Projekt

SNA-RisikoE

SNA-RisikoE - Talent Studios ermöglichen es, jungen ForscherInnen ein F&E-Agenda im definierten Problemfeld entsprechendes Coaching zu entwickeln.

SNA-RisikoE2021-08-25T11:24:46+02:00

Anwendung Details

Unsere Kompetenz:

Data Analytics

Studio:
Data Science

Social Network Analysis mit Bezug auf Risikoeinschätzung

01.02.2019 – 31.01.2020

Projektbeschreibung:
Mit Sicht auf Risikobewertungen und unter Berücksichtigung der generischen wie auch der
spezifischen Aspekte der fiskalischen Kontexte werden Netzwerkinformationen aus Modellen
abgeleitet, denen folgende Beziehungstypen zu eigen sind:
‐ General‐ und SubunternehmerInnen
‐ GeschäftspartnerInnen
‐ ArbeitgeberInnen – ArbeitnehmerInnen
‐ GesellschafterInnen und GeschäftsführerInnen von Unternehmen

Im Rahmen des Forschungsprojektes sollten für den Auftraggeber unter anderem folgende
Fragestellungen untersucht werden:

‐ Inwieweit können unterschiedliche Netzwerktypen (z.B. gewichtete Graphen,
Bipartit‐Networks) im Kontext der Risikoeinschätzung von Steuersubjekten eingesetzt
werden?
‐ Inwieweit können Gewichte für Knoten und Verbindungen definiert werden und
welche Verfahren eignen sich zum Aufbau eines Netzwerks auf der Grundlage der
verfügbaren Daten, unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Bedeutung von
Knoten und Verbindungen innerhalb des Netzwerks?
‐ Inwieweit können Netzwerkpartner innerhalb des Netzwerks anhand ihrer
Beziehungen erkannt und klassifiziert werden, z.B. Communities, connected
components, bi‐connected components, core und reach (ego) networks?
‐ Inwieweit eignen sich Netzwerkmetriken und abgeleitete Kennzahlen zur
Risikobewertung von Steuersubjekten?
‐ Welche Algorithmen der Social Network Analysis sind im Rahmen der
Risikobewertung mit welchen Konfigurationen grundsätzlich und spezifisch
einsetzbar?

Für die Erarbeitung von gegenständlichen Analysen ist auch die Verfügbarkeit von
Modelldaten und Informationen notwendig, die u.a. auf Datensätze zugreifen können wie:
‐ Erklärungsdaten
‐ Prüfungsfeststellungen
‐ Zahlungsrückständen
‐ Insolvenzen
‐ Finanzstrafen
Dabei wird der Komplex der Forschungsfragen auf die Herausforderung ausgerichtet, welche
Aussagenqualitäten auf Basis dieser Informationen mit einem Analyseansatz der Social
Network Analysis erreicht werden kann, wobei eine Abschätzung auf das fiskalische Risiko der
Netzwerkpartner im Vordergrund der Bewertungen steht.

Weitere Ansprechpersonen:

Bundesministerium für Finanzen, Sektion I – Präsidialsektion, Abteilung I/1 – Grundsatz Personal

Projektanbahnung, aber keine administrative Ansprechperson im Projektverlauf

Mag.a Eleonore Siegert-Zessin

Tel.: +43 1 514 33-501343

Mobil +43 664 821 68 97

Johannesgasse 5, 1010 Wien

Eleonore.Siegert-Zessin@bmf.gv.at

Unser Forschungsteam

Bernhard Göschlberger, MLBT MSc BSc
Bernhard Göschlberger, MLBT MSc BSc
Studioleiter (MoKnowLAB)

AKTUELLES AUS DEM STUDIO

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