Aprendizado Profundo Aplicado na Previsão de Receita Tributária Utilizando Variáveis Endógenas - Silva, Priscila; Figueiredo, Karla (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2020: Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020)
A previsão de receita tributária para a gestão de um estado em situação de crise econômico-financeira, caso do estado do Rio de Janeiro, tornou-se uma tarefa fundamental e desafiadora para as secretarias de fazenda e planejamento dos Estados, pois há incertezas econômicas e políticas que afetam a série temporal. Nesse sentido, este trabalho inicia o projeto de investigação e uso de modelos mais novos e acurados de Machine Learning, como Long Short-Term Memory (LSTM), para prever a receita de tributos. Os resultados apresentam erro relativo menor que 1%, para previsão do ICMS, indicando desempenho superior às previsões realizadas pela SEFAZ-RJ e aos modelos MLP, usados para efeitos de comparação.