Revista de Matemáticas Aplicadas y Computacionales

Tasa de impuesto a las ganancias de capital en EE. UU. utilizando cadenas de Markov

Abstract

Brian Trowbridge

Utilizando cadenas de Markov (formalmente un proceso o sistema de Markov) mostraremos cómo estimar las probabilidades de que una tasa de impuesto a las ganancias de capital cambie de su tasa actual a otra tasa dentro de una cierta cantidad de años. Es importante reconocer que las tasas de ganancias de capital en los Estados Unidos tienen su origen en cada administración electa del gobierno que tenía el poder de influir en la política fiscal. El resultado de las elecciones gubernamentales depende de factores aleatorios como períodos de guerra y paz, recesión y expansión económica, política fiscal y monetaria actual, cambios en la demografía de la población, por nombrar solo algunos. El delicado equilibrio entre el gobierno y la sociedad dinámica que da forma a la política fiscal es difícil de predecir utilizando modelos deterministas. Por lo tanto, analizamos el modelado estocástico utilizando los procesos de cadenas de Markov para ver si podría ser de utilidad en la creación de un modelo útil para las tasas de impuestos a las ganancias de capital en los Estados Unidos.