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Detección de fraude empresarial mediante modelos predictivos

dc.contributor.advisorCastro Cantalejo, Javier
dc.contributor.advisorEspínola Vílchez, María Rosario
dc.contributor.authorFuente Alonso, Borja
dc.date.accessioned2023-11-20T11:45:40Z
dc.date.available2023-11-20T11:45:40Z
dc.date.defense2020-07
dc.date.issued2020-07
dc.degree.titleGrado en estadística aplicada
dc.description.abstractSituación basada en la búsqueda, por parte de la Agencia Estatal de Administración Tributaria, de aquellas Pymes que hayan cometido fraude fiscal en Extremadura en el año 2020. Debido a la necesidad de adaptar los datos originales a la nueva situación, se han buscado variables que puedan ser análogas a las originales, pero esto va a conllevar que a veces la interpretación de los resultados no tenga un sentido lógico, o que incluso la forma en la que están definidas algunas de las variables pueda no ser completamente fiel a la realidad.es
dc.description.departmentDepto. de Estadística y Ciencia de los Datos
dc.description.facultyFac. de Estudios Estadísticos
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statussubmitted
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/88825
dc.language.isospa
dc.page.total94
dc.publication.placeMadrid, España
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.cdu004.6
dc.subject.cdu343.359.2
dc.subject.keywordPymes
dc.subject.keywordFraude fiscal
dc.subject.keywordModelos predictivos
dc.subject.ucmAnálisis Multivariante
dc.subject.ucmHacienda Pública
dc.subject.unesco1209.03 Análisis de Datos
dc.subject.unesco5301 Política Fiscal y Hacienda Publica Nacionales
dc.titleDetección de fraude empresarial mediante modelos predictivoses
dc.typebachelor thesis
dc.type.hasVersionAM
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublicatione556dae6-6552-4157-b98a-904f3f7c9101
relation.isAdvisorOfPublication843bc5ed-b523-401d-98ed-6cb00a801c31
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