Modelos baseados em agentes em dinâmicas sociais representam um dos mais ativos problemas na mecânica estatística de sistemas complexos e têm sido extensivamente explorados nos últimos anos em uma variedade de sistemas, como dinâmica de opiniões, disseminação de doenças, sistemas com dinâmica de competição, propagação de rumores, entre outros. Seus resultados são também muito importantes do ponto de vista de sociedades organizadas: ciclos de epidemias, comportamento estacionário de doenças, predominância de certa posição política e muitos outros exemplos.
Neste trabalho, nós estudamos o problema da dinâmica de evasão fiscal em uma sociedade artificial. Neste caso, consideramos três tipos de indivíduos em relação ao cumprimento das obrigações fiscais: contribuintes honestos, evasores fiscais e indivíduos suscetíveis. Analisamos as interações sociais que podem ocorrer entre estes indivíduos assim como o impacto da fiscalização do governo.
Em um primeiro momento, analisamos as consequências socioeconômicas do modelo em algumas redes visando uma conexão com sociedades reais. No trabalho em andamento, estamos estimando alguns expoentes críticos do modelo nas redes quadrada e cúbica, assim como estamos definindo sua classe de universalidade. Tanto para o trabalho já publicado nas redes complexas quanto o em andamento nas redes regulares foram utilizados resultados das soluções analíticas da aproximação em campo médio.
Palavras-chave: evasão fiscal, sistemas complexos, simulação computacional, expoentes críticos, redes regulares, redes complexas.