Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-23389
Titel: Optimization in finance : approaches for modeling and solving the multi-period loss offset problem in German income tax system
VerfasserIn: Dinh, Hai Dung
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2014
Kontrollierte Schlagwörter: Optimierung
Operations Research
Steuerplanung
Freie Schlagwörter: mathematical optimization
operations research
taxation planning
DDC-Sachgruppe: 330 Wirtschaft
Dokumenttyp: Dissertation
Abstract: The major objective of this thesis is to study optimization techniques applied in financial planning. As financial optimization is a diverse field, we restrict our work onto tax planning. Our effort is directed towards studying the Loss Offset Problem which arises in German income tax system. The Loss Offset Problem deals with a situation where individuals or companies confront a loss in some financial years and profits in the years before and after the “loss years”. When such a situation occurs, it is allowed to divide a loss amount into two parts: the loss carry-backward and loss carry-forward. This will reduce the taxable income in other years, therefore reduces tax payments. The problem is of significant importance for a number of reasons. First, potentials for optimization procedures exist as there is a trade-off between the amount of loss to be carried back and forward. Second, from international perspective over the last several years, German loss offset regulations are still rather generous as many other countries do not allow a tax loss carry-backward at all. Besides, we consider two possible choices of taxation options in each period. The focus of this study is the multi-period scenario. As we will see, this hides many interesting dynamics in the interactive behavior of decisions. We formulate the mathematical model so as to optimize an objective function subject to appropriate constraints. The objective function itself is a discontinuous, non-linear, non-convex function with recursive characteristics, which makes the problem difficult to solve. In order to achieve this goal, we first study the complexity of the problem in two cases: a 3-period-model and a multiple-period-model and then apply optimization algorithms from Operations Research to search for solutions. We discuss several algorithms and their corresponding commonly mentioned application. We differentiate between exact and heuristic algorithms. An exact algorithm attempts to obtain the global optimal solution, no matter how long it takes for computational time. However, such approaches do not always work. For many practical problems in business, it is unlikely to acquire a global optimal solution in an acceptable amount of time. To the contrary, a heuristic algorithm may discover a very good feasible solution in a given number of iterations, but not necessarily the optimal solution for the specific problem being considered. To refine our analysis, both types of algorithms need to be adapted, applied, and analyzed under different scenarios of data setting.
Gegenstand dieser Arbeit ist die Analyse der Optimierungstechniken in der Finanzplanung. Als Schwerpunkt gilt die betriebswirtschaftliche Steuerplanung, wobei die genaue Untersuchung auf das Verlustzuweisungsproblem eingeschränkt wird. Das Verlustzuweisungsproblem wird im deutschen Einkommensteuersystem formuliert und beschreibt die Situation, in der ein Steuerzahler einerseits finanzielle Gewinne in bestimmten Wirtschaftsperioden und andererseits Verluste in anderen Perioden erwirtschaftet. In so einer Konstellation erlaubt das deutsche Steuerrecht dem Steuerzahler, die Verluste in zwei Komponente aufzuteilen: den Verlustrücktrag und den Verlustvortrag. Diese Wahlmöglichkeiten führen dazu, dass das zu versteuernde Einkommen in den Gewinnperioden verringert wird und somit auch insgesamt die Steuerverpflichtungen. Die Formulierung des Problems sowie die Erarbeitung von passenden Lösungsverfahren sind aufgrund einer Vielzahl von Gründen nicht trivial. Erstens entstehen signifikante Optimierungspotenziale durch die Wahlmöglichkeiten bei der Zuweisung des Verlustes in den vorherigen und nachstehenden Perioden. Zweitens besteht der Vorteil, dass der Gesetzgeber in Deutschland – im Gegensatz zu den meisten anderen Ländern auf internationaler Ebene - einen Verlustrücktrag erlaubt. Darüber hinaus werden zwei unterschiedliche Besteuerungsalternativen, die in jeder einzelnen Periode ausgewählt werden müssen, berücksichtigt. Da das Problem einen multiperiodischen Charakter besitzt, verbergen sich interessante Wechselwirkungen in der Vielzahl der Entscheidungsmöglichkeiten dahinter. Für das Problem wird zunächst ein mathematisches Modell mit geeigneten Nebenbedingungen und einer Zielfunktion formuliert. Die analytische Komplexität entsteht durch eine nichtlineare, nichtstetige und nichtkonvexe Zielfunktion, die selbst ein rekursives Verhalten darstellt. In zwei Szenarien wird das Problem systematisch untersucht: ein 3 periodisches Modell und ein multiperiodisches Modell. Nach der Komplexitätsanalyse werden Algorithmen des Operations Research ausgewählt, auf das Problem angepasst und Lösungsverfahren erarbeitet. Dabei werden zwischen exakten und heuristischen Optimierungsverfahren unterschieden. Ein exaktes Suchverfahren findet das globale Optimum des Problems, jedoch kann der rechnerische Aufwand so hoch sein, dass keine Lösung in realistischer Zeit gefunden werden kann. Für viele Optimierungsprobleme in der Praxis ist es außerdem nicht notwendig, das absolute Optimum unbedingt zu erreichen. Ein heuristischer Algorithmus kann in solchen Situationen eine zulässige, zugleich sehr gute Lösung bei einer akzeptabler Laufzeit und geringem Aufwand berechnen. Bei der Analyse und Anwendung dieser beiden Gruppen von Algorithmen für das beschriebene Problem kamen verschiedenen Datenkonstellationen in Betracht.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-61545
hdl:20.500.11880/23445
http://dx.doi.org/10.22028/D291-23389
Erstgutachter: Schmidt, Günter
Tag der mündlichen Prüfung: 27-Apr-2015
Datum des Eintrags: 19-Jun-2015
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Ehemalige Fachrichtung: bis SS 2016: Fachrichtung 1.3 - Betriebswirtschaftslehre
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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