Previsão e avaliação do desempenho dos contribuintes do ICMS do estado do Ceará utilizando as redes neurais artificiais

Autores

  • Sérgio Ricardo Alves Sisnando Universidade de Fortaleza - Unifor
  • Marcos Airton de Sousa Freitas Universidade Federal do Ceará - UFC

DOI:

https://doi.org/10.61673/ren.2006.599

Palavras-chave:

Redes neurais artificiais, Tomada de decisão, Métodos de previsão, ICMS.

Resumo

Métodos de previsão convencionais, sejam univariados ou multivariados, têm alcançado limitado sucesso na realização de prognósticos de séries econômicas. Este fato se deve à grande dificuldade desses modelos em manipular observações decorrentes de ambientes extremamente dinâmicos, como é, por exemplo, o comportamento dos contribuintes de Imposto Sobre Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços (ICMS). Redes Neurais Artificiais são, em princípio, capazes de tratar com o problema de instabilidade estrutural entre as observações de uma série com parâmetros não-lineares. Nesse sentido, este trabalho procura investigar a habilidade dos modelos conexionistas em realizar avaliações e previsões acuradas do desempenho dos contribuintes do ICMS do Estado do Ceará. É proposta uma forma alternativa, por meio da identificação de padrões de comportamento. Os resultados obtidos pela aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais são analisados empiricamente e confrontados com aqueles gerados pelo Modelo Atual de previsão da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (Sefaz/CE).

Biografia do Autor

Sérgio Ricardo Alves Sisnando, Universidade de Fortaleza - Unifor

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Piauí(1986), especialização em Wasserwirtschaft Und Umwelt pela Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover(1995), especialização em Especialização em Gestão Pública pela Escola Nacional de Administração Pública(2009) e mestrado em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) pela Universidade Federal do Ceará(1991). Atualmente é Professor Assistente N-4 da Universidade de Fortaleza, Consultor Ad Hoc do TROPEN da Universidade Federal do Piauí, Especialista em Recursos Hídricos da Agência Nacional de Águas, Revisor de periódico da Revista Varia Scientia, Consultor Ad Hoc do Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí, Revisor de periódico da Revista Brasileira de Recursos Hídricos, Revisor de periódico da Anais da Academia Brasileira de Ciências (Impresso), Revisor de periódico da Water Science and Technology e Revisor de periódico da Journal of Flood Risk Management. Tem experiência na área de Engenharia Sanitária, com ênfase em Recursos Hídricos. Atuando principalmente nos seguintes temas:Chuva-Vazão, Recursos Hídricos.

Marcos Airton de Sousa Freitas, Universidade Federal do Ceará - UFC

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Piauí(1986), especialização em Wasserwirtschaft Und Umwelt pela Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover(1995), especialização em Especialização em Gestão Pública pela Escola Nacional de Administração Pública(2009) e mestrado em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) pela Universidade Federal do Ceará(1991). Atualmente é Professor Assistente N-4 da Universidade de Fortaleza, Consultor Ad Hoc do TROPEN da Universidade Federal do Piauí, Especialista em Recursos Hídricos da Agência Nacional de Águas, Revisor de periódico da Revista Varia Scientia, Consultor Ad Hoc do Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí, Revisor de periódico da Revista Brasileira de Recursos Hídricos, Revisor de periódico da Anais da Academia Brasileira de Ciências (Impresso), Revisor de periódico da Water Science and Technology e Revisor de periódico da Journal of Flood Risk Management. Tem experiência na área de Engenharia Sanitária, com ênfase em Recursos Hídricos. Atuando principalmente nos seguintes temas:Chuva-Vazão, Recursos Hídricos.

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Publicado

2017-06-30

Como Citar

Sisnando, S. R. A., & Freitas, M. A. de S. (2017). Previsão e avaliação do desempenho dos contribuintes do ICMS do estado do Ceará utilizando as redes neurais artificiais. Revista Econômica Do Nordeste, 37(1), 131–149. https://doi.org/10.61673/ren.2006.599

Edição

Seção

Artigos