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Modelización de los factores que afectan al fraude fiscal con técnicas de minería de datos electrónico aplicación al Impuesto de la Renta en España César López Pérez, María Jesús Delgado Rodríguez, Sonia de Lucas Santos

By: Pérez López, César.
Contributor(s): Delgado Rodríguez, María Jesús | Lucas Santos, Sonia de.
Material type: ArticleArticleSubject(s): IMPUESTO SOBRE LA RENTA DE LAS PERSONAS FISICAS | FRAUDE FISCAL | MINERÍA DE DATOS | MODELOS ECONOMETRICOS | ESPAÑAOnline resources: Click here to access online In: Hacienda Pública Española n. 246, (3/2023), p. 137-164Summary: Este trabajo presenta una propuesta para modelizar y predecir el comportamiento de los contribuyentes del Impuesto de la Renta de las Personas Físicas (IRPF) con técnicas de minería de datos. Se combinan los árboles de decisión y el análisis discriminante para cuantificar la propensión al fraude de cada contribuyente usando los componentes del impuesto con mayor incidencia en el fraude. El modelo alcanza una eficiencia media en las predicciones superior al 89%, permitiendo segmentar a los declarantes por nivel de propensión al fraude. La propuesta puede ser usada en el proceso de auditoría y control que realiza la Agencia Tributaria.
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Recursos electrónicos IEF
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HPE/2023/246-5 (Browse shelf) Available HPE/2023/246-5

Resumen.

Bibliografía.

Este trabajo presenta una propuesta para modelizar y predecir el comportamiento de los contribuyentes
del Impuesto de la Renta de las Personas Físicas (IRPF) con técnicas de minería de datos. Se combinan
los árboles de decisión y el análisis discriminante para cuantificar la propensión al fraude de cada
contribuyente usando los componentes del impuesto con mayor incidencia en el fraude. El modelo
alcanza una eficiencia media en las predicciones superior al 89%, permitiendo segmentar a los declarantes por nivel de propensión al fraude. La propuesta puede ser usada en el proceso de auditoría y
control que realiza la Agencia Tributaria.

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