{"id":22715,"date":"2026-09-24T13:50:29","date_gmt":"2026-09-24T16:50:29","guid":{"rendered":"https:\/\/sgpsolucoes.com.br\/site\/?p=22715"},"modified":"2026-09-24T13:50:30","modified_gmt":"2026-09-24T16:50:30","slug":"estudo-sobre-uso-de-dados-em-previsao-de-receitas-aprimora-contabilidade-publica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sgpsolucoes.com.br\/site\/estudo-sobre-uso-de-dados-em-previsao-de-receitas-aprimora-contabilidade-publica\/","title":{"rendered":"Estudo sobre uso de dados em previs\u00e3o de receitas aprimora contabilidade p\u00fablica"},"content":{"rendered":"

Revista do TCU traz artigo que apresenta modelo preditivo capaz de analisar simultaneamente s\u00e9ries hist\u00f3ricas de receitas de diferentes \u00f3rg\u00e3os e comparar m\u00e9todos de previs\u00e3o<\/em><\/p>

A previs\u00e3o de receitas<\/strong> \u00e9 uma etapa importante do planejamento or\u00e7ament\u00e1rio e pode ganhar novas ferramentas com o avan\u00e7o da ci\u00eancia de dados<\/strong>. \u00c9 nesse contexto que a Revista do Tribunal de Contas da Uni\u00e3o (RTCU)<\/strong> publica, nessa quinta-feira (24\/9), o artigo “An\u00e1lise simult\u00e2nea das receitas de m\u00faltiplos \u00f3rg\u00e3os governamentais<\/strong>“. O trabalho \u00e9 de autoria do auditor de controle externo do Tribunal de Contas do Estado de S\u00e3o Paulo (TCE-SP), Otoniel Arruda Costa e do doutorando e mestre em ci\u00eancias pela Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), Henrique Raymundo G\u00f3ia.<\/p>

Leia o artigo completo na Revista do TCU<\/a><\/p>

O estudo apresenta modelo computacional desenvolvido em linguagem R<\/strong> que permite analisar, de forma simult\u00e2nea, s\u00e9ries temporais de receitas or\u00e7ament\u00e1rias de diferentes \u00f3rg\u00e3os arrecadadores e comparar automaticamente m\u00e9todos de previs\u00e3o. A proposta busca dar mais agilidade ao trabalho de analistas que lidam com grandes conjuntos de s\u00e9ries de receitas. Em vez de executar separadamente as mesmas fun\u00e7\u00f5es para cada conjunto de dados, o modelo re\u00fane o processamento em um \u00fanico algoritmo e permite comparar os resultados de diferentes m\u00e9todos de previs\u00e3o.<\/p>

Para testar a solu\u00e7\u00e3o, os autores utilizaram dados do TCE-SP e da Funda\u00e7\u00e3o Sistema Estadual de An\u00e1lise de Dados (Seade). Foram selecionados os munic\u00edpios de S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos<\/strong> e Sorocaba<\/strong>, que apresentavam caracter\u00edsticas econ\u00f4micas semelhantes, e analisadas suas receitas, com o objetivo de elaborar previs\u00f5es para os exerc\u00edcios de 2022 e 2023.<\/p>

Compara\u00e7\u00e3o entre m\u00e9todos<\/strong><\/p>

A pesquisa comparou dois m\u00e9todos de previs\u00e3o: M\u00e9dia M\u00f3vel Integrada Autorregressiva (Arima)<\/strong> e Suaviza\u00e7\u00e3o Exponencial<\/strong>. Os resultados mostraram que n\u00e3o houve um m\u00e9todo com melhor desempenho nos dois munic\u00edpios.<\/p>

Em S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos<\/strong>, o modelo Arima apresentou erro percentual absoluto m\u00e9dio (MAPE) de 9,75%<\/strong>, enquanto a Suaviza\u00e7\u00e3o Exponencial registrou 13,2%<\/strong>. Em Sorocaba<\/strong>, os resultados foram de 15,3%<\/strong> para o Arima e 12,3% <\/strong>para a <\/strong>Suaviza\u00e7\u00e3o Exponencial. Segundo os autores, os resultados demonstraram que munic\u00edpios com caracter\u00edsticas econ\u00f4micas semelhantes podem demandar m\u00e9todos de modelagem diferentes. A compara\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica entre t\u00e9cnicas, portanto, pode ajudar o analista a identificar o modelo mais adequado a cada conjunto de dados.<\/p>

Outro resultado destacado pelo estudo \u00e9 a possibilidade de utilizar o pacote Fable, em linguagem R<\/strong>, para gerar modelos de mais de uma s\u00e9rie temporal e aplicar diferentes m\u00e9todos de forma concomitante. Para os autores, essa caracter\u00edstica pode trazer ganhos de escala e de tempo, al\u00e9m de ampliar a comparabilidade entre \u00f3rg\u00e3os e institui\u00e7\u00f5es.<\/p>

Embora a aplica\u00e7\u00e3o apresentada tenha utilizado dados de munic\u00edpios paulistas, o artigo destaca que a metodologia pode ser aplicada a outros entes p\u00fablicos. A ferramenta tamb\u00e9m pode ser utilizada n\u00e3o apenas para realizar previs\u00f5es, mas tamb\u00e9m para observar o comportamento das s\u00e9ries de receitas e identificar padr\u00f5es que auxiliem an\u00e1lises, auditorias e processos de tomada de decis\u00e3o.<\/p>

Os autores concluem que o modelo \u00e9 vi\u00e1vel para apoiar o planejamento or\u00e7ament\u00e1rio e a an\u00e1lise de receitas p\u00fablicas<\/strong>. Ressaltam, contudo, que a utiliza\u00e7\u00e3o das ferramentas de modelagem deve estar associada \u00e0 experi\u00eancia profissional, ao conhecimento das ci\u00eancias econ\u00f4micas e da ci\u00eancia de dados e, no caso dos \u00f3rg\u00e3os governamentais, ao cumprimento da legisla\u00e7\u00e3o aplic\u00e1vel<\/strong>.<\/p>

O artigo integra o volume 157 da Revista do TCU<\/strong>, na \u00e1rea tem\u00e1tica Contabilidade p\u00fablica e ci\u00eancia de dados<\/strong>. O trabalho tem DOI 10.69518\/2186<\/strong>.<\/p>

Fonte: TCU<\/strong><\/p>\n

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