El fraude fiscal en españa. Propuestas para su detección y análisis mediante técnicas de big data analytics. Aplicación al irpf
- Autores: César Pérez López
- Directores de la Tesis: María Jesús Delgado Rodríguez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2019
- Idioma: español
- Materias:
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- Resumen
La detección del fraude fiscal y su cuantificación es uno de los objetivos más importantes a llevar a cabo por la Administración Tributaria en todos los países.
Esta investigación tiene como finalidad identificar los factores que intervienen en el fraude fiscal en el Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas mediante el uso de herramientas predictivas avanzadas y en concreto mediante técnicas de Big Data Analytics Asimismo, se elaboran modelos predictivos que permiten cuantificar la probabilidad que tiene cualquier contribuyente (actual o futuro) de ser defraudador (propensión al fraude) Se establecen perfiles de fraude para delimitar los contribuyentes a investigar.
La metodología desarrollada en esta investigación es generalizable a cualquier otro impuesto (Sociedades, IVA, Impuestos Especiales, Patrimonio, etc.) En esta investigación se utilizará el enfoque botón-up basado en técnicas cuantitativas aplicadas sobre datos micro de tamaño elevado.
El hecho de disponer de grandes conjuntos de datos con información relativa a impuestos permite ampliar las posibilidades de análisis cuantitativo y utilizar las nuevas prestaciones que aportan el Big Data y las técnicas de Analytics (Minería de Datos, Machine Learning, Business Intelligence).
El empleo de tecnologías Big Data permite aumentar la capacidad de procesamiento mediante la implementación de paralelismo y distribución en la computación a través de software (hadoop) y hardware (servidores) adecuados
