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Title: Modelos sociofísicos para a dinâmica de evasão fiscal em redes regulares e complexas
Authors: Brum, Rafael Mynssem
metadata.dc.contributor.advisor: Peregrino, Nuno Miguel Melo Crokidakis
metadata.dc.contributor.members: Stilck, Jürgen Fritz
Sigaud, Lucas Mauricio
Hernández Nuñez, Alexis Ricardo
Brigatti, Edgardo
Issue Date: 2018
Citation: BRUM, Rafael Mynssem. Modelos sociofísicos para a dinâmica de evasão fiscal em redes regulares e complexas. 2018. 131 f. Tese (Doutorado) - Universidade Federal Fluminense, Instituto de Física, Niterói, 2018.
Abstract: Modelos baseados em agentes em dinâmicas sociais representam um dos mais ativos problemas na mecânica estatística de sistemas complexos e têm sido extensivamente explorados nos últimos anos em uma variedade de sistemas, tais como: dinâmica de opiniões, disseminação de doenças, sistemas com competição, propagação de rumores, entre outros. Seus resultados são também muito importantes do ponto de vista das sociedades organizadas: ciclos de epidemias, comportamento estacionário de doenças, predominância de certa posição política, plebiscitos e muitos outros exemplos. A nossa preocupação neste trabalho se concentrou em um problema de âmbito global, responsável pelo maior impedimento na captação de recursos financeiros pelos governos: a sonegação fiscal. Para tal, nós estudamos o problema da dinâmica de evasão fiscal em sociedades artificiais por meio da solução analítica de taxas de probabilidades e também através da simulação computacional destas sociedades artificiais (quando soluções analíticas não puderam ser encontradas). Tendo como foco o comportamento sonegador, propomos 2 modelos (com diferentes implementações) visando representar as estruturas internas responsáveis pelas mudanças de comportamento não-sonegador <-> sonegador. Levamos também em consideração em ambos os modelos (de forma distinta) os impactos provenientes dos orgãos de fiscalização que são responsáveis pelo controle/punição de indivíduos sonegadores identificados na população. Em um primeiro momento, consideramos três tipos de indivíduos em relação ao cumprimento das obrigações fiscais: contribuintes honestos, evasores fiscais e indivíduos suscetíveis. Analisamos as interações sociais que podem ocorrer entre estes indivíduos assim como o impacto da fiscalização do governo sobre a sociedade. Analisamos as consequências socioeconômicas do modelo em algumas redes visando uma conexão com sociedades reais. Estudamos o modelo em redes regulares a fim de obtermos análises relacionadas a transições de fase e assim, encontrarmos os expoentes críticos do modelo. Também generalizamos o modelo a fim de considerar a existência de um 4o estado. Este, por sua vez, representando um indivíduo que foi descoberto pela fiscalização ou que não sonega devido ao receio de ser identificado pela fiscalização. Desenvolvemos outro modelo, este por sua vez baseado no modelo do Votante Majoritário com ruído em redes aleatórias (rede de Erdös-Rényi ou rede ER). Utilizamos também neste trabalho os mecanismos conhecidos como modelo de Zaklan a fim de entender melhor a influência da fiscalização no comportamento sonegador através de alguns parâmetros internos desta fiscalização. Incluiremos, por fim, neste modelo, um parâmetro responsável pelo indivíduo permanecer com seu atual comportamento (estado atual) independente da vizinhança, ou seja, um fator de inércia comportamental. Analisamos cenários distintos onde a fiscalização pode ser fraca ou forte (tanto na detecção quanto no comportamento) e em como a densidade de evasores evolui de acordo com estes cenários.
metadata.dc.description.abstractother: Models based on agents in social dynamics represent one of the most active problems in the statistical mechanics of complex systems and have been extensively explored on a variety of systems in the last few years, such as: dynamics of opinions, disease spreading, systems with competition, rumor spreading, among others. Their results are also very important from the point of view of organized societies: cycles of epidemics, stationary disease scenario, certain predominant political position, plebiscites and many other examples. Our concern in this work has focused on a problem of global scope, responsible for the greatest impediment in attracting financial resources by governments: tax evasion. for this, we study the problem dynamics of tax evasion in artificial societies through the analytic solution of probability rates and also through the computational simulation of artificial societies (when analytic solutions couldn’t be found). Having the evasive behavior on focus, we propose 2 models (with different implementations) aiming to represent the internal structures responsible for the changes of behavior not evader $ evader. We also take in consideration in both models (in different ways) the impacts from inspection institutions that are responsible for control/punishment of evading individuals identified in the population. At first, we considered three types of individuals in relation to the fulfillment of tax obligations: honest contributors, tax evaders, and susceptible individuals. We analyze the social interactions that can happen between these individuals as well as the impact from the government supervision over society. We analyze the model’s socioeconomic consequences in some real societies. We studied the model in regular graphs in order to obtain analyzes related to phase transitions and to obtain the critical model exponents. We developed another model, this one, in its turn, is based on the model of the majority voter with noise in random networks (Erdös-Rényi network or ER network). We also use the mechanisms known as Zaklan’s model in order to understand better the influence of inspection on evasive behavior through inspection’s some internal parameters. Finally, we will include in this model, a parameter responsible for the individual’s permanence with their current behavior (current state) independent of the surroundings, that is, a behavior inertia factor. We analyzed distinct scenarios quere the fiscalization is weak and strong (both detection and monitoring) end how the evaders density evolves according to these scenarios.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/11128
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