Impuesto predial y su incidencia en el presupuesto público en la Municipalidad Provincial de Abancay 2018

• Autores: Gonzales Anampa, Milagros, Ustua Villegas, Lisbeth
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Tecnológica de los Andes
• Repositorio: UTEA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utea.edu.pe:20.500.14512/410
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14512/410
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Municipio; Impuesto Predial; Presupuesto Público; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.09.02

El objetivo de esta tesis es determinar la incidencia del Impuesto Predial sobre el Presupuesto Público en la Municipalidad Provincial de Abancay 2018. Donde el estudio se basó en la revisión de fuentes bibliográficas en relación con el tema del estudio. La metodología que se aplica es el enfoque cuantitativo, con un método hipotético deductivo, utilizando un diseño no experimental, con un tipo de investigación básica, por lo tanto, se centró en recopilar datos estadísticos de la población. El nivel de investigación es correlacional, dada la relación causal o el grado de asociación que existe entre las variables. La población que se consideró en el estudio es de un estimado de 18,000 contribuyentes del impuesto predial, así como 20 funcionarios asignados a la gestión de la administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Abancay. El resultado se obtuvo codificando con el programa SPSS en su versión número 24, por otro lado, con el uso del estadístico Pearson Rho Test que estadísticamente da resultados con las tablas de contingencia y gráficos de dispersión de puntos que responden a las hipótesis formuladas. Finalmente tenemos la interpretación donde se describen estadísticamente todos los datos de los resultados obtenidos. De estadística descriptiva e inferencial y obtención de la prueba de normalidad, siendo estas normales en ambas variables. Las conclusiones explicaron que existe una correlación de Rho Pearson = Rho Pearson = .374, esto indica que existe una relación causal significativa entre estas dos variables