Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-01-25T13:38:03Z
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2016_LeonardoJorgeSales.pdf: 1662447 bytes, checksum: c5692ff3b61113fc50ec0de28b0d1697 (MD5) / Contratos públicos são o meio pelo qual os recursos do governo são aplicados e as políticas públicas são desenvolvidas. No Brasil, respondem por mais de 19% do PIB. Considerando o desafio das instituições de controle governamental brasileiras de garantir eficiência e regularidade desses processos, propõe-se neste trabalho a utilização de modelos econométricos para seleção de casos para auditoria. Foram desenvolvidas três abordagens, sendo a primeira a estruturação de um modelo de quantificação do risco do fornecedor (empresa contratada), baseado em características como sua capacidade operacional e histórico de contratações anteriores, e a segunda, um modelo mais amplo de quantificação do risco dos contratos, com base nas características do fornecedor contratado, do próprio contrato e da licitação que o antecedeu. Esses dois modelos utilizaram a técnica de Regressão Logística para a estimação dos parâmetros. A terceira abordagem propôs um modelo de decisão multicritério para seleção final de contratos a serem auditados, considerando os scores de risco criados pelos dois primeiros modelos juntamente com os aspectos logísticos mais relevantes para a execução das fiscalizações. O modelo multicritério utilizou a técnica de Analytic Hierarchy Process (AHP). Os dois modelos de Regressão Logística obtiveram acurácia geral acima de 80%. O modelo de decisão multicritério foi aplicado nos contratos com índice de risco maior que 80%, com vistas a verificar seu impacto na ordenação dos riscos. / Public contracts represent the means by which government resources are applied and public policies are developed. In Brazil, they account for more than 19 % of GDP. Considering the challenge of Brazilian control institutions in ensuring efficiency and regularity in these processes, it is proposed in this study the use of econometric models for the selection of cases for audit. Three approaches are developed. In the first one, a logistic regression model is used to develop a classification scoring system for public suppliers. The second approach proposes a similar model with focus on public contracts. The third approach proposes a multi-criteria decision model to select public contracts to be audited, considering the risk scores created by the previous approaches and the most relevant operational aspects. The multi-criteria model uses the technique of Analytic Hierarchy Process (AHP). The two models of logistic regression obtained overall accuracy above 80%. The two models of logistic regression obtained overall accuracy above 80 %. The multi-criteria decision model was applied in contracts with risk index greater than 80% in order to highlight its impact on the ranking of risks.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/22909 |
| Date | 14 September 2016 |
| Creators | Sales, Leonardo Jorge |
| Contributors | Menezes, Rafael Terra de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A 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., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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