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dc.date.accessioned | 2013-09-09T13:09:35Z | |
dc.date.available | 2013-09-09T13:09:35Z | |
dc.date.issued | 2013-09-01 | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/29308 | |
dc.description.abstract | Introduciendo elementos de ingeniería de explotación de la información al análisis tributario, a partir de herramental y conceptos computacionales avanzados de inteligencia artificial, en un enfoque epistemológico pragmático, se aborda la problemática del delito contra la hacienda pública. Mediante una aproximación empírica hipotética para un caso simulado, se aplican algoritmos de inducción, redes neuronales y redes bayesianas para determinar la factibilidad de su aplicación heurística en la administración pública fiscal. Distintas estrategias son exploradas para facilitar la labor local y regional del investigador tributario federal; esta vez, a partir de un enfoque computacionalmente limitado, pero igualmente eficaz para el experto en ciencias económicas avocado a la tarea de la investigación tributaria artesanal. | es |
dc.description.abstract | Apresentando a introdução de elementos de exploração de informações para análise fiscal, por meio de software de mineração de dados e conceitos avançados computacionais de inteligência artificial, foi abordado o problema do crime de sonegador fiscal contra o patrimônio público. Através de uma abordagem empírica a partir de um caso hipotético de uso, os algoritmos de indução, redes neurais e redes bayesianas são aplicados para determinar a viabilidade de sua aplicação heurística pelo administrador público tributário. Diferentes estratégias são exploradas para facilitar o trabalho dos inspectores tributários federais locais e regionais, tendo em conta as suas capacidades computacionais limitados, mas igualmente eficaz para aqueles cientista social comprometido com a investigação fiscal. | pt |
dc.language | es | es |
dc.subject | JEL: C81 - Metodología de la recopilación, estimación y organización de datos microeconómicos | es |
dc.subject | investigación tributaria | es |
dc.subject | JEL: D80 - Generalidades | es |
dc.subject | explotación de la información | es |
dc.subject | JEL: H26 - Evasión fiscal | es |
dc.subject | algoritmos de inducción | es |
dc.subject | redes neuronales | es |
dc.subject | JEL: H83 - Administración pública | es |
dc.subject | JEL: H87 - Cuestiones de fiscalidad internacional; Bienes públicos internacionales | es |
dc.subject | redes bayesianas | es |
dc.subject | tax research | en |
dc.subject | information mining | en |
dc.subject | induction algorithms | en |
dc.subject | neuronal nets | en |
dc.subject | bayesian nets | en |
dc.subject | pesquisa fiscal | es |
dc.subject | redes neurais | pt |
dc.subject | algoritmos de indução | pt |
dc.subject | exploração da informações | pt |
dc.title | Elementos de ingeniería de explotación de la información aplicados a la investigación tributaria fiscal | es |
dc.type | Articulo | es |
sedici.creator.person | López-Pablos, Rodrigo | es |
sedici.description.note | Trabajo de investigación en Ciencias Económicas y Ciencias Informáticas, parte del mismo correspondiente al Proyecto de Investigación de Posgrado EISI-MISI de la Universidad Tecnológica Nacional así como del Doctorado en Ciencias Económicas de la Escuela de Posgrado de la Universidad Nacional de La Matanza. Este trabajo puede citarse como: Cita 1: LÓPEZ-PABLOS, Rodrigo [2013], «Elementos de ingeniería en explotación de la información aplicados a la investigación tributaria fiscal», Trabajo de investigación, DCE-UNLM, Septiembre, La Matanza. Cita 2: LÓPEZ-PABLOS, Rodrigo [2013], «Elementos de ingeniería en explotación de la información aplicados a la investigación tributaria fiscal», Trabajo de investigación, EISI-MISI, UTN, Septiembre, Argentina. | es |
sedici.subject.materias | Economía | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Facultad de Ciencias Económicas | es |
sedici.subtype | Documento de trabajo | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ |