Estimation of Tax Loss and Evasion in Turkey with Data Mining Process

Abstract

Vergi kayıp ve kaçakları tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de en büyük sorunlardan biridir. Denetimlerin yanı sıra, istatistiksel teknikler ve makine öğrenimi algoritmaları da vergi kayıp ve kaçaklarının tespitinde büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada vergi kayıp ve kaçak oranı; enflasyon oranı, işsizlik, vergi yükü, cari açık, ekonomik büyüme (GSYİH), devletin büyüklüğü gibi faktörlere bağlı olarak veri madenciliği süreci ile tahmin edilmiştir. Veri madenciliği sürecinde on iki modelleme tekniği kullanılmıştır. Her modelden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve bazı istatistiksel göstergeler kullanılarak en iyi model belirlenmiştir. Buna göre, vergi kayıp ve kaçak oranı tahmininde en başarılı sonucu R2, MAE ve RMSE değerleri sırasıyla 0,931, 0,2356 ve 0,2473 olan Gaussian processes modeli vermiştir. Vergi kayıp ve kaçak oranını etkileyen değişkenlerin ağırlık değerleri duyarlılık analizi ile belirlenmiştir. Vergi kayıp ve kaçaklarında pozitif etkisi en yüksek olan faktörlerin işsizlik ve enflasyon oranları olduğu görülmüştür. Bu faktörleri vergi yükü ve GSYİH değerleri izlemektedir. Devletin büyüklüğü ve cari açık faktörlerinin ise vergi kayıp ve kaçak oranı üzerinde negatif etkiye sahip olduğu görülmüştür. Çalışmadan elde edilen sonuçların ülkemizdeki vergi kayıp ve kaçak oranının tahmin edilmesine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.