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國立臺灣大學 法律學研究所 柯格鐘、黃銘傑所指導 童行的 首次代幣發行之課稅問題 (2020),提出複委託手續費2021關鍵因素是什麼,來自於首次代幣發行、證券型代幣、區塊鏈、所得稅、共同申報準則、逃漏稅捐罪、實際管理處所。

而第二篇論文國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 黃思皓所指導 鄭延成的 基於機器學習技術之證券產業高潛力客戶識別模型 (2020),提出因為有 機器學習、精準行銷、證券商、現股當沖、複委託股票的重點而找出了 複委託手續費2021的解答。

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首次代幣發行之課稅問題

為了解決複委託手續費2021的問題,作者童行 這樣論述:

新創於我國募資管道有限,惟我國募資管道不是門檻過高就是對投資人限制過多,而因著區塊鏈發展出現首次代幣發行募資方式。我國金管會亦發布區塊鏈證券型代幣募資規範,惟該規範不包括首次代幣發行最常見之「功能型代幣」,且課稅方式亦以一般有價證券方式課稅。此種比照有價證券課稅方式是否妥適,以及新創於區塊鏈時代下以功能型代幣募資應如何課稅才可確保國家稅收,均有疑問。 本文除介紹我國傳統募資管道及課稅方式外,亦參考外國文獻介紹區塊鏈募資。並比較OECD、美國及新加坡外國法規範,再進一步探討我國法疑問。功能型代幣與證券型代幣在我國法可能因客體不同而有不同課稅規範。本文認為應以專法制定額定律課稅,不區分客體

只區分持有期間長短有不同稅率。就外國法人在我國發行代幣,則可參考新加坡電子稅收指導以專法明定實際管理處所標準。若發行人以實際管理處所在我國發幣,亦應參考相同標準且以網路公開資訊綜合判斷。創辦人以勞務或技術出資課稅時點、投資人交易加密貨幣虧損扣除,亦應以專法明定。 稽徵程序面,惟有參考美國法以專法明定「消極」不報加密貨幣所得處以刑事罰,始可解決實務見解不當認定逃漏稅捐罪限於「積極」詐欺問題。專法並應參考OECD報告,就非在交易所交易之虛擬貨幣,由納稅義務人自行申報,若申報有誤,即採取美國法「先進先出法」推計課稅。在交易所交易之虛擬貨幣,則由交易所扣繳。並使加密貨幣稽徵程序結合稅捐資訊交換程

序,且將智能合約自動課稅技術應用於我國。期許透過本文撰寫,使新興募資興起時,我國能增加稅收,投資人則可降低法遵成本。

基於機器學習技術之證券產業高潛力客戶識別模型

為了解決複委託手續費2021的問題,作者鄭延成 這樣論述:

2012年證券交易所得稅議題後,台股交易量受到影響,證券開始注重銷售財富管理業務商品以提高收入,但在電子下單興起且營業員人均服務客戶數過高的情況下,營業員對於客戶熟悉度低,很難將適合的商品推銷給適合的人。過往券商多以客戶的交易紀錄搭配對於商品的知識來找出適合的潛在客戶。但近年來同是以數據為思維處理巨量資料的機器學習方式興起後,機器學習將是一個更全面且科學的方法可以找出精確且具有隱性需求的客戶。本文假設客戶的台股交易習慣及庫存會揭露其是否適合交易現股當沖或複委託海外股票,並以機器學習的方式來建立客戶識別模型。實驗結果發現在現股當沖客群預測模型中,XGboost準確率可達85.3%、AUC為0.

72,客群重要的特徵為高交易量、偏好交易電機機械及通信網路產業上;複委託股票模型則以神經網路模型表現較佳,其準確率可達89.9%,AUC為0.81,客戶重要特徵為偏好交易ETF以及金融股。透過實驗結果可以發現證券商品的潛在客群是與客戶於台股的行為軌跡相當有關聯的,如果證券商可以透過機器學習的模式來建立高潛力客戶識別模型,應可以協助營業員在銷售商品上更得心應手,也使得客戶降低接收到不適合其商品的推銷電話。