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    德國并購指導(dǎo)簡書(下)

    3.6稅收 通常而言颅围,在股權(quán)交易情況下,目標(biāo)實體的所有歷史稅務(wù)風(fēng)險都會繼續(xù)存在恨搓。因此院促,非常有必要對目標(biāo)公司進行全面的稅收盡職調(diào)查。此外斧抱,目標(biāo)公司股權(quán)轉(zhuǎn)讓本身就會對目標(biāo)公司帶來...

  • 你好一疯,當(dāng)股權(quán)收購比例超過95%會觸發(fā)德國的不動產(chǎn)轉(zhuǎn)讓稅,此時轉(zhuǎn)讓稅的稅基是什么夺姑?股權(quán)收購對價中分?jǐn)偟讲粍赢a(chǎn)的價值墩邀?還是需要根據(jù)不動產(chǎn)的情況重新評估市場價值?另外盏浙,股權(quán)收購是分步進行的眉睹,第一步收購92%,第二步收購4%废膘,標(biāo)的公司在這兩步中間購買的不動產(chǎn)竹海,也是屬于觸發(fā)轉(zhuǎn)讓稅的范圍嗎?

    德國并購指導(dǎo)簡書(下)

    3.6稅收 通常而言丐黄,在股權(quán)交易情況下斋配,目標(biāo)實體的所有歷史稅務(wù)風(fēng)險都會繼續(xù)存在。因此灌闺,非常有必要對目標(biāo)公司進行全面的稅收盡職調(diào)查艰争。此外,目標(biāo)公司股權(quán)轉(zhuǎn)讓本身就會對目標(biāo)公司帶來...

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    最小生成樹-Kruskal算法(Java實現(xiàn))

    概念 圖的生成樹是圖的子圖桂对,并且不形成環(huán)路 最小生成樹是帶權(quán)圖中所有生成樹里邊權(quán)值總和最小的一個解甩卓,可能不唯一 算法思路 將圖的所有邊按權(quán)重排序 按順序取出每條邊 按原位置拼...

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    最小生成樹-Kruskal算法(Java實現(xiàn))

    概念 圖的生成樹是圖的子圖,并且不形成環(huán)路 最小生成樹是帶權(quán)圖中所有生成樹里邊權(quán)值總和最小的一個解蕉斜,可能不唯一 算法思路 將圖的所有邊按權(quán)重排序 按順序取出每條邊 按原位置拼...

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