ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ В АНАЛИЗЕ ПРОЦЕССОВ УКЛОНЕНИЯ ОТ УПЛАТЫ НАЛОГОВ

Авторы

  • В.А. Молодых Санкт-Петербургский университет МВД Российской Федерации

Ключевые слова:

агент ориентированная модель, уклонение от уплаты налогов, лабораторные эксперименты, поведенческая экономика

Аннотация

В статье рассмотрены методологические особенности сочетания лабораторных экспериментов и агент-ориентированных моделей при изучении процессов уклонения от уплаты налогов. Проанализированы различия между макро- и микровычислительным анализом, рассмотрены подходы по согласованию имеющихся различий. Доказано, что реализация синергетического подхода, основанная на интеграции лабораторных экспериментов и агент-ориентированных моделей позволяет решить проблему внешней валидности экономических экспериментов. Перспективным направлением является использование лабораторных экспериментов для калибровки агентов с целью определения гетерогенных групп налогоплательщиков, взаимодействие которых в рамках принятия решений об уклонении от уплаты налогов оценивается с помощью агент-ориентированных моделей.

Список литературы

Макаров В.Л. и др. Агент-ориентированные модели: мировой опыт и технические возможности реализации на суперкомпьютерах // Вестник Российской академии наук. 2016. Т. 86. № 3. С. 252-252.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений // Управленческое консультирование. 2016. № 12 (96). С. 16-25.

Молодых В.А., Снимщикова И.В., Широв П.Н. Совершенствование методов диагностирования уклонения от уплаты налогов // π-Economy. 2018. Т. 11. № 1. С. 168-176.

Чекмарева Е.А. Обзор российского и зарубежного опыта агент-ориентированного моделирования сложных социально-экономических систем мезоуровня // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2016. № 2 (44). С. 225-246.

Bazart C. et al. Behavioural economics and tax evasion: calibrating an agent-based econophysics model with experimental tax compliance data // Journal of Tax Administration. 2016. V. 2. № 1. P. 126-144.

Hashimzade N. et al. The use of agent-based modelling to investigate tax compliance // Economics of Governance. 2015. V. 16. P. 143-164.

Koehler M. et al. Investigating the Effects of Network Structures in Massive Agent‐Based Models of Tax Evasion // Agent‐based Modeling of Tax Evasion: Theoretical Aspects and Computational Simulations. 2018. P. 225-253.

Korobow A., Johnson C., Axtell R. An agent–based model of tax compliance with social networks // National Tax Journal. 2007. V. 60. № 3. P. 589-610.

Pickhardt M., Seibold G. Income tax evasion dynamics: Evidence from an agent-based econophysics model // Journal of Economic Psychology. 2014. V. 40. P. 147-160.

Опубликован

13.05.2024

Выпуск

Раздел

Экономические науки