Estimación de los ingresos de la deuda activa de la Unión con Machine Learning

Un análisis basado en datos de ingresos fiscales de 2015 a 2021

Autores/as

  • Rubens Quaresma Santos Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional

DOI:

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

Palabras clave:

Deuda activa, Recaudación de impuestos, Presupuesto, Aprendizaje automático, Ciencia de los datos

Resumen

La Procuraduría General del Tesoro Nacional, cómo ente encargado de recaudar la Deuda Activa de la Unión debe presentar, al cierre de cada ejercicio fiscal, los resultados alcanzados y las previsiones de recaudación del ejercicio siguiente para la composición de las próximas Leyes de Presupuesto. Actualmente, esta estimación se realiza mediante la técnica de suavizamiento exponencial, que considera los ingresos pasados ??para proyectar los ingresos futuros. Este artículo busca evaluar la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en la elaboración de estas proyecciones, cómo medio para mejorar la gestión. Se probaron los algoritmos de regresión lineal, árbol de decisión, bosque aleatorio y árbol de decisión de aumento de gradiente. Los modelos fueron alimentados con información de los indicadores macroeconómicos IPCA, IGP-M, PBI, Tipo de Cambio y Tasa SELIC, así como datos de cuotas excepcionales y operaciones tributarias puestas a disposición de los contribuyentes por parte del Tesoro Nacional.

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Publicado

2022-12-20

Número

Vol. 14 Núm. 26 (2022): Revista da CGU, 26,jul-dez/2022

Sección

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades

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Derechos de autor 2022 Revista da CGU

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Cómo citar

Estimación de los ingresos de la deuda activa de la Unión con Machine Learning: Un análisis basado en datos de ingresos fiscales de 2015 a 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: 24 dec. 2024.

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