http://repositorio.unb.br/handle/10482/51443| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2024_SauloDeOliveiraNonato_DISSERT.pdf | 2,47 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Alocação orçamentária inteligente de recursos públicos |
| Autor(es): | Nonato, Saulo de Oliveira |
| Orientador(es): | Moreira, Marina Figueiredo |
| Assunto: | Alocação de recursos Inteligência artificial Orçamento público |
| Data de publicação: | 3-Fev-2025 |
| Data de defesa: | 12-Nov-2024 |
| Referência: | NONATO, Saulo de Oliveira. Alocação orçamentária inteligente de recursos públicos. 2024. 95 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
| Resumo: | Este trabalho explora a alocação eficiente de recursos públicos orçamentários por meio de três componentes interligados: uma revisão integrativa da literatura, um estudo empírico e um Produto Técnico-Tecnológico (PTT). A revisão de literatura examina como as funções estatais — alocativa, distributiva e estabilizadora — se manifestam em diferentes setores, identificando nove categorias que influenciam essa alocação. Com base nesses achados, o estudo empírico apresenta um modelo híbrido de inteligência artificial, que integra aprendizado de máquina e otimização bayesiana, aplicado a dados orçamentários do Brasil entre 2000 e 2023, para simular alocações que otimizem indicadores socioeconômicos. O PTT materializa essa abordagem por meio de uma plataforma interativa, permitindo que gestores públicos ajustem despesas por função orçamentária e visualizem os impactos simulados nos indicadores, fornecendo uma ferramenta prática e replicável para apoiar a tomada de decisão. |
| Abstract: | This work explores the efficient allocation of public budgetary resources through three interconnected components: an integrative literature review, an empirical study, and a Technical-Technological Product (PTT). The literature review examines how the state's functions—allocative, distributive, and stabilizing—manifest in different sectors, identifying nine categories that influence this allocation. Based on these findings, the empirical study presents a hybrid artificial intelligence model that integrates machine learning and Bayesian optimization, applied to Brazilian budget data from 2000 to 2023, to simulate allocations that optimize socioeconomic indicators. The PTT materializes this approach through an interactive platform, allowing public managers to adjust expenditures by budgetary function and visualize the simulated impacts on the indicators, providing a practical and replicable tool to support decision-making. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Administração (FACE ADM) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Administração, Mestrado Profissional em Administração Pública, 2024. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Administração, Mestrado Profissional em Administração Pública |
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| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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