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Title: Previsão de curto prazo de receitas tributárias em séries temporais com uso de redes neurais
Other Titles: Short-term forecasting of tax revenues in time series using neural networks
Authors: Rosa, Ednilson
metadata.dc.contributor.advisor: Nascimento, Erick Giovani Sperandio
metadata.dc.contributor.referees: Oliveira, Prabhat Kumar de
Conterato, Flavio Santos
Guimarães, Ana Luiza Medeiros
Keywords: Secretaria da Fazenda - Bahia;Receita tributária;Gestão financeira;ICMS
Issue Date: 27-Nov-2020
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: LEITE, Ednilson; NASCIMENTO, Erick Giovani Sperandio (Orientador), Previsão de curto prazo de receitas tributárias em séries temporais com uso de redes neurais. Salvador, Ba 2020. 38 f. ARTIGO (Especialização em Data Science & Analytics). Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador 2020.
metadata.dc.description.resumo: A Secretaria da Fazenda do Estado da Bahia tem como missão prover e administrar os recursos financeiros que viabilizam as políticas públicas do Estado da Bahia, sendo responsável pela arrecadação tributária e pela gestão financeira das contas do Estado. Em função disso e dado o impacto que esse controle exerce sobre as finanças do Estado, o acompanhamento do comportamento do fluxo de receitas e despesas (fluxo de caixa) é de vital importância para essa secretaria. Constituindo 80% das receitas do Estado da Bahia (BAHIA, 2020), as receitas tributárias, com destaque para o ICMS1, são críticas para a execução financeira estadual, que delas depende para prestação dos seus serviços. Desta forma, é vital que se possa obter uma estimativa, com uma boa precisão e acurácia, do valor total das receitas tributárias que serão recolhidas pelos contribuintes nos próximos dias. Com essa previsão, a Área Financeira da Secretaria da Fazendo pode tomar importantes decisões a respeito das movimentações financeiras do Caixa Único do Estado, podendo decidir melhor sobre pagamentos e/ou aplicações financeiras dos recursos disponíveis nos dias seguintes. Atualmente, essa previsão da arrecadação é feita através de métodos estatísticos tradicionais, com o uso de planilhas e consultas aos dados históricos. Essa forma de realizar essa previsão carece de uma maior eficiência e precisão, demandando, ainda, dedicação de pessoal especializado para sua elaboração. Isso deixa uma lacuna a ser preenchida, na forma de uma solução que seja capaz de fornecer, de forma automática e com confiabilidade, o valor esperado para o total dos valores da arrecadação tributária do Estado nos cinco dias futuros. Tal solução tem o potencial de proporcionar um grande benefício para a gestão das finanças pela Secretaria da Fazenda, permitindo um melhor controle de seu fluxo de caixa com menor custo de mão de obra envolvida nessa previsão.
Abstract: The Bahia State Finance Department's mission is to provide and manage the financial resources that make public policies of the State viable Bahia, being responsible for tax collection and financial management of state accounts. As a result, and given the impact that this control has on state finances, monitoring the behavior of the flow of income and expenses (cash flow) is of vital importance to this secretariat. Constituting 80% of the revenues of the State of Bahia (BAHIA, 2020), the tax revenues, with emphasis on ICMS1, are critical for the execution state financial institution, which depends on them for the provision of its services. of this way, it is vital that an estimate can be obtained, with a good precision and accuracy, of the total value of tax revenues that will be collected by the taxpayers in the next few days. With this forecast, the Financial Area of The Registrar's Office can make important decisions regarding the financial transactions of the Caixa Único do Estado, being able to decide better on payments and/or financial investments of the resources available on the days following. Currently, this collection forecast is made using methods traditional statistics, with the use of spreadsheets and queries to historical data. This way of making this prediction lacks greater efficiency and precision, demanding, still, dedication of specialized personnel for its elaboration. This leaves a gap to be filled, in the form of a solution that is able to automatically and reliably provide the expected value for the total amount of State tax collection in the five future days. Such a solution has the potential to provide a great benefit to the management of finances by the Secretary of Finance, allowing a better control of its cash flow with lower labor cost involved in this forecast
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1382
Appears in Collections:Monografias – (Pós-Graduação) - Especialização em Data Science & Analytics

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