Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93032 |
Resumo: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2009. |
id |
UFSC_fe6bad94dcd95df6bc1265c36151173f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93032 |
network_acronym_str |
UFSC |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSC |
repository_id_str |
2373 |
spelling |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fasesEngenharia de produçãoData miningFraudeSonegação fiscalTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2009.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.Samohyl, Robert WayneUniversidade Federal de Santa CatarinaCorvalão, Eder Daniel2012-10-24T15:32:44Z2012-10-24T15:32:44Z2012-10-24T15:32:44Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis136 f.| il., grafs., tabs.application/pdf276406http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93032porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-04-30T14:22:11Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/93032Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-04-30T14:22:11Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
title |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
spellingShingle |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases Corvalão, Eder Daniel Engenharia de produção Data mining Fraude Sonegação fiscal |
title_short |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
title_full |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
title_fullStr |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
title_full_unstemmed |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
title_sort |
Classificação de contribuintes: um modelo em duas fases |
author |
Corvalão, Eder Daniel |
author_facet |
Corvalão, Eder Daniel |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Samohyl, Robert Wayne Universidade Federal de Santa Catarina |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Corvalão, Eder Daniel |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Engenharia de produção Data mining Fraude Sonegação fiscal |
topic |
Engenharia de produção Data mining Fraude Sonegação fiscal |
description |
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2009. |
publishDate |
2012 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012-10-24T15:32:44Z 2012-10-24T15:32:44Z 2012-10-24T15:32:44Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
276406 http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93032 |
identifier_str_mv |
276406 |
url |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93032 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
136 f.| il., grafs., tabs. application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSC instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) instacron:UFSC |
instname_str |
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
instacron_str |
UFSC |
institution |
UFSC |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSC |
collection |
Repositório Institucional da UFSC |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808652317498540032 |