为了避免这些陷阱并尽可能准确地估计增值税欺诈的程度，基于税务机关（公共财政总局，DGFiP）进行的税务审计后实际通知的调整，实证方法似乎更为合适。然而，接受检查的公司非常具体 ：它们构成了所有公司的“ 有偏见的样本 ”，，而且针对的是那些最有可能实施欺诈的公司。将他们的行为推广到所有公司的主要困难在于成功纠正这种偏见。
因此，对于这项方法论工作，INSEE 依赖这些数据，这些数据提供了对 2012 会计年度全部或部分时间接受税务审计的每家公司通知的调整金额（如果审计员没有发现任何违规行为，则金额可能为零）。对于每次税务审计，我们知道整 财务数据 个审计期间的调整总额，但不知道其按会计年度的分布情况。然而，监测期可能会持续几个月，有时甚至几年（这解释了为什么需要对初步估计有足够的后见之明）。在后一种情况下，将整个复苏归功于2012年将导致高估该年的复苏。因此，我们用于估算的 2012 年度的回收金额份额是按照 2012 年度审计的财务月份数与审计延续的总月份数的比例计算得出的。
考虑选择过程
如果知道每家公司受到税务审计的概率，那么就很容易推断出仅接受审计的公司的收入损失会扩展到所有公司 ：只需为每家接受审计的公司分配一个权重（被审计概率的倒数），该权重可反映其重要性或其在整个公司群体中的权重。由于事实并非如此，因此必须估计这个概率。为此，我们采用了一种受统计调查数据中纠正无响应方法启发的方法，在这种情况下，响应的概率也是未知的。这种方法旨在解释导致某些公司受到监控而其他公司不受监控的选择过程，就像人们在无响应调整的背景下考虑导致某些人回应调查而其他个人不回应调查的因素一样。