احمدی، وحیده، شهنازی، روح اله، اسلاملوییان، کریم، و صدرایی جواهری، احمد (1400). ارزیابی مدل های سنجش فرار مالیاتی از اقتصاد نئوکلاسیک تا اقتصاد رفتاری: رهیافت تحلیل سلسله مراتبی در اقتصاد ایران. برنامه ریزی و بودجه, 26(1 ), 115-141.
استراوس, ا., & کربین, ج. (1395). مبانی پژوهش کیفی فنون و مراحل تولید نظریه زمینه ای (ا. افشار, Trans. چاپ پنجم ed.). تهران: نشرنی.
صامتی، م.، و ایزدی، ا.، و فتحی، س. (1400). تعیین عوامل مؤثر بر فرار مالیاتی با استفاده از روش فرا تحلیل. اقتصاد باثبات و توسعه پایدار, 2(2 ), 1-22.
شفیعی, علی., & تات, سارا. (1399). روش تحقیق در مدیریت. (چاپ دوم), انتشارات بازاریابی, تهران.
محمدپور, ا. (1392). روش تحقیق کیفی ضد روش ( ویرایش دوم ed.). تهران: جامعه شناسان.
Alsadhan, N. J. C. S. S. E. (2023). A Multi-Module Machine Learning Approach to Detect Tax Fraud. 46(1), 241-253.
Anggareni, I. N., Mujiyati, M. J. I. J. o. E., & Research, M. (2024). The Effect of Understanding Taxation, Justice, Discrimination, Tax Rates, Taxation Systems, Tax Sanctions on Student Perceptions of Tax Evasion. 3(2), 30-50.
Bani-Mustafa, A., Nimer, K., Uyar, A., & Schneider, F. J. I. J. o. P. A. (2024). Effect of government efficiency on tax evasion: the mediating role of ethics and control of corruption. 47(2), 90-105.
Gaie, C. (2023). Struggling Against Tax Fraud, a Holistic Approach Using Artificial Intelligence. In Recent Advances in Data and Algorithms for e-Government (pp. 87-102): Springer.
Hashemi, M., Etemadi, H., & Rezazadeh, J. (2022). Modeling Tax Evasion in Value Added Tax, A Game Theory Approach %J Journal of Tax Research. 30(55), 0-0. doi:10.52547/taxjournal.30.55.2
Mojahedi, H., Babazadeh Sangar, A., & Masdari, M. (2022). Towards Tax Evasion Detection Using Improved Particle Swarm Optimization Algorithm. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 1027518. doi:10.1155/2022/1027518
Murorunkwere, B. F., Tuyishimire, O., Haughton, D., & Nzabanita, J. J. F. I. (2022). Fraud detection using neural networks: a case study of income tax. 14(6), 168.
Nembe, J. K., Atadoga, J. O., Mhlongo, N. Z., Falaiye, T., Olubusola, O., Daraojimba, A. I., . . . Journal, A. R. (2024). The role of artificial intelligence in enhancing tax compliance and financial regulation. 6(2), 241-251.
Nuryani, N., Mutiara, A. B., Wiryana, I. M., Purnamasari, D., & Putra, S. N. W. J. A. T. o. T. (2024). Artificial Intelligence Model for Detecting Tax Evasion Involving Complex Network Schemes. 6(3), 339− 356-339− 356.
Ogunwole, A. E., Adebayo, A. M., & Jimoh, S. A. J. K. J. o. S. S. (2023). Illicit Financial Flows, Trade Misinvoicing and Multinational Tax Avoidance: Exploratory Approach. 8(4), 7-16.
Ruzgas, T., Kižauskienė, L., Lukauskas, M., Sinkevičius, E., Frolovaitė, M., & Arnastauskaitė, J. J. A. (2023). Tax Fraud Reduction Using Analytics in an East European Country. 12(3), 288.
Scientific, L. L. J. J. o. T., & Technology, A. I. (2024). OPTIMIZATION OF SMART TAXATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE: RISKS AND OPPORTUNITIES. 102(5).
Shi, B., Dong, B., Xu, Y., Wang, J., Wang, Y., & Zheng, Q. J. E. S. w. A. (2023). An edge feature aware heterogeneous graph neural network model to support tax evasion detection. 213, 118903.
Siraj, F. A., Sudaryono, E. A., Aryani, Y. A., Setiawan, D. J. I. J. o. M., & Understanding, M. (2024). Literature Review: Smart Tax Evasion Strategies in Indonesia. 10(12), 562-576.
Xavier, O. C., Pires, S. R., Marques, T. C., & Soares, A. d. S. J. R. d. A. P. (2022). Tax evasion identification using open data and artificial intelligence. 56, 426-440.
Yalamati, S. J. T. o. L. T. i. A. I. (2024). Impact of Artificial Intelligence in supervision of enterprises reduce tax avoidance. 5(5).