《个税新法速懂》个人所得税法今年修订,个人所得税制将历史性的从分类税制转变为综合和分类相结合的税制,子女情况、房贷利息、赡养老人等家庭因素将会影响到每个纳税人,这个改变将会使个人所得税的纳税和申报成为全社会每个家庭和个人持续关心的事情。本书用通俗有趣的语言、以图文结合的方式,借用100个实务问题,对个人所得税新法逐条进行讲解,目标确定为大众税法普及读物,使没有任何财税基础的读者也能够快速了解到个人所得税新法的内容,了解到新法对自己生活的影响,对自己切实关心的问题能够快速找到答案。
税法是一门实践性很强的法律学科,对税法案例的研习是学习税法必不可少的环节。税法案例与其他法律学科的案例有明显的不同。首先,其他法律学科的案例多以司法判例为主,而如果将税法案例也局限于司法判例,那么就会使税法案例变成税收征管法的案例,因为目前国内的涉税诉讼绝大多数都是税收征管方面的争议。其次,相对于其他法律学科而言,税法中还有大量的税收计算方面的例题,即算例,这些算例是学习税收计算的必须环节。再次,税法的案例还应当包括一些涉及税收的典型事例,如企业经营中的投资、租赁、抵债及并购等事例。后,税法案例所涉及的领域非常广泛,几乎包括经济生活的各个方面;就学科而言,税法的案例不应单纯是税收的案例,还应该包括其他法律学科中的涉税事项。 本书充分体现了税法案例以上的特点。案例种类上,
书中收集和整理了大量的国家税务总局对纳税人纳税咨询问题的回答,具有比较好的权威性和操作性。 本书附有《中华人民共和国增值税暂行条例》与《中华人民共和国增值税暂行条例实施细则》的对比,同时有增值税规范性文件的废止和修订的说明,以便学习查阅。 需要说明的是,本书所依据的现行增值税政策,是根据2009年1月1日所执行的新《中华人民共和国增值税暂行条例》及其实施细则和相关配套性文件等一系列税收法律,会计政策是根据《中华人民共和国会计法》、《会计基础工作规范》和2006年颁布的1项基本准则与38项具体准则和应用指南等。这些政策属于*颁布的相关法律规定,是截至2009年5月我国正式颁布的有效税法和会计等法律文件。各位读者阅读时,涉及政策变动的,以现行的增值税法规和相关经济法规为准。 本书可以作为广大会计人员
崔淑芬主编的《税法》在 的税收法规、会计法规的基础上,结合营改增全面实施进程和我国财税体制改革的需要,以注册会计师、注册税务师和中级会计师考试的相关真题为例题,进行强化训练。力图以会计的语言表达税法的经济实质并突出“筹划性”、“精练性”和“应用性”。主要内容有:税收法律制度概述,流转税法律制度,所得税法律制度,财产税、行为税和资源税法律制度,税收征收管理法律制度等。本书将税法的 税种增值税作为重点章节讲述,突出了营改增的 政策;其他章节设计与全国注册税务师、注册会计师等考试教材相关章节一致,以同时满足普通高校会计专业学生参加专业考试需要。每个章节除了单项选择题、多项选择题、问答题、计算题等多种题型的练习,还对如何进行税收筹划进行了案例分享,具有很强的实用性。
2018年实施的《中华人民共和国环境保护税法》是我国推进生态文明建设的第一部单行税法。环境保护税的征管需要生态环境部门与税务机关两大机构的有效协作。跨部门协作不仅是税收征管的需要,也是公共管理现代化发
%26nbsp;%26nbsp;《税法(第4版)》在编写体例上突出了“互动性”和“应用性”,每章都设有“思考”“解析”“典型例题”“纳税申报实务”“账务处理”等栏目,重点、难点突出,解析透彻,
本书以我国现行税法为依据,以国家注册会计师《税法》课程考试辅导内容为参考,力求将相关的税法知识,以及各个具体税种,按照人们思维习惯进行梳理和归纳;既介绍了我国正在实施的税法,又简洁地介绍了国外的部分税法情况;既尊重了税法的权威性和系统性,又根据人们的思维习惯进行了整合,力求对税法进行较全面的普及介绍,是对税法的再学习和再归纳。 全书共15章,按照流转税法、财产税法及行为税法、所得税法和税收征收管理法的顺序,对现行税法的基本内容,进行了可理解性和可借鉴性的归纳和介绍。 本书适宜用作各类高等院校会计学、财务管理、工商管理等经济与管理类专业学生 税法 课程的教学;也可作为企、事业单位财务会计工作者、经理人员的日常学习之需;同时也适应社会公民对税法一般了解的需要。
本书共分为十章三大部分:第一部分为第一章,主要介绍税收、税法基本知识和基本理论;第二部分为第二章至第九章,主要介绍我骨目前开征的税收实体法的各个税种,依次是增值税、消费税、财产税、资源税、行为税、企业所得税、个人所得税和关税;第三部分为第十章,主要介绍税收征收管理法的相关制度和规定。
本书主要介绍TensorFlow及其在各种深度学习神经网络中的应用。全书共5章,首先介绍了TensorFlow的入门知识,包括其相关技术与模型以及安装配置,然后分别介绍了TensorFlow在深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络中的应用,并通过具体示例进行了详细分析与应用。后,对上述TensorFlow模型进行了总结分析,并核验了模型精度。