Predição da Inadimplência do IPVA no Estado do Ceará Utilizando Aprendizado de Máquina - V. Silva, Maria Inês; da S. Pinheiro, Francisco Victor; C. Mattos, César Lincoln; S. Monteiro Filho, José Maria da; C. Andrade, Rossana M. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2024)
Para os estados e municípios brasileiros, o Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) é a segunda fonte mais importante de receita. A adimplência na arrecadação do IPVA depende de diferentes fatores, tais como a economia do país, o valor venal e a residência dos veículos, dentre outros fatores. Prever se os contribuintes serão adimplentes ou não em relação ao pagamento do IPVA pode fornecer subsídios que auxiliem os governos a elaborar políticas públicas, planejando ações fiscais e direcionando as campanhas de incentivo ao pagamento tempestivo do imposto. Neste trabalho, foi realizada uma série de experimentos buscando construir uma solução para o problema de classificação de contribuintes quanto à adimplência em relação ao pagamento do IPVA. Foram utilizados dados reais referentes ao IPVA do Estado do Ceará no período de 2019 a 2023. Ao todo, quatro algoritmos de classificação foram explorados para classificar os contribuintes em dois grupos: adimplentes e inadimplentes. Os melhores resultados alcançaram uma pontuação F1 de 0,86 comprovando a viabilidade da solução proposta.