Aplicación del Algoritmo Genético a la Tributación Óptima sobre la Renta
Autores: Maecka-Ziembinska, Edyta; Ziembinski, Radosaw
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Aplicación del Algoritmo Genético a la Tributación Óptima sobre la Renta
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Programa de impuestos
Método estocástico
Algoritmo genético
Cálculo del impuesto sobre la renta
Distribución de habilidades de la población
Actitud del contribuyente
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo, destinado a investigadores, presenta un método estocástico para calcular el calendario fiscal óptimo basado en la utilidad del contribuyente, la distribución de habilidades de la población y los salarios. Implementa y amplía el enfoque clásico para el cálculo del impuesto sobre la renta óptimo introducido por J.A. Mirrlees. Se aplica un algoritmo genético en lugar del método numérico o analítico para resolver el problema. En la parte experimental del artículo, tomamos estadísticas básicas para Alemania en 2017 para inferir sobre la distribución de habilidades y salarios de la población trabajadora. Su objetivo era verificar si nuestro enfoque daría resultados similares a los conocidos en la literatura sobre el tema. Así, hemos calculado el impacto de la actitud del contribuyente hacia el trabajo y los flujos externos del presupuesto en el calendario del impuesto sobre la renta. Luego, medimos la convergencia del proceso de búsqueda a través de múltiples ejecuciones del algoritmo. El análisis de los resultados obtenidos nos llevó a la conclusión de que son similares a los conocidos en la literatura.
Descripción
Este artículo, destinado a investigadores, presenta un método estocástico para calcular el calendario fiscal óptimo basado en la utilidad del contribuyente, la distribución de habilidades de la población y los salarios. Implementa y amplía el enfoque clásico para el cálculo del impuesto sobre la renta óptimo introducido por J.A. Mirrlees. Se aplica un algoritmo genético en lugar del método numérico o analítico para resolver el problema. En la parte experimental del artículo, tomamos estadísticas básicas para Alemania en 2017 para inferir sobre la distribución de habilidades y salarios de la población trabajadora. Su objetivo era verificar si nuestro enfoque daría resultados similares a los conocidos en la literatura sobre el tema. Así, hemos calculado el impacto de la actitud del contribuyente hacia el trabajo y los flujos externos del presupuesto en el calendario del impuesto sobre la renta. Luego, medimos la convergencia del proceso de búsqueda a través de múltiples ejecuciones del algoritmo. El análisis de los resultados obtenidos nos llevó a la conclusión de que son similares a los conocidos en la literatura.