Avaliação da corrupção em processos de licitação pública utilizando redes bayesianas

• Autor(a) principal: Menêzes, Regilda da Costa e Silva
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12596
• topic: Corrupção; Fatores Socioeconômicos; Licitação Pública; Redes Bayesianas

Este trabalho analisa os fatores que levam um gestor público a cometer irregularidades, utilizando como determinantes da corrupção as variáveis socioeconômicas dos municípios brasileiros e algumas características dos seus prefeitos. O trabalho proposto aqui usa dados obtidos dos relatórios de fiscalização da Controladoria Geral da União (CGU) e pode ser considerado pioneiro por avaliar a corrupção especificamente nos processos de licitação pública, por apresentar uma taxonomia dentro desse contexto e por usar um modelo causal baseado em redes Bayesianas. Redes Bayesianas diferem de modelos tradicionais de regressão porque, além de utilizarem um número maior de variáveis, identificam as variáveis que possuem relação direta ou indireta com o número de irregularidades, dispensam suposições restritivas sobre as suas distribuições de probabilidade subjacentes e permitem a agregação de dados e opiniões de especialistas. O resultado da aplicação de testes estatísticos não paramétricos sobre os dados da CGU mostrou as relações de dependência existentes entre as variáveis e parece descrever bem como estas variáveis se relacionam, pois corrobora com a literatura. As variáveis que apresentaram relações diretas com o número de irregularidades contabilizadas pela CGU nos municípios foram: número de pessoas residentes, região onde se localiza e seus meios de comunicação. Tanto pessoas residentes quanto veículos de comunicação apresentaram correlação positiva com o número de irregularidades. A região Nordeste exerceu grande influência sobre o aumento do número de irregularidades. O modelo adotado capturou as relações de dependência entre as variáveis associadas ao número de irregularidades, ou seja, também existe uma relação de dependência entre pessoas residentes e comunicação e entre pessoas residentes e região. Enquanto que em modelos de regressão tradicionais supõe-se que as variáveis explicativas são independentes. As inferências realizadas através de diagnósticos e prognósticos permitiram um melhor conhecimento sobre as causalidades envolvidas nas irregularidades encontradas nos processos de licitação pública.