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Identification of unconventional patterns in double taxation agreements: an analysis based on AI-assisted natural language processing models

dc.contributor.advisorSánchez Fuentes, Antonio Jesús
dc.contributor.authorDíaz-Heredero López, Gonzalo
dc.date.accessioned2025-03-17T17:29:01Z
dc.date.available2025-03-17T17:29:01Z
dc.date.defense2025-01
dc.date.issued2025-02
dc.degree.titleDoble Grado en Derecho y ADE
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado analiza los Convenios de Doble Imposición firmados por España con siete países económicamente relevantes en términos de volumen de comercio e inversión, comparando cada tratado fiscal con el Convenio Modelo sobre la Renta y el Patrimonio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico publicado en 2017, con el fin de identificar disposiciones no convencionales que revelen negociaciones bilaterales específicas entre España y el país extranjero. Este análisis se ha llevado a cabo mediante el uso de una Inteligencia Artificial especializada en Procesamiento de Lenguaje Natural, utilizando ingeniería del prompt y recuperación sencilla de archivos cargados al Modelo De Lenguaje Grande de última generación de Open AI llamado “GPT-4o". El fin del estudio es evaluar la capacidad del Modelo De Lenguaje Grande para mejorar la eficiencia y efectividad de los expertos fiscales internacionales al investigar tratados fiscales internacionales o documentos análogos, extrayendo y sintetizando información de manera sistemática y escalable.
dc.description.abstractThis Final Project Degree analyses Double Taxations Agreements signed by Spain with seven economically relevant countries in terms of trade volume and investment, comparing each tax treaty to the Organisation for Economic Co-operation and Development Model Tax Convention on Income and Capital published in 2017 with the purpose of identifying unconventional provisions that reveal specific bilateral negotiations between Spain and the foreign country. This analysis has been carried out through the use of an Artificial Intelligence specialized in Natural Language Processing, using prompt engineering and simple retrieval from uploaded files through OpenAI´s state of art Large Language Model called “GPT-4o”. The end of the study is to evaluate the Large Language Model´s capability to enhance international tax experts’ efficiency and effectiveness when investigating international tax treaties or analogue documents, extracting and synthesizing information in a systematic and scalable manner.
dc.description.departmentDepto. de Economía Aplicada, Pública y Política
dc.description.facultyFac. de Ciencias Económicas y Empresariales
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/118839
dc.language.isoeng
dc.page.total121
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordOpenAI
dc.subject.keywordChat GPT
dc.subject.keywordGPT-4o
dc.subject.keywordTax avoidance
dc.subject.keywordInternational taxation
dc.subject.keywordPrompt
dc.subject.keywordTrade
dc.subject.keywordInvestment
dc.subject.ucmComercio
dc.subject.ucmInteligencia artificial (Informática)
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificial
dc.subject.unesco5312.11 Comercio
dc.titleIdentification of unconventional patterns in double taxation agreements: an analysis based on AI-assisted natural language processing models
dc.typebachelor thesis
dc.type.hasVersionAM
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication2f0fcf85-e8d7-42d7-85b7-5a91da20d73b
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