Aprendizado Profundo Aplicado na Previsão de Receita Tributária Utilizando Variáveis Endógenas

  • Priscila Silva Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Karla Figueiredo UERJ/PUC-Rio

Resumo


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.

Palavras-chave: Redes Neurais. LSTM. Modelo de Previsão. Arrecadação do ICMS. Estado do Rio de Janeiro. Séries Temporais.

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Publicado
20/10/2020
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SILVA, Priscila; FIGUEIREDO, Karla. Aprendizado Profundo Aplicado na Previsão de Receita Tributária Utilizando Variáveis Endógenas. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 17. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 414-425. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12147.