Estimating the Risk of Failure in Government Auctions in Brazil

  • João B. R. Fonseca UnB / TCU
  • Luís F. P. Garcia UnB
  • Marcos F. Caetano UnB

Resumo


O governo federal brasileiro realiza aproximadamente 63 mil pregões eletrônicos por ao ano, com despesas de cerca de R$190 bilhões. Agências de fiscalização enfrentam desafios para monitorar essas aquisições devido ao alto volume e custo. Este artigo propõe um modelo para classificar os pregões com base no risco de irregularidades. Os resultados obtidos indicam que o modelo de aprendizagem de máquina baseado no algoritmo XGBoost é eficaz na identificação de itens de pregão com maior risco de irregularidades graves, com um recall de 84% para a classe de interesse. O modelo tem o potencial de otimizar os recursos de fiscalização, direcionando os esforços para os pregões mais críticos, aumentando a probabilidade de detectar irregularidades e a expectativa de controle dos órgãos governamentais fiscalizados.
Palavras-chave: Aprendizagem de máquina, classificação, pregão, irregularidade

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Publicado
17/11/2024
FONSECA, João B. R.; GARCIA, Luís F. P.; CAETANO, Marcos F.. Estimating the Risk of Failure in Government Auctions in Brazil. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 21. , 2024, Belém/PA. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 637-646. ISSN 2763-9061. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2024.245280.

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