| dc.contributor | Bernardo, Heloísa Pinna | |
| dc.contributor | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4772540D2 | |
| dc.contributor | Bessegato, Lupercio França | |
| dc.contributor | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4705231H0 | |
| dc.contributor | Santos, Gilmar José dos | |
| dc.contributor | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4774741J6 | |
| dc.contributor | Miguel, Luciano Garcia | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br | |
| dc.creator | Coelho, Ricardo da Silveira | |
| dc.date | 2019-01-21T20:13:31Z | |
| dc.date | 2019-01-21 | |
| dc.date | 2019-01-21T20:13:31Z | |
| dc.date | 2018-12-11 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-29T15:55:17Z | |
| dc.date.available | 2023-09-29T15:55:17Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8585 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9133816 | |
| dc.description | Tax Evasion makes the tax system unfair because it turns the tax burden heavier for some individuals, whereas others get economic advantage over market competitors. Increasing tax compliance by fighting evasion reduces the tax gap, which is the main goal of tax authorities. To accomplish that, one must classify taxpayers according to their tax behaviour. Modern studies demonstrate that tax compliance decisions are not solely based on maximizing economic outcome, but rather influenced by Economic, Psychological, Sociological and Demographic factors. This paper presents a study in which allthese factors have been taken in to account to builda mathematical model that is able to classify individuals from a population for which there has been few if any studies conducted so far: taxpayers of ICMS (Brazilian consumption tax) that have presented signs of business inactivity. For such, a sample of this population has been selected and used to identify which variables could best be used in a Logistic Regression Model to categorizeindividuals in one of two groups: taxpayers with signs of pure business inactivity and taxpayers with signs of evasion previous to business inactivity. The results show that the selected variables could be successfully used to categorizethe individuals from thesample with an Accuracy higher than 84%. Moreover, Goodness-of-fit tests show that the model fits the data very well and could be used in the whole population of the study. Thiswould allow Tax Authorities to respond to taxpayers according to their tax behaviour and that would be a possible mechanism to increase tax compliance and reduce tax evasion. | |
| dc.description | A sonegação de tributos é um componente de injustiça fiscal na medida em que faz o fardo tributário recair apenas sobre alguns indivíduos, enquanto que outros ganham vantagem competitiva e prejudicam a concorrência.O combate à sonegação, com consequente aumento da conformidade fiscal e diminuição da Brecha Tributária, é objetivo precípuo de todas as Administrações Tributárias e passa pela identificação do comportamento e segmentação dos contribuintes de acordo com sua postura de conformidade.Estudosmodernos demonstram que a decisão do indivíduo pela sonegação não está sujeita apenas a cálculos econômicos e racionais, pois sofre influência também de fatores Psicológicos, Sociológicos e de Ambiente, e estes devem ser levados em conta na segmentação dos contribuintes nos perfis adequados.A presente pesquisa se propôs a incluirtais fatores na criação de um modelo estatístico capaz de segmentar contribuintes de uma população pouco estudada, qual seja:a de contribuintes do ICMS que sofreram apuração de inatividade.Para tanto, foi feito um estudo empírico que buscou características presentes na amostra que representamos fatores de influência no comportamento tributário e criou-se um modelo estatístico de Regressão Logística,baseado nessas características,capaz de segmentar os contribuintes de acordo com dois perfis: contribuintes sem indícios de irregularidades tributárias além da simples inatividade, e contribuintes com indícios de práticas irregulares, a exemplo da sonegação fiscal.Os resultados da pesquisa demonstraram que as características encontradas foram capazes de segmentar os contribuintes com grau de acerto superior a 84%, e evidências estatísticas demonstraram que o modelo está bem ajustado para ser aplicado e obter resultados parecidos em toda a população do estudo.Tal segmentação pode ser utilizada para que as Autoridades Tributárias tratem os contribuintes da forma apropriada a cada perfil, estimulando aconformidade fiscal e combatendo a sonegação. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Faculdade de Administração e Ciências Contábeis | |
| dc.publisher | Mestrado profissional em Administração Pública (Andifes) | |
| dc.publisher | UFJF | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | ICMS | |
| dc.subject | Sonegação | |
| dc.subject | Perfis de conformidade | |
| dc.subject | Regressão logística | |
| dc.subject | ICMS | |
| dc.subject | Tax evasion | |
| dc.subject | Tax compliance behaviour | |
| dc.subject | Logistic regression | |
| dc.subject | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | |
| dc.title | Perfil do sonegador: um olhar sobre contribuintes inabilitados do cadastro do ICMS | |
| dc.type | Dissertação | |
