Aspekty zdanění elektromobility – od jednotlivce po veřejné rozpočty – Kristýna Kučerová
Kristýna Kučerová
Diplomová práce
Aspekty zdanění elektromobility – od jednotlivce po veřejné rozpočty
Aspects of electromobility taxation – from private individual to public budgets
Anotace:
Tato diplomová práce se zabývá elektromobilitou a její provázaností na veřejné rozpočty. V teoretické části je popsána elektromobilita z technického pohledu a je zde nastíněn přístup Evropské unie k elektromobilitě. Dále je v teoretické části práce popsáno zdanění elektromobility v České republice a daně pro elektromobilitu relevantní. V praktické části je analyzována závislost výnosů ze silniční daně …víceAbstract:
This diploma thesis deals with electromobility and its connection to public budgets. In the theoretical part, electromobility is described from a technical point of view and the approach of the European Union to electromobility is outlined here. Furthermore, the theoretical part of the thesis describes the taxation of electromobility in the Czech Republic and taxes relevant to electromobility. In the …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 1. 2023
Identifikátor:
https://vskp.vse.cz/eid/88676
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 2. 2. 2023
- Vedoucí: Markéta Arltová
- Oponent: Leoš Vítek
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/88676
Vysoká škola ekonomická v Praze
Magisterský studijní program:
Zdanění a daňová politika
Práce na příbuzné téma
-
A Comparative Study of Financial Time Series Forecasting Using Machine Learning and Traditional Statistical Methods - An Application To Stock Market Data
Mesut Yasar Ozturk -
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Reagan Kasonsa Tshiangomba -
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Reagan Kasonsa Tshiangomba -
Interactive visualization of deep learning on financial big data
Xhulio Kondakçiu -
Ekonometrický model hystereze nezaměstnanosti na trhu práce v České republice
Klaudie Semelová -
Fuzzy model pro analýzu a predikci více časových řad pomocí podobnosti
Soheyla MIRSHAHI -
Zdanění elektromobility
Adéla Janáková -
Daňové aspekty elektromobility
Daniela Sommer