close
Share with your friends

Застосування статистичних підходів у методі ПНЦ

Метод порівняльної неконтрольованої ціни

Обмеження, накладені на метод порівняльної неконтрольованої ціни (далі - ПНЦ), щодо застосування в ТЦУ-аналізі, не дозволяють його використовувати в більшості випадків, не дивлячись на пріоритетність даного методу. Міжнародна практика свідчить про можливість використання статистичних підходів для методу ПНЦ. Дані підходи покликані допомогти в підвищенні надійності методу ПНЦ, а також підвищити гнучкість в можливості його застосування до операцій, які можуть значно відрізнятися між собою за комерційними умовами, і до яких неможливо застосувати коригування.

За цією темою

Суть підходу: порівняння не окремих цін, а масиву даних за цінами. Наприклад 1000 поставок в бік пов'язаної особи і 1000 поставок в бік непов’язаної. У цьому полягає перший недолік даного методу (необхідність наявності великого масиву даних для аналізу).

Статистичний метод можливо застосувати використовуючи 4 прийоми:

1) графічний аналіз

2) інтервальні підходи

3) тестування гіпотез

4) економетричні методи

Розглянемо перші 3 з них більш детально. Про 4 прийом буде розказано в наступних публікаціях.

Графічний аналіз. Припустимо, що в нашій контрольованій операції (далі – КО) (експорт соняшникової олії) є вибірка з цін КО за 2018 рік, експорт відбувається на умовах FOB-Одеса (згідно правил Інкотермс). При спробі порівняти ці ціни з цінами з сайту АПК-Інформ ми зіткнемося з проблемою: ми не знаємо фізичних характеристик товару (вони можуть бути не вказані в джерелі) і не можемо бути на 100% впевненими в їх зіставності. Спробуємо побудувати гістограму за цінами в КО і НКО. Для цього потрібно визначити скільки разів кожна ціна повторювалася протягом досліджуваного періоду і побудувати графік, по осі X буде ціна, по осі Y - кількість повторень (частота).

Graphical method

На графіку помітно, що ціни в цілому слідують по одній і тій же схемі, тому можна зробити припущення, що ціни в НКО можуть бути використані для обґрунтування відповідності цін в КО принципу «витягнутої руки».

Інтервальні підходи. Інтервальні підходи можна розділити на:

1) Підхід на основі середньої і стандартного відхилення. Стандартне відхилення являє собою деяку величину на яку «в середньому» відхиляються дані від середньої. Наприклад, на вибірці 1, 3, 5 середньою буде 3, а стандартним відхиленням 2. Перевага стандартного відхилення полягає в тому, що воно широко використовується і добре обґрунтоване з математичної точки зору. Зробимо підрахунок стандартного відхилення для наших даних (якщо ви вже взялися за ручку і калькулятор, відкиньте їх в бік), для цього нам буде потрібно всього одна функція в MS Excel - СТАНДОТКЛОНА. Для наших даних отримаємо наступні значення: для НКО - 58,72, для КО - 55,86. Як ми бачимо відмінність складе менше 3 доларів, що може свідчити про порівнянність цін.

2) Підхід на основі довірчого інтервалу. Даний підхід заснований на припущенні, що за вибіркою даних про націнку в сторону незалежних компаній можливо побудувати інтервал, в який з деякою ймовірністю потраплять всі майбутні націнки компанії.

Тестування гіпотез. Тестування гіпотез ґрунтується на перевірці гіпотези про рівність (статистичну) середніх або дисперсії двох наборів даних для визначення їх різниці один з одним. Даний процес складається з постановки гіпотези (в нашому випадку рівність середніх або дисперсії) і перевірки статистичного тесту. Статистичний тест складається в підрахунку на підставі фактичних даних якогось практичного значення, яке в свою чергу буде порівнюватися з теоретичним значенням (яке буде вказано в таблиці і залежати від кількості даних у вибірці і ймовірності з якою ми відкидаємо або приймаємо гіпотезу).

Приклад з життя. Ви летите в теплі краї, але перед вашою довгоочікуваною відпусткою вам потрібно пройти перевірку металодетектором в аеропорті. Нульова гіпотеза: металеві предмети відсутні, альтернативна гіпотеза: ви забули металеві гроші в кишені і вам влаштують додаткову перевірку. Фактичне значення – чи пройшли ви екран металодетектору, теоретичне значення - зелений колір і відсутність звуку (ура, ви летите), ймовірністю тут є ваша забудькуватість (або турботлива ощадливість), в зв'язку з якою ви залишили металеві гроші в кишені.

Для застосування цього підходу у випадку соняшникової олії нам знадобиться трохи більше зусиль (якщо ви ще тут і не здалися). Перед початком тесту потрібно підключити пакет аналізу в Excel і застосувати будь-який з t-тестів при цьому вибравши 2 зразка даних, якщо ймовірність p менше 0,05 - значить можна бути впевненими (на 95%) що ціни можливо порівнювати між собою.

Практичне застосування статистичних методів в рамках документації по ТЦУ набагато простіше, ніж здається на перший погляд. Як це було показано вище, дані методи легко застосовуються за допомогою стандартних функцій MS Excel (і трохи нестандартних інструментів).

З огляду на дуже «обережний» підхід податкових органів до всіх методик і моделей ТЦУ, відмінних від прямо прописаних в ст.39 ПКУ, на даному етапі розвитку практики в Україні, статистична модель може бути використана як додаткова аргументація для обґрунтування порівнянності використовуваних даних, але навряд чи зможе стати основним аргументом при аналізі сумісності найближчим часом.

В результаті, не дивлячись на те, що метод ПНЦ є пріоритетним методом з точки зору ПКУ та OECD, практика його використання дуже вузька через обмеження, які накладаються на нього. Представлені статистичні методи можуть допомогти обґрунтувати можливість застосування методу ПНЦ навіть при наявності комерційних відмінностей КО і НКО. Хоча застосування статистичного методу поки не так популярно в ТЦУ (крім хіба що застосування інтерквартильних діапазонів), його потенціал вкрай високий не тільки для застосування в методі ПНЦ, а й інших методах ТЦУ.

Денис Василенко, Консультант, Трансфертне ціноутворення, KPMG в Україні

KPMG у соцмережах

  • Знайти офіс kpmg.findOfficeLocations
  • kpmg.emailUs
  • КПМГ у соцмережах kpmg.socialMedia
 

Want to do business with KPMG?

 

loading image Запит про послуги KPMG