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Steueraggressivität börsennotierter und nichtbörsennotierter Unternehmen in Deutschland

Eine theoretische und empirische Analyse

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Theresa Weiß

Das Bestehen einer Steuerpflicht löst stets auch Bestrebungen aus, dieser zu entgehen. Entsprechende Verhaltensmuster großer, international agierender und häufig börsennotierter Unternehmen sind Gegenstand einer öffentlichen Debatte jüngerer Zeit. Die empirische Forschung befasst sich schon seit längerem mit dem Phänomen eines solchen Verhaltens, wobei speziell die deutsche Forschungsliteratur diesbezügliche Defizite aufweist. Diese Arbeit widmet sich der systematischen Aufarbeitung dieses Phänomens und diskutiert, inwiefern Unterschiede zwischen Unternehmen bestehen. Hierbei wird insbesondere die Frage erörtert, ob – in Deutschland – börsennotierte und nichtbörsennotierte Unternehmen unterschiedlich stark steueraggressiv agieren. Die Arbeit liefert hierzu erste empirische Befunde.
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5 Empirische Untersuchung zur Steueraggressivität börsennotierter und nichtbörsennotierter Unternehmen

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Die empirische Forschung zielt gewöhnlich darauf, theoretische Erklärungszusammenhänge mit empirischen Beobachtungen zu konfrontieren. Während der experimentelle Zweig der empirischen Forschung unter kontrollierten Bedingungen Fakten generiert, die ausschließlich einer Gegenüberstellung mit der jeweils ausgewählten Theorie dienen, zieht der nicht-experimentelle (auch historische) Zweig Fakten der Vergangenheit heran. Diese Daten können mit Hilfe statistischer Verfahren untersucht werden. Der Rückgriff auf statistische Verfahren zur Überprüfung ökonomischer Theorien unter Verwendung beobachtbarer Daten, i.e. der ökonomischen Realität, wird gemeinhin als Ökonometrie bezeichnet.1040

Eines der wichtigsten Instrumente in der Ökonometrie stellt das lineare Regressionsmodell dar.1041 Ausgangspunkt einer entsprechenden Modellspezifikation und zugleich dessen wichtigste Leitlinie ist die Formulierung eines ökonomischen Modells, i.e. die theoretische Begründung von ökonomischen Wirkungszusammenhängen.1042 Ferner sind für die Interpretierbarkeit der Regressionsergebnisse diverse Anforderungen an das Regressionsmodell zu beachten. Anwendbar ist eine Regressionsanalyse stets dann, wenn sowohl die abhängige als auch die unabhängigen Variablen ein metrisches Skalenniveau aufweisen.1043 Darüber hinaus ist das klassische lineare Regressionsmodell durch eine Reihe von bestimmten Annahmen gekennzeichnet.1044 Diese beziehen sich erstens auf die funktionale Spezifikation des Modells, zweitens auf die Spezifikation der Störgrößen sowie drittens auf die Spezifikation der Variablen.1045 Im Detail lauten die Annahmen des linearen Regressionsmodells wie folgt:1046

← 227 | 228 → 1.Das Regressionsmodell spezifiziert eine lineare Beziehung zwischen der abhängigen Variablen y und den unabhängigen Variablen x1, x2, x3… xK.1047 Dabei lässt sich die abhängige Variable y für alle Beobachtungen...

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