая система РФ включает совокупность налогов и сборов взимаемых в установленном порядке. Данное определение позволяет отличить налог от сбора. При уплате сборов всегда присутствует специальная цель и интересы сторон следовательно сбор не может быть произвольным размер сбора должен быть обоснован и сопоставим с целями на которые он взимается.

Русский

2013-09-05

22 KB

70 чел.

16.Определение налога, сбора. Общие и отличительные признаки налога и сбора

Налоговая система РФ включает совокупность налогов и сборов, взимаемых в установленном порядке.

Под налогом понимается обязательный, индивидуально безвозмездный платеж, взимаемый с организаций и физических лиц в форме отчуждения принадлежащих им на праве собственности, хозяйственного ведения или оперативного управления денежных средств, в целях финансового обеспечения деятельности государства и (или) муниципальных образований.

Данное определение позволяет отличить налог от сбора.

Под сбором понимается обязательный взнос, взимаемый с организаций и физических лиц, уплата которого является одним из условий совершения в отношении плательщиков сборов государственными органами, органами местного самоуправления, иными уполномоченными органами и должностными лицами юридически значимых действий, включая предоставление определенных прав и выдачу разрешений (лицензий).

Таким образом, сбор, согласно Налоговому Кодексу, представляет собой условие осуществления государством тех или иных юридически значимых действий в интересах его плательщика, где существует некая возмездность. При уплате сборов всегда присутствует специальная цель и интересы сторон, следовательно, сбор не может быть произвольным, размер сбора должен быть обоснован и сопоставим с целями, на которые он взимается


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

22177. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ТЕОРИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 590 KB
  Биологические нейронные сети 3. Нейронные сети и алгоритм обучения персептрона 1. Оптическая память и нейронные сети Москва 1994 г. Поэтому коннекционная машина или нейронная сеть должна состоять из сети с множеством соединений сравнительно простых процессоров узлы устройства или искусственные нейроны каждый из которых имеет много входов и один выход.
22178. ПЕРСЕПТРОНЫ 260.5 KB
  Сети состоящие из одного слоя персептронных нейронов соединенных с помощью весовых коэффициентов с множеством входов см. Подобно биологическим системам которые они моделируют нейронные сети сами моделируют себя в результате попыток достичь лучшей модели поведения. При обучении нейронной сети мы действуем совершенно аналогично. Предъявляя изображение буквы А на вход нейронной сети мы получаем от нее некоторый ответ не обязательно верный.
22179. Нечеткие запросы к реляционным базам данных 81 KB
  К усиливающим относится модификатор Очень Very к ослабляющим Болееилименее или Приблизительно Почти moreorless нечеткие множества которых описываются функциями принадлежности вида: Для примера формализуем нечеткое понятие Возраст сотрудника компании . Последнее что осталось сделать построить функции принадлежности для каждого лингвистического терма. Выберем трапецеидальные функции принадлежности со следующими координатами: Молодой = [18 18 28 34] Средний = [28 35 45 50] Выше среднего = [42 53 60 60]. Теперь можно...
22180. ВВЕДЕНИЕ. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ 224 KB
  Наконец наиболее цитируемым определением третьего типа является следующее: ИИ это область знаний которая находит применение при решении задач связанных с обработкой информации на естественном языке автоматизацией программирования управлением роботами машинным зрением автоматическим доказательством теорем разумными машинами извлечения и т. Способы получения и представления знаний в интересах проектирования СИИ в настоящее время составляют предмет сравнительно нового научного направления инженерии знаний. Форма представления знаний...
22181. Структуры и стратегии поиска в пространстве состояний 360 KB
  Решение задачи методом поиска 2. Структуры и стратегии поиска в пространстве состояний 3. Решение задачи методом поиска От выбранного метода поиска то есть стратегии вывода будет зависеть порядок применения и срабатывания правил.
22182. Аппарат нечетких нейронных или гибридных сетей 450.5 KB
  Например нейронные сети хороши для задач распознавания образов но весьма неудобны для выяснения вопроса как они такое распознавание осуществляют. Они могут автоматически приобретать знания но процесс их обучения зачастую происходит достаточно медленно а анализ обученной сети весьма сложен обученная сеть обычно черный ящик для пользователя. Теоретически системы с нечеткой логикой и искусственные нейронные сети эквивалентны друг другу однако в соответствии с изложенным выше на практике у них имеются свои собственные достоинства и...
22183. Генетические алгоритмы 248.5 KB
  Это приводит к тому что приспособленность популяции возрастает позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях. 1 Основные понятия генетических алгоритмов При описании генетических алгоритмов используются определения заимствованные из генетики например речь идет о популяции особей а в качестве понятий применяются ген хромосома генотип фенотип аллель. Следовательно особями популяции могут быть генотипы либо единичные хромосомы в довольно распространенном случае когда генотип состоит из одной хромосомы. Она представляет меру...
22184. Знания и их свойства. Структура и этапы разработки ЭС 193.5 KB
  Классификация знаний 3. Методология разработки интеллектуальных систем на примере СОЗ ЭС Знания и их свойства Тематика представления знаний Knowledge Representation KR уже давно считается одними из основных направлений работ в области искусственного интеллекта поскольку выбор правильного способа представления знаний является не менее значимым фактором от которого зависит успешное создание системы чем разработка самого программного обеспечения в котором используются эти знания. С тематикой представления знаний тесно связана не...
22185. Модели представления знаний 655.5 KB
  Классификация моделей представления знаний. Модели на основе теоретического подхода Классификация моделей представления знаний Одним из основных элементов в архитектуре экспертной системы является база знаний БЗ. Фейгенбаумом мощность экспертной системы зависит в первую очередь от мощности базы знаний и возможности ее пополнения.