Sachgerechte Anpassungsrechnungen (z. B. Working Capital Adjustments) können in Abhängigkeit des Einzelfalls Unterschiede in den Vergleichbarkeitsfaktoren beseitigen und die Vergleichbarkeit erhöht werden, § 1 Abs. 3a S. 2 AStG. Die gesamte Bandbreite an Werten ist anzuwenden, wenn aufgrund zuverlässiger (Datenqualität) und vollständiger Informationen feststeht, dass eine uneingeschränkte Vergleichbarkeit der Referenzwerte besteht, mithin wenn etwaige preisbeeinflussende Unterschiede mittels Anpassungsrechnungen sachgerecht eliminiert werden können.
Als ein klassisches Anwendungsbeispiel sind Anpassungsrechnungen im Kontext der Covid-19 Pandemie zu nennen.[1] In Bezug auf die Gewinnung von Referenzdaten für die Bestimmung der Verrechnungspreise bestand die Problemstellung, dass Referenzwerte für den externen Fremdvergleich deutlich zeitverzögert (rund 2 Jahre) Eingang in die Datenbanken finden. Folglich standen Unternehmensgruppen vor der Herausforderung, welche Margen sie der Verrechnungspreisbestimmung in Krisenzeiten zugrunde legen sollten, zumal Vorjahreswerte als "Nicht-Krisenjahre" ein zu positives Bild der tatsächlichen Verhältnisse zeichnen würden. Daher wurden neue Methoden der KI erprobt, um einen möglichen Abschwung (z. B. der EBIT Margen von Vertriebsgesellschaften) zu prognostizieren.
Schwarz et al. vergleichen unterschiedliche methodische Ansätze wie neuronale Netze, Random Forst und Support Vector Machines und illustrieren, dass diese Ansätze zu deutlich realistischeren Prognosen kommen als klassische Verfahren, wie z. B. ein reines "historisches Backdating"[2] oder lineare Regressionsmodelle.[3]
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