CORRUPCIÓN, FISCALIDAD, LEGALIDAD, AUDITORÍA Y/O CONTABILIDAD

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado realiza un análisis comparativo de los factores que explican la corrupción en tres países de América Latina: Venezuela, El Salvador y Uruguay. Para ello, se construyó una base de datos a partir de variables económicas, sociales, institucionales y específicas sobre corrupción y sobornos, extraídas de fuentes y encuestas de acceso público del Banco Mundial como Enterprise Surveys, Worldwide Governance Indicators, World Development Indicators y ESG Data. La metodología empleada combina técnicas de análisis estadístico y Machine Learning – como Random Forest (Classifier y Regressor), Regresión Logística y Regresión Lineal Ridge – aplicadas tanto a nivel global como de forma específica por país. Entre los principales hallazgos, se observa una asociación positiva entre la corrupción y factores como la desigualdad de ingresos, la pobreza extrema y la debilidad institucional, mientras que variables como el acceso a servicios básicos, la alfabetización y la calidad regulatoria actúan como factores protectores. El estudio pone de relieve la influencia del contexto nacional en el impacto de cada variable y la necesidad de diseñar políticas públicas diferenciadas y adaptadas a las particularidades de cada país.

This thesis conducts a comparative analysis of the factors that explain corruption in three Latin American countries: Venezuela, El Salvador, and Uruguay. To this end, a database was constructed from economic, social, institutional, and specific variables on corruption and bribery, extracted from publicly available sources and surveys from the World Bank, such as Enterprise Surveys, Worldwide Governance Indicators, World Development Indicators, and ESG Data. The methodology used combines statistical analysis and machine learning techniques – such as Random Forest (Classifier and Regressor), Logistic Regression, and Linear Ridge Regression – applied both globally and in a country-specific manner. Among the main findings, a positive association is observed between corruption and factors such as income inequality, extreme poverty, and institutional weakness, while variables such as access to basic services, literacy, and regulatory quality act as protective factors. The study highlights the influence of the national context on the impact of each variable and the need to design differentiated public policies adapted to the specificities of each country.