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Encontrando datos anómalos en la tributación. Aplicación de la Ley de Benford en el Impuesto a la Renta en Ecuador
SaberEs
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Encontrando datos anómalos en la tributación. Aplicación de la Ley de Benford en el Impuesto a la Renta en Ecuador
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| Creator |
Oña Macías, Ana Lucía
Troncoso Igua, Sergio |
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| Subject |
Estadística; Tributación
Fraude fiscal; Estadística aplicada; Calidad de datos |
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| Description |
La Ley de Benford, conocida también como la ley del primer dígito a lo largo del tiempo, ha sido empleada para detectar anomalías en cifras. De acuerdo a esta ley, la distribución de los números del 1 al 9, como primer dígito es asimétrica. El número 1 tiene mayor probabilidad de aparecer en un conjunto de datos como primer dígito (30,1%) y va decreciendo hasta llegar al 9 con una probabilidad de aparición de apenas 4,6%. En la práctica esta ley permite detectar datos erróneos al no cumplir con la distribución teórica. En este sentido, esta investigación tiene como objetivo aplicar la Ley de Benford a datos fiscales para buscar indicios de actos de evasión y mala declaración. Para esto, se utilizaron las declaraciones de Impuesto a la Renta tanto de personas naturales como sociedades en Ecuador para el año 2014, demostrando que esta ley puede ser empleada de forma confiable para detectar anomalías en las declaraciones de impuestos. La presente investigación se constituye en un indicio para el uso de la ley de manera global, simple y económica previa a controles más exhaustivos y costosos.
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| Publisher |
Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario
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| Contributor |
—
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| Date |
2018-12-31
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| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — |
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| Format |
application/pdf
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| Identifier |
http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/191
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| Source |
SaberEs; Vol. 10, Núm. 2 (2018)
1852-4222 1852-4184 |
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| Language |
spa
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| Relation |
http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/191/167167180
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| Rights |
Copyright (c) 2018 SaberEs
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