2019年1月17日

财经小知识——CRS风暴与全球离岸金融中心

原字幕:财经小知识——CRS风暴与全球离岸的堆积向心性

杜雨,EasyStu图协同工作部件,R言语国文社区圆柱作者,兴味的方面是:Excel事情图,R言语档案目测,地理数据档案目测。人身攻击的公共地址:档案立方形(微信ID):datamofang) ,档案立方形创始人。

2017除夕,奇纳河内阁正式启动CRS,音调正当。,但我不介意。!

别害怕。,是否你有有雅量的的资产或支出分派到海内,这是你的事。,详细的CRS将到何种地步冲击奇纳河的高支出群体?,让我们谈谈萧边。!

率先,让我通知你CRS是什么。

CRS全名货币 REPORTING STANDARD,国文即“协同申报原则”。2014年,亚太节约合作与发展组织(OECD)发表了《堆积记述志愿地换成基准》。,CRS是基准经过。,该法案次要经过签字国指示节约,繁殖财政收入明晰度,打击跨境漏税。、反洗黑钱等不法行为。

终止2016年12月6日早已有101个州赞成落实CRS礼仪。该礼仪洒上了次要年老的节约体。,它还包孕BVI(英属维京多岛屿的海)、开曼多岛屿的海、全球离岸的避税伊甸园和洗黑钱向心性,如百慕大多岛屿的海A。

首批54个州于2017年1月1日启动。,在互相牵连C中开端搜集税务内在的的财务记述数据。瞬间批数据交流州将启动数据。基本原理,有94个州还没有接合点吸入。,尽管呢,美国老年人从事于本身的FATCA(海内报账税法)财政收入法案。,但愿他签字一倒数的的内阁间数据换成机构,他们必要向美国内阁预备美国C的海内报账数据。。

library(ggplot2)

library(PLYR)

library(“maptools”)

library(“dplyr”)world_map <-readShapePoly(“D:/R/rstudy/wold_map/”)x <- world_map@data xs <- data.frame(x,id=seq(0:250)-1) world_map1 <- fortify(world_map) world_map_data <- join(world_map1, xs, type = “full”) mydata <- read.csv("") world_data <- join(world_map_data, mydata, type=“full”)ggplot(world_data, AES(X) = long, y = lat, group = group,fill 移动) + geom_polygon(colour=“grey95”)+ scale_fill_manual(values=c(“#FFB19B”,“#33A658”,“#C4E3F7”))+ theme_void()

从下面的图形可以看出色块的面积。,橘色的是第一批州。,次要散布在亚洲。、大洋洲;绿色是瞬间组州。,次要散布在南亚和西欧诸国。。

吸是一还没有接合点的州。,特别值当在意的是,还没有接合点CRS的州次要散布在。

这么那些的高支出群体呢?,哪个州(或地面)习惯于贮存房地产和支出?

自然,它隐匿国外的。,这些局部的通常高地避税伊甸园。,那执意吸引外资流入。、发出隆隆声州或地面节约,在州或地面决定一定程度。,容许陌生出资者在这边值得买的东西,从事于杂多的节约季节性竞赛。、经商和保养季节性竞赛,将近不坦率地纳税收购支出或从事于房地产的。、或许低坦率地协定费率。、或具有特别财政收入有利的的州和地面。。

阵地财政收入正直的结盟的计算,全球流程方向避税伊甸园房地产的现实数字高达32万亿花花公子(不含不动产和宝贵金属等)。头等的前三位的是奇纳河数万亿花花公子。、现俄罗斯8000亿花花公子,而朝鲜的7790亿花花公子。。更确切地说,在全球有形房地产中,仅奇纳河就规避避税港,实现了5%。!

阵地牛津饥馑补偿使服役颁布的装饰最适宜的避税港名单,装饰上最好的避税伊甸园也随之而来。:

1、百慕大多岛屿的海(英国)

2、开曼多岛屿的海(英国)

3、荷兰麻布

4、瑞士

5、新加坡

6、爱尔兰

7、卢森堡

8、野狗

9、奇纳河香港

10、塞浦路斯

11、巴哈马

12、毛织运动衫

13、巴巴多斯岛

14、毛里求斯

15、英属维京多岛屿的海(英国)

是你这么说的嘛!15个最适宜的避税伊甸园,四是英国海内庄园大厦。:百慕大多岛屿的海地面、开曼多岛屿的海、Jersey地面、维京多岛屿的海。尤其开曼多岛屿的海。,登记簿了有雅量的奇纳河第一家互联网网络巨头畸形公司(Baid)、阿里巴巴、奇虎360等。,瞬间个是全欧洲。:荷兰麻布、瑞士、爱尔兰、卢森堡和塞浦路斯。

midpos <- function(AD1){

平均值(范畴(AD1),))} centres <- ddply(world_data,.(COUNTRY),colwise(midpos,.(long,lat)))target_state<((“百慕大多岛屿的海(英国)”,开曼多岛屿的海(英国),“荷兰麻布”,“瑞士”,“新加坡”,“爱尔兰”,“卢森堡”,Aruba(荷兰麻布),“奇纳河香港”,“塞浦路斯”,“巴哈马”,Jersey(英国),“巴巴多斯岛”,“毛里求斯”,“英属维京多岛屿的海(英国)”),Scale=seq(1,30,2))target_state<-target_state%>%merge(mydata[,c(“.”,“COUNTRY”)],by=“.”,)target_state<-target_state%>兼并(向心性),by=“COUNTRY”)ggplot() + geom_polygon(data=world_data,AES(X) = long, y = lat, group = 组),colour=“grey”,fill=“grey95”)+ geom_point(data=target_state,AES(X)=long,y=lat,size=Scale),shape=21,fill=“#8E0F2E”,colour=“black”,alpha=)+ scale_size_area(max_size=12,guide=FALSE)+ theme_void()

从由于15大避税伊甸园在全球的散布集聚地可以牧座,特大关闭的执意加勒比海和西欧诸国了(而且 奇纳河香港、新加坡、毛里求斯以及)。

好了干货完事,接下来打一波海报:

8~9月10日第十二晚,有一在起作用的ggplot2袖珍课,次要内容列举如下:

1、GGPLOT2层腔调的紧排思惟

2、GGProf应变量与GeoMyxxx应变量的族长的增加相干

3、在GGTRAP应变量A中绘制了美术理论有代理人的决定因素。

4、美术理论有代理人的决定因素是在AES应变量中编制的。

5、色表盘有几同类型和方式。,它能在不一样的模块中共享吗?

6、到何种地步结合现实事情与援用观察举行色表盘选择

7、当多层堆叠起来,到何种地步处理色标抵触成绩

8、刻面应变量的强国把持

9、动机陷害与模块的增加相干

10、动机效能更新的信息与掉换设计图

11、图形输入与HD抗锯齿扩大

说起来,这些成绩是我在PAS中等学校过的绕道。,跟随进行容器的增加,这些成绩逐渐地地处理了。,说起来,是否你能读懂我所其中的一部分GGTRAP解说,,将近占有这些成绩都可以被完整默认。。回到搜狐,检查更多

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