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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ESTUDO DE MÉTODOS DE MINERAÇÃO DE DADOS APLICADOS À GESTÃO FAZENDÁRIA DE MUNICÍPIOS Autor: WILFREDO MAMANI TICONA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35344
Catalogação: 09/10/2018 Liberação: 09/10/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35344&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35344&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35344
Resumo:
Título: ESTUDO DE MÉTODOS DE MINERAÇÃO DE DADOS APLICADOS À GESTÃO FAZENDÁRIA DE MUNICÍPIOS Autor: WILFREDO MAMANI TICONA
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35344
Catalogação: 09/10/2018 Liberação: 09/10/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35344&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35344&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35344
Resumo:
Os impostos arrecadados pelas prefeituras são revertidos para o bem comum, para investimentos (tais como infraestrutura) e custeio de bens e serviços públicos, como saúde, segurança e educação. A previsão de valores futuros a serem arrecadados é uma das tarefas que as prefeituras têm como desafio. Essa é uma tarefa importante, pois as informações obtidas das previsões são valiosas para dar apoio à decisão com relação ao planejamento estratégico da prefeitura. Sendo assim, a investigação de modelos de previsão de impostos municipais, através de técnicas inteligentes, é de grande importância para a administração municipal. Deste modo, um dos objetivos desta dissertação foi desenvolver dois modelos para previsão de impostos utilizando redes neurais. Um modelo considerando variáveis endógenas e outro
considerando variáveis endógenas e exógenas. Outro grande desafio para as prefeituras são as irregularidades no pagamento de tributos (erro ou fraude), que também prejudica o planejamento estratégico. A fiscalização mensal de todos os contribuintes é uma tarefa impossível de se realizar devido à desproporção entre o número de contribuintes e o reduzido número de agentes fiscais. Assim, a
investigação de métodos baseados em técnicas inteligentes para indicar os possíveis suspeitos de irregularidade, é importante para o desempenho das atividades do agente fiscal. Deste modo, outro objetivo desta dissertação foi desenvolver um modelo visando identificar possíveis suspeitos de
irregularidades no pagamento do ISSQN (Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza). Os modelos de previsão foram avaliados, com três estudos de caso usando dados do município de Araruama. Para o modelo de previsão utilizando variáveis endógenas utilizou-se dois estudos de caso: o primeiro caso para a
previsão de Receitas da Dívida Ativa e o segundo caso para a previsão de Receitas Tributárias, e um terceiro estudo caso para o modelo de previsão do ISSQN, utilizando variáveis endógenas e exógenas. Essas previsões obtiveram resultados, que se julgam promissores, a despeito dos dados utilizados nos
estudos de caso. Com relação à irregularidade, apesar de não ter sido possível avaliar os resultados obtidos, entende-se que a ferramenta poderá ser utilizada como indicador para novas diligências.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |