ارزیابی اثربخشی الگوریتم درخت تصمیم و رگرسیون چند متغیره خطی در پیش بینی فرار مالیاتی مودیان حقوقی استان مازندران
درآمدهای مالیاتی یکی از مهمترین منابع درآمدی دولت و تامینکننده بخش عمدهای از هزینههای آن میباشد. هدف اصلی پژوهش حاضر، ارزیابی توان پیشبینی تکنیکهای الگوریتم درخت تصمیم و رگرسیون چند متغیره خطی در پیش بینی فرار مالیاتی مودیان حقوقی بوده است. براساس مبانی نظری و پیشینه پژوهشهای صورتگرفته در این حوزه، مجموعه ای متشکل از 57 شاخص مالی و غیرمالی در سه سطح کلان اقتصادی، مودیان و حسابرسان مالیاتی، در نمونه ای مشتمل بر 964 پرونده مالیاتی اشخاص حقوقی اداره کل امور مالیاتی مازندران برای سالهای 1391 لغایت 1398 با استفاده از نرم افزار متلب و استاتا مورد بررسی قرار گرفته است. در این پژوهش، پس از انتخاب متغیرهای اثرگذار با استفاده از الگوریتم شناسایی سینوس-کسینوس، اقدام به پیشبینی فرار مالیاتی با بهره گیری از تکنیک های الگوریتم درخت تصمیم و رگرسیون شده است. نتایج حاصل از بررسی داده ها نشان داد که متغیرهای سطح مودیان و حسابرسان مالیاتی جهت پیشبینی فرار مالیاتی اثربخشی بیشتری دارند. همچنین یافته ها حاکی از آن بوده که توان پیشبینی الگوریتم درخت تصمیم نسبت به رگرسیون چند متغیره خطی، بیشتر است.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.