El fraude fiscal en España. Propuestas para su detección y análisis mediante técnicas de Big Data Analytics. Aplicación al IRPF
dc.contributor.author | Pérez López, César | |
dc.date.accessioned | 2019-12-04T09:52:57Z | |
dc.date.available | 2019-12-04T09:52:57Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description | Tesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2019. Directoras de la Tesis: María Jesús Delgado Rodríguez y Sonia de Lucas Santos | es |
dc.description.abstract | El enfoque de “arriba abajo” (top-down) parte de variables agregadas a nivel de país y estima cuánto debería recaudarse si todo el mundo cumpliese la regulación, es decir, estima la brecha fiscal o Fiscal Gap. Se trata, por tanto, de un enfoque macroeconómico. Las técnicas más utilizadas de este grupo son el método monetario, el método del consumo de electricidad, el método de la Contabilidad Nacional y el método MIMIC. Existe mucha literatura relativa al enfoque top-down. Se han hecho muchas estimaciones macro de la economía sumergida utilizando diferentes metodologías. No ocurre lo mismo con el enfoque botton-up. Las razones fundamentale pueden ser la dificultad en acceder a los microdatos relativos a los impuestos y la alta capacidad de procesamiento necesaria para aplicar modelos avanzados a grandes conjuntos de datos. Debemos movernos entonces en el mundo de los grandes datos... | es |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10115/16592 | |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Derecho | es |
dc.subject.unesco | 5301 Política Fiscal y Hacienda Publica Nacionales | es |
dc.title | El fraude fiscal en España. Propuestas para su detección y análisis mediante técnicas de Big Data Analytics. Aplicación al IRPF | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
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