Determinación de morosidad impositiva en la provincia del Chaco utilizando modelos predictivos

El presente estudio se enfoca en la necesidad, por parte de la Administración Tributaria Provincial del Chaco, de anticiparse a la situación de mora de los contribuyentes en el pago de sus impuestos. Determinar tardíamente la morosidad, conlleva a intimaciones que generalmente terminan en planes con quita de intereses y bonificaciones especiales, lo cual implica una reducción en los recursos del estado provincial. Esto impacta directamente sobre las inversiones en materia de seguridad, administración de justicia, salud, educación y obras públicas. En este contexto, el objetivo principal de esta tesis es implementar una herramienta que, utilizando técnicas de aprendizaje automático, le permita al fisco determinar en forma predictiva qué tipo de contribuyentes o que actividades comerciales son las que podrían caer en deudas impositivas con la Administración Tributaria Provincial del Chaco. Para ello, se recaban datos históricos del fisco de la provincia, en base a las declaraciones juradas de actividades comerciales y sus posteriores pagos, se los prepara, y con ellos se entrenan seis modelos de aprendizaje automático supervisado, para luego evaluarlos a través de métricas de desempeño y determinar el más robusto y eficaz. Finalmente, a partir del análisis de importancia de características realizado sobre el mejor modelo, se identifican patrones relevantes asociados a la morosidad fiscal.