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Autores: António Dias, Carlos Pinto, João Batista, Maria Elisabete Neves Título: Signaling Tax Evasion, Financial Ratios and Cluster Analysis Editor: Edições Húmus & OBEGEF Data: 2016, Jan. Páginas: 34 ©: Observatório de Economia e Gestão de Fraude Formato ficheiro: pdf (portable document format) Dimensão: 3868 kb Solicitação: Transmita-nos a sua opinião sobre este trabalho. |
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Resumo:
A presente investigação pretende desenvolver uma metodologia de análise de dados que através da utilização de indicadores financeiros permita identificar práticas de relato financeiro fraudulento e eventual evasão fiscal.
Trata-se de um estudo de carácter exploratório em que são utilizadas técnicas estatísticas apropriadas à extracção e tratamento de dados, designadamente a Análise Cluster, com o objectivo de agrupar as observações em grupos homogéneos em função de características que indiciem incumprimento fiscal.
Foram utilizados os dados declarados por empresas que nos exercícios de 2010 e 2011 operaram no sector dos Minerais de Construção - Extracção e Fabricação.
Analisamos nove indicadores financeiros que consideram características relacionadas com a rentabilidade, liquidez e actividade, capazes de sinalizar eventual manipulação dos elementos contabilísticos e consequente relato financeiro fraudulento.
Os resultados validam a metodologia utilizada e apontam para a existência de capacidade classificatória em quatro das variáveis estudadas o que permite a construção de grupos homogéneos que podem ser utilizados para identificar as empresas devem ser alvo de auditoria fiscal.
This research intends to develop a methodology for analyzing data through the use of financial indicators to classify taxpayers according the risk of possible tax evasion.
We have used the data reported by companies in the years 2010 and 2011 operated in a specific sector, which is Construction Minerals - Extraction and Fabrication.
This study by using the Cluster Analysis intends to classify the observations into homogeneous groups according to their characteristics which suggest tax evasion. We have considered, according to recent literature, characteristics related with profitability, liquidity and activity to signal a possible manipulation of accounting data and subsequent fraudulent financial reporting.
The results point out the existence of classificatory capacity in four variables. Specifically, our evidence proposes the construction of homogeneous groups which can then be used to identify companies to be tax auditing.
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