Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção,
Florianópolis, 2009. / Made available in DSpace on 2012-10-24T15:32:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
276406.pdf: 2760954 bytes, checksum: ce5a6bbcb2f8523af4e472c33703b020 (MD5) / O termo contribuinte se aplica à pessoa física ou jurídica que a lei obriga ao cumprimento de obrigação tributária. É função da administração tributária acompanhar e fiscalizar a correta execução das obrigações fiscais das empresas contribuintes. Na impossibilidade do acompanhamento de todas as empresas, o processo de seleção de contribuintes a serem auditados torna-se de vital importância.
Com o crescimento do volume de informações apresentadas pelos contribuintes, sistematicamente armazenados em sistemas operacionais; e, com o aparecimento de novas ferramentas de análise de dados aliados à evolução dos recursos computacionais surgem novas alternativas para abordar o problema da seleção de contribuintes. Neste cenário a área de mineração de dados (data mining) aparece com diversas aplicações nas mais variadas áreas, entre elas a de detecção de fraude.
Esta tese desenvolve um modelo formal para classificação dos contribuintes a partir dos dados de movimentação mensal que são apresentados ao setor de fiscalização. A proposta busca preservar as características econômicas e regionais de cada empresa, valendo-se da análise de agrupamentos. Na seqüência são construídos modelos probabilísticos que serão usados para relacionar os contribuintes com maiores indícios de irregularidades. Esta relação poderá ser utilizada para direcionar a seleção das empresas a serem auditadas.
Para sua validação, este modelo foi aplicado num estudo de caso junto à Secretaria da Fazenda do Estado de Santa Catarina. A seleção de contribuintes do ICMS (Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços) foi o tema analisado utilizando-se dados mensais entre os anos 2005 e 2007.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93032 |
| Date | 24 October 2012 |
| Creators | Corvalão, Eder Daniel |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Samohyl, Robert Wayne |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 136 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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