Estimating the Union's Active Debt Revenues with Machine Learning

An analysis based on tax revenues data from 2015 to 2021

Authors

  • Rubens Quaresma Santos Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional

DOI:

https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v14i26.529

Keywords:

Active debt, Tax Collection, Budget, Machine Learning, Data Science

Abstract

As the entity responsible for collecting the Active Debt of the Union, the Attorney General's Office of the National Treasury must present, at the end of each fiscal year, the results achieved and the collection forecasts for the following year for the composition of forthcoming Budget Laws. Currently, this estimate is made using the exponential smoothing technique, which considers past income to project future revenue. This article seeks to evaluate the application of machine learning algorithms in the elaboration of these projections, as a means of improving management. Linear Regression, Decision Tree, Random Forest and Gradient Boosting Decision Tree algorithms were tested. The models were fed with information from the macroeconomic indicators IPCA, IGP-M, GDP, Exchange rate and SELIC rate, as well as data on exceptional installments and tax transactions made available to taxpayers by the National Treasury.

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Published

2022-12-20

Issue

Vol. 14 No. 26 (2022): Revista da CGU, 26,jul-dez/2022

Section

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades

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How to Cite

Estimating the Union’s Active Debt Revenues with Machine Learning: An analysis based on tax revenues data from 2015 to 2021. Revista da CGU, [S. l.], v. 14, n. 26, 2022. DOI: 10.36428/revistadacgu.v14i26.529. Disponível em: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/529.. Acesso em: 16 may. 2024.

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