Prognose der Abgabequote von Einkommensteuererklärungen bei Rentnerinnen und Rentnern: Machbarkeitsstudie zur Beschleunigung der Veröffentlichung von statistischen Ergebnissen mittels Machine Learning

Steffen Moritz, Frederik Wiynck and Johannes Wiebels

WISTA – Wirtschaft und Statistik, 2024, vol. 76, issue 2, 83-96

Abstract: Jährlich veröffentlicht das Statistische Bundesamt Statistiken über die Besteuerung von Rentnerinnen und Rentnern, wegen langer Abgabe- und Einspruchsfristen für Einkommensteuererklärungen allerdings erst etwa 3,5 Jahre nach Ablauf des betref- fenden Statistikjahres. Jedoch liegt ein Teil dieser Einkommensteuerdaten bereits deutlich früher vor. Das Statistische Bundesamt hat in einer Machbarkeitsstudie untersucht, ob Machine-Learning-Modelle geeignet sind, um Daten der Rentenbesteuerung vorherzusagen, bevor sie vollständig vorliegen. Das Ziel ist eine beschleunigte Veröffentlichung dieser Statistiken. Der Artikel erläutert das Vorgehen bei der Suche nach dem besten Schätzalgorithmus und wie die Schätzergebnisse im Hinblick auf Genauigkeit und Robustheit zu evaluieren sind.

Keywords: Machine Learning; Renten; Rentenbezugsmitteilungen; Frühschätzungen; Nowcast; Schätzverfahren; machine learning; pensions; pension benefit notifications; early estimates; nowcast; estimation procedure (search for similar items in EconPapers)
Date: 2024
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/294178/1/1887984887.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:zbw:wistat:294178

Access Statistics for this article

More articles in WISTA – Wirtschaft und Statistik from Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by ZBW - Leibniz Information Centre for Economics ().