Fialda Web Terminal, nền tảng giao dịch chứng khoán All-in-One, social trading platform, mạng xã hội chứng khoán số 1 Việt Nam, nơi chia sẻ ý tưởng và kiến thức đầu tư chứng khoán, kết nối với cộng đồng đầu tư chứng khoán sôi động nhất Việt Nam. Fialda là công cụ hỗ trợ đầu tư chứng khoán All-in-One trên nền Web, cung cấp cơ sở dữ liệu tài chính, chứng khoán, tin tức, hồ sơ doanh nghiệp, dữ liệu giá real-time chính xác, đầy đủ và hệ thống nhất Việt Nam. Fialda cung cấp các công cụ/tính năng: bảng giá chứng khoán siêu nhanh, giao dịch chứng khoán phái sinh, lọc cổ phiếu thông minh, F-Data, FData, dữ liệu phân tích kỹ thuật, dữ liệu PTKT, cập nhật dữ liệu AmiBroker, cập nhật dữ liệu Metastock, AmiBroker Plugin, cập nhật dữ liệu Forex, Cảnh báo cổ phiếu real-time...dựa trên công nghệ 4.0 Big Data và AI

Cung cấp giải pháp truyền thông, dịch vụ thông tin tài chính, dữ liệu thị trường cho các nhà đầu tư cá nhân & tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam và Thế Giới.

Phát triển các giải pháp giao dịch thông minh, chuyên sâu, được robot hóa dựa trên nền tảng công nghệ mới nhất AI & Big Data.

Tạo dựng một môi trường kinh doanh số, nơi tất cả mọi người đều có cơ hội phát triển sự thịnh vương cho bản thân.

Xây dựng một cộng đồng kết nối toàn bộ nhà đầu tư với chuyên viên môi giới, chuyên gia và doanh nghiệp.

Fialda Web Terminal

Fialda là Kênh thông tin chuyên sâu về các lĩnh vực kinh tế, tài chính & chứng khoán được cập nhật liên tục, chính xác và đầy đủ nhất Việt Nam áp dụng công nghệ 4.0 AI & Big Data. Tin tức và sự kiện doanh nghiệp được cập nhật liên tục. Thông tin về các giao diện cổ đông nội bộ, nhận định thị trường, phân tích chứng khoán qua lăng kính kỹ thuật, thông tin nhịp đập thị trường được cập nhật đầy đủ, liên tục và chính xác.

Tại cuộc họp báo Chính phủ chiều 7-8, Thứ trưởng Bộ Tài chính Nguyễn Đức Chi đã trả lời báo chí vấn đề về mức giảm trừ gia cảnh khi xây dựng Luật thuế thu nhập cá nhân (thay thế).

Thứ trưởng Bộ Tài chính Nguyễn Đức Chi

Theo Thứ trưởng, khi xây dựng dự thảo, các chuyên gia và cán bộ chuyên môn đưa ra nhiều phương án khác nhau để xác định mức giảm trừ gia cảnh, trong đó có cách tính theo khu vực, vùng miền. "Chúng tôi đánh giá nếu tính đến phân chia mức giảm trừ gia cảnh theo vùng thì có những hạn chế và rất khó khăn trong quá trình thực hiện"- ông Nguyễn Đức Chi nói.

Cụ thể, ngay trong một tỉnh, thành phố, những khu vực khác nhau cũng có những chi phí sinh hoạt và đòi hỏi xem xét mức giảm trừ gia cảnh khác nhau, thậm chí rất khác biệt. Ví dụ như TP HCM hay Hà Nội, những phường ở vùng lõi chi phí sinh hoạt rất cao, trong khi những xã ở vùng nông thôn thì chi phí sinh hoạt, chi phí cho cuộc sống cá nhân cũng khác nhau.

Chính vì vậy, tại dự thảo gần nhất, Bộ Tài chính đưa ra 2 phương án tính giảm trừ gia cảnh, gồm căn cứ theo CPI như hiện hành hoặc tốc độ tăng của thu nhập bình quân đầu người.

Trao đổi với phóng viên Báo Người Lao Động trước đó, TS Nguyễn Quốc Việt, giảng viên Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội, cho rằng việc chỉ điều chỉnh mức giảm trừ gia cảnh dựa trên ngưỡng CPI tăng 20% như hiện tại đã trở nên lỗi thời và không còn phù hợp. Theo ông, chính sách thuế TNCN cần được xây dựng trên cơ sở các chỉ số đo lường thường xuyên, phản ánh sát thực tế đời sống và mức sống của người dân, thay vì chỉ dựa vào một chỉ số chung như CPI.

Cũng theo chuyên gia này, việc cải cách nên được thực hiện đồng bộ trong khuôn khổ sửa đổi Luật Thuế TNCN, thay vì chỉ ban hành một nghị quyết mang tính tạm thời.

Một đề xuất đáng lưu ý của ông Việt là xác định mức giảm trừ gia cảnh dựa trên mức lương tối thiểu vùng, tức lấy mức lương tối thiểu làm căn cứ, sau đó nhân với một hệ số hợp lý để đưa ra mức giảm trừ phù hợp cho từng khu vực. Phương án này, theo ông Việt, vừa khoa học vừa phản ánh đúng sự khác biệt về chi phí sinh hoạt giữa các vùng miền.

Ngoài ra, mức lương tối thiểu vùng cũng cần được điều chỉnh thường xuyên và thể hiện rõ mặt bằng sống ở từng địa phương, thậm chí có thể trở thành cơ sở hợp lý cho việc thiết kế chính sách thuế công bằng hơn.

Trước đó, như Báo Người Lao Động đã đưa tin, Bộ Tài chính đang xây dựng dự thảo Nghị quyết của Ủy ban Thường vụ Quốc hội (UBTVQH) điều chỉnh mức giảm trừ gia cảnh của thuế thu nhập cá nhân từ kỳ tính thuế năm 2026.

Dự thảo nghị quyết đã đề xuất 2 phương án về mức giảm trừ gia cảnh. Phương án 1: Mức giảm trừ đối với đối tượng nộp thuế là 13,3 triệu đồng/tháng (159,6 triệu đồng/năm); mức giảm trừ đối với mỗi người phụ thuộc là 5,3 triệu đồng/tháng.

Phương án 2: Mức giảm trừ đối với đối tượng nộp thuế là 15,5 triệu đồng/tháng (186 triệu đồng/năm); Mức giảm trừ đối với mỗi người phụ thuộc là 6,2 triệu đồng/tháng.

Theo quy định hiện hành, mức giảm trừ gia cảnh cho cá nhân người nộp thuế là 11 triệu đồng/tháng và giảm trừ mỗi người phụ thuộc 4,4 triệu đồng/tháng, duy trì từ tháng 7-2020. Như vậy ở phương án 1, mức giảm trừ gia cảnh cho người nộp thuế sẽ tăng 2,3 triệu đồng/tháng; người phụ thuộc là 0,9 triệu đồng/tháng. Phương án 2 tăng 4,5 triệu đồng/tháng với cá nhân người nộp thuế, người phụ thuộc sẽ tăng 1,8 triệu đồng.

Trang chủTổng hợp thị trườngThị trường HSXThị trường HNXThị trường UPCOMTin tức mới nhấtTin tức phổ biếnTin tức chứng khoánTin tức tài chính & ngân hàngTin tức bất động sảnTin tức kinh tế vĩ môTin tức doanh nghiệpTin tức thế giớiTin tức từ cộng độngWatchlistPortfolioPhân tích kỹ thuậtBảng giáCổ phiếu A-ZLọc cổ phiếuPhái sinh & Chứng quyềnCảnh báoTổng hợp thống kê thị trườngCổ phiếu trọng yếuCập nhật kết quả kinh doanhBáo cáo & DownloadTổng hợp báo cáo phân tích quýVNINDEXVN30VNXALLSHAREHNXINDEXHNX30UPINDEXTYAMELDCGTHWBHHDOPASGBMGNOSNSTND2TLINTFMPCFUESSVFLHAMHD6PPSVCIHPHVHMDS3HEVSJSVNIDNESEPCPITV3HSAHLYDLDFUEDCMIDLAWTLHBBTEINNHVSIGSSHTVWTTBTVSVXBVFSACCCCAHOTVLPC92NCSCTGPRTCMPXDHPTGNBCHSIPGVPGNSAVCABVMDDPSCLWHDSSBLG20ISGGH3POVDIDETFBWAPVAUEMSD6SIVTCTHAHAVGOPCSTGDBDBWELO5SFITGPKCBSSIITAKIPILCNBTMVNIDVC21G36MPTTTFTHNMKPPHHDXLVCBPSEHDACMVAGGAGESDDTNAHWSLHGPAILQNVCTTHSV21NTBVTCVIPHCDFTSHTGMSHBSGDVTMEDVTLVDNLCDNSGHVAHPPVMATNPSTHTVMTHPLKWBIOABTD11DTHIJCPGCHCCSC5ABRAVCAVFTTDMCCNEDADSBTGSIDCIAPCNHPTTCOATADSGCC1OCBBMIPSGCEOHNBLMIHFBX20ASMGABLCGRICCIGDTGCHCDNHST8BBHNACVC5HDPADPBRCTCRIHKVKCNDWCDHMBNHTIHJCDLTTELTBHDNAKHLPVRVSMMH3EVFDKCBHITTTTHDSDKTUGTIEDP2BAXPX1NHHCLLRALPVHGMXPENCIIGLWPIAATSNSCDGWBVLPECHGMSBDBLFBXHDTTDTCTSGCFVBBCHCIHLADBCIMETSAPVXVLBWSBHUBHUGSEDDRICNCPMTGVTHKBSPMDVGLBCHU1HACPETDDNPDRDSCDIGVHEMCPMNBHRBDNTSGIUNIGNDEICLHCTB8CVTPTPRCCSGNCLXTTGHNISMNBGWTANQCGNAWAPHQNUDNWNJCGCFNDFMBGVIHPPYL12CDCLPTBCGKSHVFGHPWNWTMTALMHHASUXCBOTHJSACLDDGFUEABVNDVIDFICVUAODEHPBINGUSDBMVPXIBMCVNASMCVPSHHSTALGDANEMHBHFUESSV30FUCTVGF3IBCPMWVRETIPABWVTSSCCHNGTCHMECICIPDBKHSNTHRDPBDWLDGVE1VBBAPFPXSTL4EVGSCDSGBTBTC6C22IN4SCRKVCSFGSD3PITNCTSD4CFMIPABSPF88ONEVOCTLGVMTVSIGMASSMVCWDHBTMWHPIQBSBWSVNENBWNHCHLCACGBLTHHNV12PVBVE8PATHLORYGTCWPHSTKUVXPSHESKGDKGBCFHSGATGPVVCSCTNMVICFGLPOBBT6HBDGEXBCCVDGPCFVCXSAMHNAARMMBTSDGNAVEPCTPHKLFGERBHGMTPINNGLCPLOBMPBDGVJCCK8TINSVHCLHSB1DXVPFLPVLUSCBLWMGCNQBVCPVNPVNLDCMVLCKSFTTHSKNNVLTIDBCEVBCCHPCBSDMSLCSL61VSTFUEBFVNDTHMHNMPVPBNWHVTPLXVDBHBSBSDSP2TVABIDSCGKGMGEGSEBTNBNVTKACAGXHUTSD1VGLCMMV11BSQYBCCIDMTCCJCPV2VMSHLRAPLPGSVNHCAPTN1BBMMTXNTLDPPTR1MSBTW3BHKAIGDQCVNFVHLBTNC12SD8PMJTNIMQBNXTSJFDSVMASBHCVNGEBSNSLTSCPDNFUETCC50MCGMA1MHCBTDCPAVGRMTBMZGLCMD2DSGOSCIAATKTLVLAVGPSFNSGRTVDMRFTRTHDWSMBLUTVESAFCCITMGDAHFUEKIVFSGTSHLSCNNPXLSWCSVGPTOEMSBCOCT3QCCVTZKSVPPIDVMINCTCIVCSDXPTTEPTHHCMLM8SCOHEJSHPCCPHRTPNTPTTSHIVPIVVSSGSITDSBAMVBFTMACSHCTL14SGCKMTTVBMNDSTLCMTPTCNDTLAFPTSTBTDWCKLBLPBHVXDTPCMCHDONGCPTDSVCCPHCGVVQCFUCVREITPVCPMPDGTBSATNHDTKVSEFUCTVGF5DTVNRCTPSLBEVSNBHNTBDNAUHMCTLTSCSLNCFHSHNPVPAIVSVDLDSNBRRWCSCAGTVCICFDHGL18BMFSBMGPCPHNFBABCAFUEVN100DTBHD2DC2VCEJOSHC3HIODKWSGPHC1AMCVNSTDHCTXTEGAMVVBGHTPMQNVPRPXTBHASJCHAGNDPSDYVGVKDHBALDTLGGGCDPLICEIDIDJKDMHSLHDGICCPPPPBTHAXSJMHPDDDVDP3E12VLWPVOTDCWSSUDCVC3MTSTXMCLGGILPTEBELVIBDCSHTTDHNSJ1NVPGTTBVBKSDDPCVECALTPSIQHWHPXSHBATBSALBCRRBCPASVAFCDOAAVXMDBNAVW3MWGSSCIDIDADAMDDRGBTUDLRSJDPROBVSL40DUSVCFHHVFUEKIV30BSTHGTVNYRCLBIITMCTQWSEAL63HVNHFXPJTBABSVNILSCDGTRVLASECIPSDSCYBTBPDVKSSYEGTMPTSBCT6VSATV1DASSPHFUEVFVNDBHPPJSSJGSGTGDWHAVTMBSDTFOCDCFDSDCTWVGIBEDNKGTIGOILUICPLPBMSDRLVNRBBSLSSBQBSGHTVNTTCBT1BMKUCTCI5LCCMESVNZCMSNBPTNGPJCSHAPMSTVHPPHSTWCNTKMRVNXADCVTIFITDTEARTHESDHDGEEVIMASANQTTDPNLGPC1ALVCMFFUEMAV30DWSVMGHRCHMHHMGS99EPHDL1PPCVNCTDWDSPBLNGMCPSPVPBDTAISHDPGVTBXHCFUESSV50CTBECOABSSIIVCMBKCMTGCCMBSRHTMFPTHHPSBRDDBCSVSVIVTHTCJVFCPSWPEQVAVFIDVC6BLIVE9PTLTLPVNDLMCTHBKTCFT1CH5AGRSPBSTPCVNVBHYBMTD6BTTHIDVPHMPYDVPNT2S74PBPLLMPVSPVYTRADVCPHRNUEHLDASTTPPSTSMSNILBPVEVVNPMCAPIMKVACMKHGSRATISPTBVGGTV2CADPCTNDCDHMAICIMPGMDTTSTSDVHCS72QHDFLCAAHSDXVTPLAIBVNHTCBICTBXMVCCTPVESDVNPDCKCEDCRE1VFVN30SASNDXUMCTHTSQCFUEFCV50KSQSSBMCDHLTDNDNABVIEIBDFSOTDBSIPGDTFCMDM7PMBVC7ITQNBEFBCNSSVTOQNPCREVTEREENTWHARVCRMBBHD8TETPTIBVGLG9NQNSDJDZMDTDTDFDNLSZGPBCSDVSTBPSLPANSABSRCVLGPCCUDLKLMLM3SHGDNCTNSVIFAFXLIXTKGPOTTQNNETPXADBTSKHTARPHPQSPCTRVC1VTJCCTC47DSEPLEBCBMBSCMKHATHNDPWSMGRCMGLDPGASGLTVCGDMNPLAVNTDANVTGPRCTA3TDNBPCPVTTKAVPLQNTIRCTTZQTPBKGVHGFCSAPPSDPL35L43TSTKSTAPGVPGHU6CCLFCCSBVSNCAG1TABNO1SBTAPSSFCOGCSDNQNCVHFSRFCLMDSTCNGITSPPTKBCEMGTNCPTNTOTTAWVHDAMSKTWPSCDNNVE2DOCPGDDACSSGGHCAGPKSBVC2GICCTISZLFHNNHPDPRHEPFUEIP100C69TDGCNAORSXLVS96PGTBGETV6MICMCHMSTVPCKWATV4QNSVIWVGTSCJE29BMJLSGS4ATNWPTXTPBDVWNASNAFACEHAPCE1UDJANTXMCVLFVPWILAHECAMEPQNVWSRCDTH1CTSPGIPCENNTSCLHPMIDCHMRHADBTWCATKTTHKTCSMTOSSAPLGMICGSACVSGL62VRCDGCHDBTA6HT1NTPTT6DRCHAFTIXFMCDLGSD7BSCKKCAAMA32TOWTBRBVHSDCAMPSBBVTXHSPSD5ITCPXMLECDTISZEHVHPXCL44GTANHTCEGTVTPNDHU3SKVNFCHAIV15NTTTMXBTHTDMPREVTKDHCTCDSGDPCMTNTSLSCMIDFCSBSCENAAAMIGTVPLM7SBHSVDDPHANVSHNFUCTVGF4CMWTCMSZCFIRBTVHDMICNASPTTLTNVDAGTTAACVCHSCLCSNZBSHMACBMDVE3DIHPTVXDCBDBMLSTEDNAPHTVB82TTNMDGDNPS55PACCQTBSIHFCTCKCSTMTHHTLKOSNTCCTCHGWMDAM10CTFKHWPVMBTSONWTKCGSMVC9CRCCKVDFFTA9HMDPNPTLDS27VOSDPMNBBICTVGSTMTHQCSBGAGFTGGRGCBIGPSNCYCSPIPWAHSMTRCTS3HIGFTITBCL10SHCPMGPICKPFSZBCTDVTDDHAVETPSBGSPAGMCCCMFSCDRVIGLTCAPCNHAAASABBSVTSDBEFISDAMTVJVCBCVVEOFSMTDMCCETTDSLBMXPHDCHRATFDCPEGSHXHTESD9PVDSMATHGPCHGCBMSRPLCKTSHANPIDVGCVE4EMEHHCLGLHBCISTDCLSTTHTNL45UPCKDCTCBBTPNS2GVRPOSCDNCX8MDCSD2CPCBCPDATCTATHUPVIVEAMGGVKPOCHTMSVCAFCNDHPPOWPNGCTTEVSTFCMTLFRMX26VSHVMKVDSSJEVCCD17X77H11TOPTDTCOMPVGAPTTVGDXGGKMHDCPIVGTDABIFRTVNBDXSCMDCSIVDTTRSVFRPNJMMLTSJPHCSTCVABABCVTQGMHBCMIDPVHHLGCCC4ACBVTRHLBBAFCTNDDMMIMDLMXMPVSCVXTHHGKHPVSFVIRSSFMCFMCMHNFADGSDUSSNTPCSHSTTPBMNEVETJCPGBNSHDC1PSHSTKFUEMAVNDSPDBDTRTBDC4CIPHIIDCTPNCCQNCCRPCGHU4HMSEIBQNWDRHSPCHCBELCHHRC32TCLVTACARPOMHEMHSVVNMVPDCMXBFCVTMHVGIFSFUEKIVNDNVBVIXQPHCBICANFRCLTGTBWLDWCCVFOXS12MEFDBMMCOVITVMCVEFTS4DP1DDHSPVPPEMLCSRBHOMDSHVTVCAVHNRVINQTCC4GYTCQSTPAPNDNMDFNNCSGBSAFKHDNLSNAGCKGCKDBSLMHLWTCDICLIGDNMSRTNCGCMNDAEPISBRSDHTVDPCKAUPHVRGMIEHPGNasdaq 100FTSE 100Hang Seng FuturesKOSPI 200 FuturesKOSPIShanghaiS&P 500US Dollar IndexCAC 40Dow 30DAXNikkei 225Hang SengVinFastDAX FuturesNasdaqFTSE 100 FuturesChina A50 FuturesS&P 500 FuturesCAC 40 FuturesNikkei 225 FuturesDow 30 FuturesNasdaq FuturesChina A5041I1F8000VN30F1MVN30F2509VN30F2MVN30F2512VN30F1Q41I1G3000VN30F2QCVHM2517CSHB2507CACB2503CMWG2407CVRE2511CVJC2504CMBB2518CVPB2506CMBB2407CHPG2514CVNM2515CVRE2512CVNM2508CHPG2410CVRE2407CVNM2502CVIC2510CMSN2511CTCB2507CVIB2506CFPT2519CFPT2511CVRE2509CVNM2509CSTB2514CSTB2505CVPB2510CSTB2513CACB2502CLPB2506CHPG2527CVRE2508CFPT2405CSTB2508CSSB2503CVPB2520CMBB2515CMSN2518CTCB2512CVRE2510CSTB2509CMBB2512CVHM2506CVHM2509CVIB2509CSTB2519CACB2509CVNM2519CHPG2517CSHB2508CSTB2516CSSB2508CVPB2504CFPT2518CSTB2522CSHB2504CVHM2507CVNM2517CMSN2513CTPB2505CTPB2503CMSN2517CVHM2512CVNM2514CTCB2404CVRE2507CVPB2518CVIC2509CVRE2515CVRE2505CHPG2409CVHM2408CSTB2512CVHM2514CSTB2517CHPG2505CSTB2511CVPB2512CMSN2509CMSN2512CLPB2502CMBB2514CHPG2518CVPB2513CSTB2521CTCB2504CVIB2505CSTB2410CMWG2512CACB2507CVPB2519CVJC2503CLPB2508CVIC2507CTCB2511CMWG2515CHPG2504CSSB2507CSTB2518CVPB2511CFPT2516CHPG2506CVNM2407CHDB2504CHPG2406CVRE2408CTCB2509CFPT2513CMBB2503CFPT2514CVIC2511CSHB2506CSHB2505CMWG2509CVHM2516CMSN2508CFPT2517CSHB2509CMBB2509CSHB2503CMSN2516CACB2511CVPB2502CVNM2507CVPB2515CVNM2512CVIC2502CVIC2506CHPG2523CVIB2502CMBB2507CVPB2508CFPT2515CVIC2508CMWG2508CHPG2524CTCB2506CSSB2506CSTB2504CHPG2515CHPG2519CVHM2513CVIB2507CVNM2516CMBB2511CFPT2503CMWG2507CVIB2407CVNM2518CVNM2510CMBB2505CMBB2504CHDB2503CFPT2510CVRE2514CVNM2513CSHB2510CACB2508CVPB2517CMWG2504CVHM2510CFPT2512CVNM2511CLPB2501CVRE2503CVRE2517CSTB2523CVIC2505CHPG2520CTPB2504CMWG2514CFPT2508CSSB2502CHPG2528CSSB2504CVRE2513CVJC2505CVHM2518CTCB2510CHPG2521CTCB2513CVIB2508CACB2510CHDB2505CVPB2501CTCB2508CVPB2509CVIB2504CVPB2410CVIB2510CVNM2504CSSB2505CVHM2409CVHM2503CVRE2519CMBB2517CVHM2515CVNM2503CLPB2507CVHM2508CHPG2522CHPG2526CMSN2507CVPB2409CMWG2505CVHM2502CLPB2503CMBB2513CVRE2516CMWG2510CHPG2512CFPT2509CSTB2502CMSN2514CTCB2503CHPG2510CSTB2510CMBB2516CFPT2505CLPB2504CMWG2511CHPG2508CMSN2503CACB2505CMWG2503CHPG2516CFPT2502CVPB2514CVRE2518CLPB2505CSTB2515CFPT2404CHPG2525CVHM2511CSTB2520CMSN2515CTPB2502CMWG2513CMSN2506CHPG2502CMSN2510CMBB2510CTCB2403CVPB2516CMSN2406CHPG2513