Estimación de la función de recaudación tributaria del Instituto Mexicano del Seguro Social sin el apoyo económico gubernamental (Estimate of the tax collection's of the Mexican Social Secutiry Institute not including of government economic support)

Belendez Castañeda, Mauricio (2020) Estimación de la función de recaudación tributaria del Instituto Mexicano del Seguro Social sin el apoyo económico gubernamental (Estimate of the tax collection's of the Mexican Social Secutiry Institute not including of government economic support). Innovaciones de negocios, 17 (33). pp. 128-144. ISSN 2007-1191

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URL o página oficial: http://doi.org/10.29105/rinn17.33-7

Resumen

El presente trabajo propone un modelo estadístico de regresión lineal múltiple (RLM) para la toma de decisiones sobre la recaudación tributaria con aplicación al sistema de seguridad social mexicano considerando los factores con mayor incidencia en la percepción de ingreso. El modelo aplicado tiene significancia estadística, así como las variables explicativas: número de trabajadores y de patrones afiliados al Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), porcentaje de aportación (en cuotas del trabajador y empleador), tal como la tasa de informalidad existente, esto en un nivel de confianza del 90%. La contribución fundamental de este artículo es proponer un modelo estadístico como una herramienta de gestión financiera para el estado, en relación a las condiciones de recaudación y las fuentes de financiamiento del instituto, puesto que fue determinado a partir de las condiciones operativas de la seguridad social en México.

Tipo de elemento: Article
Palabras claves no controlados: Instituto Mexicano del Seguro Social; Recaudación Tributaria; Regresión Lineal Múltiple; Seguridad Social.
Materias: H Ciencias sociales > HJ Finanzas Públicas
Divisiones: Contaduría Pública y Administración
Usuario depositante: Editor Repositorio
Creadores:
CreadorEmailORCID
Belendez Castañeda, MauricioNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Fecha del depósito: 04 Jul 2023 22:04
Última modificación: 04 Jul 2023 22:04
URI: http://eprints.uanl.mx/id/eprint/25699

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