Estimacin del fraude en la Aduana

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Estimación del fraude en la Aduana
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Agenda

• METODOS DE ESTIMACION DE FRAUDE
• METODOS DE VERIFICACION DE LA CALIDAD DEL PROCESO
  DE CONTROL DE LA ADUANA
• FICHAS PARA EL ESTABLECIMIEENTO DE UN PLAN DE
  AUDITORIA
• PROCEDIMIENTOS PARA LA ESTIMACION DEL CONTRABANDO

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Hipótesis

• Supongamos que deseamos calcular
• Perdida de recaudación
• Porcentaje de documentos que encierran algun tipo
  de fallos
• Seguridad
• Cumplimiento de acuerdos
• Normativas
• Cumplimiento de plazos, calidad
• Situación de un recinto frente a otros
• En resumen Compliance measurement

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Decisiones a tomar

• Universo
• Todo el ámbito de la Aduana vs comercio legitimo
• Import / Export. Desde la sumaria?
• Régimenes económicos /Viajeros /postales
• Qué buscamos?
• Perdida de recaudación vs perdida NETA
• Cumplimiento de las normas. LOL
• Incumplimientos por encima de un determinado
  umbral
• Con que precisión?

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Operacionalización

• Inventario y valoración del nivel de información
  sobre el marco de referencia
• Datos de declaraciones sumarias
• Datos de documentos de despacho
• Datos de reconocimientos
• De los motivos, controles y resultados
• Datos de resultados de despacho
• Datos de los regimenes simplificados
• Zonas francas, despachos en factoría etc
• Grado de detalle del que se dispone información
  (pais, NDB etc)

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MACRO ANALISIS

• Cuando se quiere comprobar si los procedimientos
  que se emplean por parte de un operador o por un
  recinto son los adecuados . La calidad se quiere
  asegurar mediante el cumplimiento de estándares.
  No se analizan operaciones individuales sino que
  se analizan tendencias, totales, relaciones de
  causa efecto y otras.
• Analizaremos al final del seminario MEE
• Debería ser la filosofía del Operador Autorizado
  y es la estrategia del Focused Assessment
• No se analizará en el seminario salvo cambio en
  la programación.
•  
• Initially, a Focused Assessment evaluates
  the importer's risk of non-compliance with import
  requirements rather than trying to establish a
  compliance pass /fail rate, as under the previous
  Compliance Assessment program.
•  
• Supone un cambio de filosofía en la que lo que se
  mide es el nivel de riesgo.

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Muestreo no estadístico

• SOLUCION GENERAL
•  
• Se emplea cuando no es necesarios disponer de
  datos con precisión estadística (nivel de
  significación) y cuando existe un amplio grado de
  certeza asumido de donde esta el problema
•  
• SUPUESTOS
•  
• Supervisión de un importador, recinto o función
  de negocio para ver si es necesario una acción en
  detalle mediante el análisis con técnicas de
  auditoria muestral
•  
• Análisis de un área en la que existen problemas
  conocidos para detectar fallos estructurales
•  
• Universos muy pequeños. En el caso de que el
  numero de casos sea muy pequeño es mejor
  analizarlos todos
•  
• Areas muy sensibles. Sensibilidad política donde
  en la información suministrada no puede haber
  error.

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Muestreo no estadístico (II)

• TAMAÑO DE LA MUESTRA
•  
•  En los casos generales 20 como se explicara en
  su momento
•  Muestras (60-100) En los demás casos no debería
  exceder de lo que es necesarios utilizar para
  obtener significación sin utilizar la teoría de
  las pequeñas mue
•  
• METODOLOGIA
•  
• En vez de muestreo aleatorio se utiliza el
  criterio del auditor.
•  
• Cross Section Tests (Diezmar)
• Focalizado y selectivo donde se intuye el
  problema
• Bloques (Por ejemplo periodo en el tiempo)
• Facilidad. (Los que ese dia están allí)
• Volumen (Large dollar test) Todos los mayores de
  una cifra o todos los menores
•  
• CONCLUSIONES
•  
• Si es exhaustivo el análisis proporciona el
  resultado. Si no el auditor debe valorar porque
  en general no se pueden sacar conclusiones sobre
  el Universo.
• No lo estudiaremos en este seminario porque quien
  sabe hacer el estadistico sabe hacer el no
  estadistico

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Muestreo estadístico

•  
• La auditoria por muestreo estadístico se utiliza
  cuando el número de casos impide la revisión del
  universo analizado. El propósito es analizar un
  número reducido de transacciones para obtener
  conclusiones mediante el uso de la teoría
  estadística.
• Tipos
• Hay dos tipos de variables que pueden ser
  analizadas
• Continuas. Como el valor en aduana o la cuota en
  las que solo hay que medir en una escala. NO hay
  problema en que la variable este escalada solo en
  los números naturales (discreta) por lo que se
  puede utilizar tanto con valores como con
  unidades físicas. Suele diferenciarse entre
  Physical Unit Sampling y Variable Sampling
•  
• Atributos. Cuando se cuentan casos en los que se
  produce un fenómeno que debe ser evaluado por
  alguien y por tanto un factor que influye en la
  medida es el criterio del analista.
• When sampling to determine the rate or
  proportion of errors in the records or to obtain
  assurance that an error rate is not excessive,
  the auditor is sampling for attributes.
• Attribute sampling is a means of testing
  the effectiveness of a contractor's controls by
  reviewing a random sample from a given universe
  and applying "yes/no", "pass/fail", or
  "true/false" criteria to determine whether or not
  specific conditions exist or specific practices,
  policies, or procedures are being followed.
•  
• Las técnicas estadísticas son distintas

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Tipos de muestreo

• OBJETIVO
• Muestreo de variables continuas
• Muestreo de atributos
• Cuál es la unidad seleccionada?
• Unidad fisica (documento, registro?
• Unidad de valor
• ENUMERAR VARIABLES Y ATRIBUTOS QUE SEAN DE
  NUESTRO INTERES.

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Nivel de precisión

• Distintos tipos de escala
• Distintos tipos de variables
• Continuas
• Atributos
• Identificación de las variables que analizaremos
  en la Aduana

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Muestreo de unidades físicas

• Cada item probabilidad conocida e igual entre
  ellos
• Razón de ser. Distribución no homogénea.
• Solución. Muestreo estratificado
• Tamaño. Depende de la variabilidad
• CV lt 50 1 muestra 60 items
• CVgt 50 1 muestra con tres tramos (30) al azar
  mas el de los grandes valores
• EXPLICAREMOS EL ESTRATIFICADO PORQUE RESPONDE AL
  CASO MAS COMPLEJO
• MOSTRAREMOS EL MUESTREO DE UNIDADES PORQUE ES MÁS
  COMPRENSIBLE PARA EL DESTINATARIO DE LA
  INFORMACION

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Muestreo de atributos

• Muestreo para aceptación
• La respuesta es si o no
• Se utiliza por ejemplo para renovar una
  autorizacion
• Muestreo para estimación
• Muestreo de descubrimiento
• Análisis en una fase
• Análisis en dos fases
• NECESITAMOS DOMINARLO PARA LAS RESPUESTAS
  ASOCIADAS A CALIDAD, CUMPLIMIENTO DE NORMAS

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Objetivo
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Otro ejemplo
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Preguntas

• Hay algun criterio que sea de mas interés?
• Hay empresas que sean de mas interés (PFI)
• Cómo cuanto de importancia tiene la precision?
• ORDENE POR IMPORTANCIA SUS CATEGORIAS

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Conceptualización

• FRAME
• Físico vs lógico
• Homogéneo vs no homogéneo
• CV lt 50 Desviación estándar / media del valor
• CVC gt50
• En el segundo de los casos tres estratos mas de
  mayor valor
• La muestra de cada tramo al menosm 30 casos
• PROCEDIMIENTO
• EZ QUANT RANUM
• EZ QUANT RASEQ
• EZ QUANT STRAT

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Cómo ponderar?

• FACTORES
• Numero de líneas (partidas) . A más partidas hace
  falta mayor muestra para estar igual de seguros
•  
• Valor total de las declaraciones. Para igual
  numero de declaraciones será lógico que debamos
  tener mayor control si el valor es mayor.
•  
• Valor medio de las declaraciones de esta partida
  estadística.
•  
• Discrepancias en ESTE mismo grupo en el ultimo
  estudio realizado. Con ello aquellos grupo se
  mercancías en donde hay mas valor y en el ultimo
  estudio se encontraron mas errores son
  privilegiados para que la muestra sea mas grande
  y la precisión mayor.
• PENSAR
• QUE PONDERACION UTILIZAREMOS?
•  

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Ejemplo de uso de Sw
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Comprensión del listado

• Puede apreciarse que la decisión de la Aduana USA
  de tomar una muestra para la categorías de
  alimentos bebidas y tabaco en la que tiene 887
  5093 despachos con una muestra de 1.858 le
  permite tener un nivel de confianza del 95 con
  un error de menos del 1 para el porcentaje de
  cumplimientos que está buscando.
•  
• Con base los cálculos estadísticos oportunos,
  realizados en este caso en una hoja de cálculo se
  puede afirmar que se ha dejado de recaudar en
  estas mercancías 10, 9 MM de dólares con un
  nivel de significación del 95 y un margen de
  error del 1 . Para el resto se trata
  simplemente de generalizar haciéndolo mas veces.

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Conceptos

• Riesgo sentido
• Estimacion puntual en el muestreo
• Error
• Nivel de significacion
• Contraste de hipotesis

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Diseño de un sistema para la Aduana de Chile

• Que?
• Quién?
• Cuánto?
• Cuándo?