NIIF 15, reconocimiento de ingresos ordinarios y el impacto tributario en concesionarios de vehículos de la Ciudad de Machala, 2018

Los concesionarios de vehículos de la ciudad de Machala, tienen la necesidad de presentar información financiera confiable y exacta de los estados financieros que permitan interpretar la situación financiera utilizando un único idioma, denominado NIIF 15, sin embargo, los concesionarios siguen dando...

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Автор: Valdiviezo Morales, Carla Andrea (author)
Формат: masterThesis
Опубліковано: 2020
Предмети:
Онлайн доступ:http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/16528
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Резюме:Los concesionarios de vehículos de la ciudad de Machala, tienen la necesidad de presentar información financiera confiable y exacta de los estados financieros que permitan interpretar la situación financiera utilizando un único idioma, denominado NIIF 15, sin embargo, los concesionarios siguen dando énfasis a la contabilización de los ingresos conforme a la facturación, sin identificar el momento de la transferencia de control de los vehículos, la prestación de los servicios y la separación de las obligaciones de desempeño, ocasionando que la empresa asuma riesgos tributarios significativos. Por lo tanto, esta investigación tiene como principal objetivo establecer el correcto reconocimiento de los ingresos ordinarios procedentes de los contratos en la venta de vehículos y sus servicios de conformidad con la NIIF15, midiendo los principales cambios en los aspectos financieros y sobre todo el impacto tributario que la norma tendrá en las empresas del sector automotriz. Para lo cual, se recopilaron datos de las variables reconocimiento de Ingresos NIIF15, por medio del instrumento seleccionado que consta de tres dimensiones Cumplimiento, Financiera y Tributaria, y la variable Impacto Tributario medida por los Ingresos Gravados, la Utilidad Gravable y el Impuesto a la Renta Causado presentados en los estados financieros de los años 2015, 2016, 2017 y 2018, información que fue analizada mediante los programas SPSS y AMOS utilizando el análisis factorial confirmatorio