Modelización de los factores que afectan al fraude fiscal con técnicas de minería de datos: aplicación al Impuesto de la Renta en España
Fecha
2023
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Instituto de Estudios Fiscales
Enlace externo
Resumen
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.
Descripción
Palabras clave
Citación
Pérez C., Delgado M.J. y de Lucas S. (2023): “Modelización de los factores que afectan al fraude fiscal con técnicas de minería de datos: aplicación al Impuesto de la Renta en España”, Hacienda Pública Española/Review of Public Economics, 246 (3), 137-164. https://dx.doi.org/10.7866/HPE-RPE.23.3.5
Colecciones

Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial 4.0 International