Название: Методы ликвидаций отсутствующих должников

Вид работы: реферат

Рубрика: Право и юриспруденция

Размер файла: 16.48 Kb

Скачать файл: referat.me-294629.docx

Краткое описание работы: «Рост числа отсутствующих должников становится проблемой налоговых инспекции и полиции. Предложены профилактические методы отбора для ликвидации юридических лиц.»

Методы ликвидаций отсутствующих должников

Хайруллин Рустам Бариевич, арбитражный управляющий

«Рост числа отсутствующих должников становится проблемой налоговых инспекции и полиции. Предложены профилактические методы отбора для ликвидации юридических лиц.»

Во время становления рыночной экономики несколько раз менялся порядок создания предприятия. В переходные моменты происходили общероссийские реорганизации, поглощавшие огромное количество «пустых» предприятий.

В настоящее время законодательство в части создания предприятий приняло устойчивую форму, а порядок регистрации стал чисто явочным. На первый план вышла проблема роста числа «пустых» предприятий.

Авральные перерегистрации предприятий в национальном масштабе сродни деноминации при денежной реформе - породившая нули инфляция не исчезает вместе с нулями. При огромном шуме мизерный результат.

Перерегистрация не остановит рост числа «пустых» предприятий, следовательно, необходимо искать профилактические методы очистки реестра предприятий.

Рассмотрим две причины возникновения «пустых» предприятий.

1. Криминальный

а. Обналичивание (однодневки)

б. Дело свёрнуто для ухода от налогов

2. Добросовестный

а. начавши дело, не осилил

б. дело изжито

Мы ограничимся данным перечнем для упрощения изложения. В перспективе по мере развития темы можно детализировать и изменять список, исходя из приоритетов и актуальности (например, дополнить список преступлениями: вексельные афёры, невозвращенные кредиты, «кидалы» товарами и т.д.).

Замечаем, что по разные стороны водораздела имеются схожие проявления:

1а может походить на 2а

1б может походить на 2б

Создадим методику, позволяющую определить, к какому разделу относится субъект. Платформой служат базы данных налоговых инспекций и МВД.

База данных учредителей предприятий сверяется с базой данных физических лиц. Несоответствия (фиктивные учредители, утерянные паспорта, несоответствие текущей базе МВД и т.п.) выделяются в отдельную 1 группу.

У организаций отсутствующих по адресам указанным в учредительных документах устанавливаются новые адреса учредителей. Если госорганы не в состоянии (что не делает им чести) определить, где проживает гражданин, то предприятия с учредителями – фантомами заносятся во 2 группу.

Дополняем признаками отсутствующего должника – банкрота. Заметим, что банкротом могут признать юридическое лицо и не имеющее задолженности, но не ведущую хозяйственную деятельность более 12 месяцев.

В итоге получаем следующий набор групп:

1 группа. Фиктивные учредители

2 группа. установить местонахождение учредителей не представляется возможным

3 группа. Операции по счёту никогда не проводились

4 группа. не подавших в налоговую службу балансы последние 12 месяцев

5 группа. ни разу не подававших балансы в налоговую службу

6 группа. имущество по балансу отсутствует

7 группа. имеется задолженность по обязательным платежам.

1.а обналичивание	2.а не осилил	1.б уклонение	2.б дело изжито
1 группа	да	нет	нет	Нет
2 группа	да	нет	нет	Нет
3 группа	нет	да	нет	Нет
4 группа	да	да	да	Да
5 группа	да	нет	нет	Нет
6 группа	да	да	нет	Нет
7 группа	нет	нет	да	Нет

Кратко можно записать 1.а ≡{+1,+2,-3,+4,+5,+6,-7} где цифра обозначает группу, знак «+» и «-» соответственно «да» или «нет». При необходимости добавляем знак «Ç» логическое пересечение.

За исключением четвёртой строки матрицы все строки нетривиальны. Следовательно, из всего массива данных выбирая все организации удовлетворяющие критерию четвёртой группы в отдельную подгруппу, можно существенно сократить машинное время обработки данных. При избыточных вычислительных ресурсах желательно проводить многопараметрический отбор.

Алгоритм отбора выглядит следующим образом

1 блок. Представитель налоговой полиции регулярно сверяет данные на учредителей с паспортной базой и данными об утерях паспортов и создаёт «чёрный список» для оперативной работы:

· {+1, +2,-3,+4,+5,+6} обналичивание, мошенничество, невозвращённые кредиты;

При подтверждении подлога регистрация 1 группы объявляется недействительной. Вся 1 группа передаётся для занесения записи о ликвидации в госреестр и в федеральный «чёрный список». «Чёрный список» дополненный 2 группой передаётся регистратору «для сведения».

2 блок. ИМНС передаёт на упрощённое банкротство:

· {-1,+2,+3} 2 группу с не найденными учредителями и не подающими отчёты;

· {-1,-2,-3,+4,-5,-6,-7} «Дело изжито»

· {-1,-2,+3,+4,-5,+6,-7} «Не осилил»

3 блок. Налоговая полиция обнаруженные из 2 группы:

· {-2,+4,+7} наказывает по Налоговому кодексу;

· {-2,+4,-7} направляет на добровольную ликвидацию;

· {-1,-2,-3,+4,-5,-6,+7} «уклонение».

В отличие от общенациональных кампаний реорганизаций периодичные прогоны через матрицу по описанному алгоритму позволят методично отсеивать подозрительные предприятия. Обработка информации осуществляется программным путем и не требует вмешательства специалистов.

Большим достоинством описанного метода считаю то, что при определении каждой группы используются только правовые признаки банкрота. Соответствие любому признаку достаточно для признания юридического лица банкротом и как следствие неизбежная ликвидация.

Как следствие предлагается рассмотреть возможность ликвидации отсутствующих должников, не вовлекая арбитражных управляющих.