Automationsgestützte quantitative Prüfungsmethoden in der steuerlichen Außenprüfung

BMF, 5.9.2023, IV D 3 - S 1445/20/10007 :006

1 Anlage

Nach Erörterung mit den obersten Finanzbehörden der Länder gilt die folgende Zusammenstellung zu den automationsgestützten quantitativen Prüfungsmethoden in der steuerlichen Außenprüfung. Eine Aufnahme dieser Zusammenstellung in die Betriebsprüfungsordnung ist nicht vorgesehen.

Dieses Schreiben wird im Bundessteuerblatt Teil I veröffentlicht. Es steht ab sofort für eine Übergangszeit auf der Internetseite des Bundesministeriums der Finanzen zum Herunterladen bereit: http://www.bundesfinanzministerium.de unter der Rubrik Themen – Steuern – Steuerverwaltung & Steuerrecht – Betriebsprüfung – BMF-Schreiben/Allgemeines.

Anlage 1

Automationsgestützte quantitative Prüfungsmethoden in der steuerlichen Außenprüfung

A.	Einführung
B.	Quantitative Prüfungsmethoden
1.	Zeitreihenanalyse (Zeitreihenvergleich)
2.	Ziffernanalyse
3.	Struktur- und Verteilungsanalyse
4.	Summarische Risikoprüfung
5.	Stichprobenverfahren
	a)	Allgemeines
	b)	Monetary Unit Sampling
C.	Schätzungsmethoden
1.	Allgemeines
2.	Zeitreihenbasierte Schätzung
3.	Quantilsschätzung
4.	Schätzung nach Monetary Unit Sampling (MUS)

	A. Einführung
1	Bei einer steuerlichen Außenprüfung können mathematisch-statistische (quantitative) Prüfungsmethoden eingesetzt werden, um die Besteuerungsgrundlagen des Steuerpflichtigen zu verproben und auf Plausibilität zu überprüfen. Auch das Erkennen von Prüffeldern unter Risikogesichtspunkten ist mit quantitativen Prüfungsmethoden möglich. Sofern Auffälligkeiten in den Angaben des Steuerpflichtigen auftreten, werden weitere Prüfungshandlungen veranlasst, um die Ursache zu klären. Gleichzeitig ist der Steuerpflichtige nach § 200 der Abgabenordnung bei der Sachaufklärung zur Mitwirkung verpflichtet.
2	Wenn betriebliche Gründe eine glaubhafte Ursache für Auffälligkeiten sind, werden diese im Rahmen der Auswertung entsprechend berücksichtigt. Sollte keine ausreichende Begründung vorliegen, liegt nach § 158 Absatz 2 Nummer 1 der Abgabenordnung ein Anlass vor, die sachliche Richtigkeit und die Buchführung des Steuerpflichtigen zu beanstanden.
3	Bei einer steuerlichen Außenprüfung können auch mehrere quantitative Prüfungsmethoden eingesetzt werden. Sie stehen dann nicht in einem Konkurrenzverhältnis zueinander, sondern ergänzen sich idealerweise gegenseitig und werden durch systematisch visualisierende Betrachtungen unterstützt. Der (kombinierte) Einsatz (mehrerer) quantitativer Prüfungsmethoden hängt von der Datenlage und dem Analyseziel der jeweiligen steuerlichen Außenprüfung ab.
4	Den Ergebnissen aus der Anwendung quantitativer Prüfungsmethoden kann bei der Widerlegung der gesetzlichen Beweisvermutung des § 158 Absatz 1 der Abgabenordnung eine Beweiswirkung zukommen, besonders als Indiziengesamtheit. Die Ergebnisse können darüber hinaus nach § 162 Absatz 2 Satz 2 der Abgabenordnung dazu führen, dass eine Schätzung durchgeführt werden muss. Quantitative Prüfungsmethoden sind von der Schätzung (siehe C.) zu unterscheiden.
	Die folgende Darstellung gibt einen Überblick über automationsgestützte quantitative Prüfungs- und Schätzungsmethoden. Sie ist jedoch nicht abschließend.
	B. Quantitative Prüfungsmethoden
	1. Zeitreihenanalyse (Zeitreihenvergleich)
5	Eine Zeitreihenanalyse (auch Zeitreihenvergleich genannt) ist eine quantitative Prüfungsmethode, die dazu dient, historische Entwicklungen und Zusammenhänge von betriebswirtschaftlichen Kennzahlen darzustellen. Bei einer Zeitreihenanalyse werden die Daten in einem Diagramm periodenweise entlang einer Zeitachse aufgetragen. Es gibt verschiedene Varianten der Zeitreihenanalyse, je nachdem, welches Ziel verfolgt wird (vgl. BFH-Urteil vom 25. März 2015 – X R 20/13, BStBl II 2015, 743). Es können beispielsweise Trends, Schwankungen und Ausreißer in Datenreihen identifiziert oder die erwartete Abhängigkeit (Korrelation) von verschiedenen Datenreihen miteinander überprüft werden.
6	Die Visualisierung der Daten in einem Diagramm hat den Vorteil, dass Entwicklungen und Muster besser als in einer Tabelle erkennbar sind. Auch Ausreißer lassen sich hierdurch wirksam identifizieren. Bei stark voneinander abweichenden Werten kann es sinnvoll sein, eine Größenanpassung des Datenbereichs vorzunehmen, zum Beispiel durch eine logarithmische Skalierung. Die Wahl der Vergleichsperiode kann einen großen Einfluss darauf haben, welche Zusammenhänge oder Einzelheiten erkennbar sind.
7	Die Kombination aus Diagrammen und Tabellen kann ein aussagekräftiges Gesamtbild der betriebswirtschaftlichen Daten des Steuerpflichtigen ergeben. Auf diese Weise lassen sich Abweichungen von den erwarteten Werten als Differenzen und Zeitversätze sichtbar machen.
8	Zur Beurteilung einer erwarteten Abhängigkeit zweier Datenreihen mit stark abweichenden Werten gibt es verschiedene Möglichkeiten, um die Vergleichbarkeit der Datenreihen zu verbessern, zum Beispiel durch größenanpassende Doppelskalierungen. Der Korrelationskoeffizient ist ...