Mineração de dados aplicados ao sistema integrado de administração financeira do governo federal - SIAFI : detecção de anomalias na emissão de notas de empenho / Data mining applied to the Sistema Integrado de Administração Financeira do Governo Federal SIAFI: auditing the application of federal funds

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Esta tese tem por objetivo propor um modelo para a detecção automática de indícios de irregularidades na execução da despesa pública, baseado em dados extraídos do Sistema Integrado de Administração Financeira do Governo Federal - SIAFI. O modelo proposto foi desenvolvido para atuar como ferramenta auxiliar ao trabalho de fiscalização da Administração Pública executado pelo Tribunal de Contas da União. As análises realizadas pelo modelo baseiam-se em dois procedimentos complementares: sistema especialista e mineração de dados. A primeira alternativa permite criar um repositório de regras de conhecimento, extraídas da legislação e da experiência de analistas do TCU. A mineração de dados busca de forma automática informações não triviais, que não possam ser facilmente explicitadas através das regras de conhecimento. A principal contribuição do trabalho é a sistematização do procedimento de detecção, detalhando os componentes do modelo e a interação entre eles. Com o objetivo de validar o modelo proposto, é feita a implementação do componente de mineração de dados, caracterizado no trabalho por um modelo matemático de comportamento quanto à execução da despesa e por algoritmos que, utilizando o modelo de comportamento, permitem detectar indícios de irregularidades. O componente de mineração de dados foi implementado com o uso de técnicas estatísticas, redes neurais e lógica nebulosa.

ASSUNTO(S)

orçamento - brasil. - métodos estatísticos budget - brazil - statistical methods neural networks (computer science) financas publicas internas detecção de anomalias budget - brazil - data mining redes neurais (computação) orçamento - brasil. - exploração de dados (computação)

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