Return to search

Сравнительный анализ моделей налогообложения доходов физических лиц в Китае и России : магистерская диссертация / Comparative analysis of models of taxation of revenues of individuals in China and Russia

Master's thesis is devoted to improving the taxation of personal income in the Russian Federation and China. Graduation qualification work consists of an introduction, three chapters, conclusion and a list of sources used. In the first chapter, theoretical aspects of constructing taxation models for personal income in China and Russia are considered. In the second chapter, a comparative analysis of the application of different models of taxation of personal income in China and Russia. The third chapter presents ways to improve taxation models for personal income in China and Russia, taking into account foreign experience. / Магистерская диссертация посвящена совершенствованию налогообложения доходов физических лиц в Российской Федерации и Китае. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. В первой главе рассмотрены теоретические аспекты построения моделей налогообложения доходов физических лиц в Китае и России. Во второй главе сравнительный анализ применения разных моделей налогообложения доходов физических лиц в Китае и России. В третьей главе представлены пути совершенствования моделей налогообложения доходов физических лиц в Китае и России с учетом зарубежного опыта.

Identiferoai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/55376
Date January 2017
CreatorsШаньшань Х., Shanshan, H.
ContributorsМайбуров, И. А., Mayburov, I. A., УрФУ. Институт "Высшая школа экономики и менеджмента", Кафедра финансового и налогового менеджмента
Source SetsUral Federal University
LanguageRussian
Detected LanguageRussian
TypeMaster's thesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Formatapplication/pdf
RightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31612

Page generated in 0.0021 seconds