000			02249nab a2200313 c 4500
999			_c145221 _d145221
003			ES-MaIEF
005			20211202134450.0
007			ta
008			211130t2021 sp ||||oo|||| 00| 0|eng d
040			_aES-MaIEF _bspa _cES-MaIEF
041			_aeng _bspa
100			_964707 _aGonzález Vasco, Camino
245		0	_aSegmentation of potential fraud taxpayers and characterization in personal income tax using data mining techniques _helectrónico _c María del Camino González Vasco, María Jesús Delgado Rodríguez, Sonia de Lucas Santos
260			_c2021
500			_aDisponible únicemente en formato electrónico.
500			_aResumen.
504			_aBibliografía.
520			_aEn este trabajo se propone un marco analítico que combina técnicas de minería de datos para obtener una segmentación de la muestra en función de la probabilidad de fraude potencial. En este sentido, el objetivo de este estudio es doble. En primer lugar, trata de determinar los beneficios fiscales con mayor probabilidad de ser utilizados por los potenciales contribuyentes defraudadores mediante la investigación de la estructura del IRPF. En segundo lugar, pretende caracterizar a través de variables socioeconómicas los perfiles de los segmentos de potenciales contribuyentes defraudadores para ofrecer una estrategia de selección de auditorías para mejorar el cumplimiento fiscal y mejorar el diseño de los impuestos. Se realiza una aplicación a la muestra anual del IRPF español diseñada por el Instituto de Estudios Fiscales. Los resultados obtenidos confirman que la combinación de técnicas de minería de datos propuesta ofrece información valiosa para contribuir al estudio del fraude fiscal.
650		4	_950199 _aIMPUESTO SOBRE LA RENTA DE LAS PERSONAS FISICAS
650		4	_944482 _aFRAUDE FISCAL
650		4	_944020 _aEVALUACION
650		4	_964564 _aMINERÍA DE DATOS
650		4	_aESPAÑA _941092
700			_912580 _aDelgado Rodríguez, María Jesús
700			_956122 _aLucas Santos, Sonia de
773	0		_9166373 _oHPE/2021/239 _tHacienda Pública Española _w(IEF)34570 _x 0210-1173 _gn. 239 - (4/2021), p. 127-157
856			_uhttps://hpe-rpe.org/published-articles/#16-213-wpfd-239-4-2021
942			_cRE