Die multinationale Unternehmensgruppe AB ist in verschiedenen Ländern weltweit tätig. Sie produziert die Maschinen im Inland bei der A GmbH und vertreibt diese über die ausländische Vertriebsgesellschaft B Ltd., welche auch After-Sales Aktivitäten übernimmt. Die Verrechnungspreise werden seitens der A GmbH auf Basis einer Zuschlagskalkulation so ermittelt, wie dies auch gegenüber unabhängigen Vertriebsgesellschaften erfolgt. Der Endkundenpreis laut Preisliste wird durch die A GmbH determiniert, allerdings sind die Vertriebsgesellschaften frei in der Rabattgewährung gegenüber den Endkunden. Die tatsächlichen Vertriebsmargen der unabhängigen Vertriebsgesellschaften sind der A GmbH nicht bekannt. Es liegt ein interner Fremdvergleich vor. Im Folgenden illustriert Abb. 1 den Sachverhalt.
Abb. 1: Schematische Darstellung illustrativer Sachverhalt
Obwohl typischerweise die Wiederverkaufspreismethode eine geeignete Verrechnungspreismethode für diese Geschäftsbeziehungen darstellt, kann bei fehlenden Daten auch der Preissetzungsmechanismus für Zwecke der Überprüfung des Fremdvergleichs herangezogen werden. Dies erscheint insofern gerechtfertigt, als dass die Preislistenpreise vorgegeben sind und die Rabattierung auf den Endkundenpreis seitens der Vertriebsgesellschaften frei verhandelt werden kann.
Als eine neuere Methode der KI soll ein Random Forest Modell zur Anwendung kommen. Diese Methode soll mögliche Unterschiede in der Preissetzung gegenüber den unverbundenen Vertriebsgesellschaften und der gruppeninternen Vertriebsgesellschaft (B Ltd.) Algorithmus-basiert und stärker objektiviert untersuchen.[1] Ziel der Random-Forest Analyse ist es, Unterschiede in den einer Geschäftsbeziehung zugrunde liegenden Bedingungen zu identifizieren und dabei zu analysieren, welche der identifizierten Unterschiede zu einer (systematisch) abweichenden Preissetzung zwischen gruppeninternen (verbundenen) und unabhängigen (unverbundenen) Vertriebsgesellschaften führen.
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