Título

Identifying Tax Evasion in Mexico with Tools from Network Science and Machine Learning

Tema
Predicción y modelos estadísticos
Fecha de publicación
25-sep-2021
Editor
Springer Nature Link
Descripción física
Artículo académico que analiza datos fiscales electrónicos de México (2015-2018) para detectar evasión. Se construyen redes de facturación entre contribuyentes y se muestra que los evasores presentan patrones de interacción distintos. Usando redes neuronales profundas y bosques aleatorios, se clasifica a más de 100 mil contribuyentes sospechosos, estimando evasión no detectada de alrededor de 10 mil millones de dólares anuales.
URI
https://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/4019
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas
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