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International Monetary Fund

Modèle d'estimation de l'écart de TVA RA-GAP

International Monetary Fund via edX

Overview

Dans ce cours en ligne, vous découvrirez les notions théoriques sur lesquelles repose la conception du modèle d'estimation de l’écart de taxe sur la valeur ajoutée (TVA) du Programme d’analyse des écarts du Fonds monétaire international à l’intention des administrations fiscales ; en outre, vous apprendrez à utiliser ce modèle afin de produire vos propres estimations de l’écart de TVA. Vous vous familiariserez avec sa structure générale et le mode d'interaction de ses composantes. Vous apprendrez quelles sont les données nécessaires au modèle ainsi que la façon de les établir et vous verrez comment le modèle les utilise pour calculer la TVA potentielle, qui est comparée à la TVA effective pour déterminer l’écart de TVA.

Le cours en ligne comprend cinq composantes principales, qualifiées de modules. Le premier module commence par donner un aperçu général du concept d’écart fiscal, puis expose la théorie sur laquelle s’appuie la conception du modèle d'estimation de l’écart de TVA. Le deuxième module explique comment les divers systèmes de TVA doivent être intégrés au modèle. Le troisième module donne des indications sur l’établissement des différentes mesures de la TVA effective en vue de leur intégration au modèle et explique pourquoi elles sont nécessaires. Le quatrième module est consacré à l’élaboration des données statistiques dont on a besoin pour calculer l’assiette de la TVA potentielle et indique comment elle est intégrée au modèle. Le dernier module montre comment exécuter le modèle pour obtenir les résultats et, surtout, comment les analyser et les interpréter.

En bref, le cours est conçu pour permettre aux pays d’effectuer régulièrement et sur la même base des estimations de l’écart de TVA en se servant du modèle d'estimation de l'écart de TVA du programme RA-GAP du FMI, qui est bien établi.

Ce cours en ligne est offert par le FMI avec le soutien financier du gouvernement japonais.

Taught by

Éric Hutton, Martin Knudsen and Kanar Ahmed

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