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Análisis de fraude en multigrafos: el caso del fraude tributario

  • Autores: Ignacio Gonzalez Garcia
  • Directores de la Tesis: Alfonso Mateos Caballero (codir. tes.) Árbol académico, Fernando Vega-Redondo (codir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2022
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Resumen
    • La tesis tiene como objetivo:

      1) Crear una metodología para el tratamiento de grafos multipartitos (contribuyentes, distintos tipos de recursos) para la extracción de invariantes relevantes de la red SNA.

      2) Concebir un método para encontrar factores de riesgo latentes en el grafo, idealmente relacionados con los invariantes 3) Crear modelos entre ellos algunos con SEM (Structural Equation Model) para relacionar factores latentes, constructos, con el fraude conocido que sirvan de base al uso de técnicas de aprendizaje.

      4) Probar las técnicas desarrolladas con los datos del problema tributario descrito 5) Desarrollar procedimientos para seleccionar eficientemente contribuyentes que sean los presuntos organizadores de estructuras que respondan a patrones de riesgo descritas en términos de invariantes 6) Explorar el uso de técnicas de aprendizaje supervisado basado en los anteriores conceptos para la identificación de patrones y su expresión en invariantes 5) Desarrollar para las que tengan éxito un sistema que indique además del riesgo del fraude la forma posible del fraude


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