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2018_SérgioAugustoParáBittencourtNeto.pdf5,52 MBAdobe PDFView/Open
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dc.contributor.advisorChaim, Ricardo Matos-
dc.contributor.authorBittencourt Neto, Sérgio Augusto Pará-
dc.date.accessioned2018-11-12T17:44:26Z-
dc.date.available2018-11-12T17:44:26Z-
dc.date.issued2018-11-12-
dc.date.submitted2018-07-03-
dc.identifier.citationBITTENCOURT NETO, Sérgio Augusto Pará. Análise de "outliers" para o controle do risco de evasão tributária do ICMS. 2018. xiv, 129 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/33031-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.pt_BR
dc.description.abstractEsta dissertação apresenta a aplicação associada de selecionados modelos estatísticos e de métodos de mineração de dados para a análise de outliers sobre as informações da Notas Fiscais Eletrônicas e do Livro Fiscal Eletrônico, proporcionando a investigação de novas modalidades de evasão fiscal no ICMS. São combinados: 1. o método de programação matemática da Análise Envoltória de Dados (DEA) para diferenciar as empresas com desempenho relativo de arrecadação ineficiente, dentro de um segmento econômico, e eleger os contribuintes suspeitos para investigação; 2. modelos de análise de séries temporais para avaliação dos dados fiscais atinentes à apuração do imposto (comparação gráfica dos valores reais e respectivas escriturações, gráficos boxplots, decomposição das componentes de tendência e sazonalidade e o modelo de alisamento exponencial Holtz-Winter), com o objetivo de detectar períodos de tempo anômalos (outliers); e 3. outras técnicas estatísticas descritivas (gráficos analíticos da distribuição de frequência), probabilísticas (Desigualdade de Chebyshev e Lei de Newcomb Benford) e o método de mineração por clusterização K-Means sobre as informações fiscais dos contribuintes selecionados, para identificar os registros escriturais e os documentos fiscais sob suspeição. É proposto um recurso computacional construído em linguagem R (plataforma R Studio) para: extrair do banco de dados (ORACLE) da Receita do Distrito Federal, processar as informações aplicando-lhes os modelos e métodos designados, e em conclusão, disponibilizar os resultados em painéis analíticos que facilitam e otimizam o trabalho de auditoria. Assim, a identificação das circunstâncias anômalas, a partir de um tratamento sistemático dos dados, proporciona maior eficiência à atividade de programação fiscal de auditorias tributárias.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAnálise de "outliers" para o controle do risco de evasão tributária do ICMSpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordOutlierspt_BR
dc.subject.keywordEvasão fiscalpt_BR
dc.subject.keywordAnálise envoltória de dadospt_BR
dc.subject.keywordMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordImposto sobre circulação de mecadorias e serviçospt_BR
dc.subject.keywordEvasão tributáriapt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1This dissertation presents the associated application of selected statistical models and data mining methods for the analysis of outliers on the information of the Electronic Fiscal Notes and the Electronic Fiscal Book, providing the investigation of new types of tax evasions in ICMS. The following methods are applied: 1. the mathematical programming method of Data Envelopment Analysis (DEA) to differentiate companies with inefficient performance relative in the tax collection within an economic segment and to choose suspected taxpayers for research; 2. the analysis of time series used in the evaluation of fiscal data related to the calculation of the ICMS tax (graphical comparison of actual values and respective deeds, boxplot graphs, the decomposition of trend and seasonality components and the Holtz-Winter method), capable of anomalous time periods (outliers) detection; and 3. descriptive statistical analysis (frequency distribution), probabilistic analysis (Chebyshev Inequality and Newcomb Benford Law) and K-Means clustering techniques on selected taxpayers’ tax information to identify book entries and tax documents under suspicion. A computational code in R language (R Studio platform) is developed for: extraction of data from the Federal District Revenue database (ORACLE), processing of the extracted information while applying the designated models and methods and generating the results in panels that facilitate and optimize audit work. Thus, in conclusion, the identification of the anomalous circumstances, based on a systematic treatment of the data, provides greater efficiency to the fiscal programming activity of tax audits.pt_BR
Appears in Collections:MPCA - Mestrado Profissional em Computação Aplicada (Dissertações)

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