Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8585
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ricardodasilveiracoelho.pdf4.48 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor1Bernardo, Heloísa Pinna-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4772540D2pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Bessegato, Lupercio França-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4705231H0pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Gilmar José dos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4774741J6pt_BR
dc.contributor.referee2Miguel, Luciano Garcia-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.creatorCoelho, Ricardo da Silveira-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4255221P6pt_BR
dc.date.accessioned2019-01-21T20:13:31Z-
dc.date.available2019-01-21-
dc.date.available2019-01-21T20:13:31Z-
dc.date.issued2018-12-11-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8585-
dc.description.abstractTax 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.pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Administração e Ciências Contábeispt_BR
dc.publisher.programMestrado profissional em Administração Pública (Andifes)pt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectICMSpt_BR
dc.subjectSonegaçãopt_BR
dc.subjectPerfis de conformidadept_BR
dc.subjectRegressão logísticapt_BR
dc.subjectICMSpt_BR
dc.subjectTax evasionpt_BR
dc.subjectTax compliance behaviourpt_BR
dc.subjectLogistic regressionpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOpt_BR
dc.titlePerfil do sonegador: um olhar sobre contribuintes inabilitados do cadastro do ICMSpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado Profissional em Administração Pública (Dissertações)



Items in DSpace are protected by Creative Commons licenses, with all rights reserved, unless otherwise indicated.