Estudo sobre uso de dados em previsão de receitas aprimora contabilidade pública

A previsão de receitas é uma etapa importante do planejamento orçamentário e pode ganhar novas ferramentas com o avanço da ciência de dados. É nesse contexto que a Revista do Tribunal de Contas da União (RTCU) publica, nessa quinta-feira (24/9), o artigo "Análise simultânea das receitas de múltiplos órgãos governamentais". O trabalho é de autoria do auditor de controle externo do Tribunal de Contas do Estado de São Paulo (TCE-SP), Otoniel Arruda Costa e do doutorando e mestre em ciências pela Universidade de São Paulo (USP), Henrique Raymundo Góia.

Leia o artigo completo na Revista do TCU

O estudo apresenta modelo computacional desenvolvido em linguagem R que permite analisar, de forma simultânea, séries temporais de receitas orçamentárias de diferentes órgãos arrecadadores e comparar automaticamente métodos de previsão. A proposta busca dar mais agilidade ao trabalho de analistas que lidam com grandes conjuntos de séries de receitas. Em vez de executar separadamente as mesmas funções para cada conjunto de dados, o modelo reúne o processamento em um único algoritmo e permite comparar os resultados de diferentes métodos de previsão.

Para testar a solução, os autores utilizaram dados do TCE-SP e da Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (Seade). Foram selecionados os municípios de São José dos Campos e Sorocaba, que apresentavam características econômicas semelhantes, e analisadas suas receitas, com o objetivo de elaborar previsões para os exercícios de 2022 e 2023.

Comparação entre métodos

A pesquisa comparou dois métodos de previsão: Média Móvel Integrada Autorregressiva (Arima) e Suavização Exponencial. Os resultados mostraram que não houve um método com melhor desempenho nos dois municípios.

Em São José dos Campos, o modelo Arima apresentou erro percentual absoluto médio (MAPE) de 9,75%, enquanto a Suavização Exponencial registrou 13,2%. Em Sorocaba, os resultados foram de 15,3% para o Arima e 12,3% para a Suavização Exponencial. Segundo os autores, os resultados demonstraram que municípios com características econômicas semelhantes podem demandar métodos de modelagem diferentes. A comparação automática entre técnicas, portanto, pode ajudar o analista a identificar o modelo mais adequado a cada conjunto de dados.

Outro resultado destacado pelo estudo é a possibilidade de utilizar o pacote Fable, em linguagem R, para gerar modelos de mais de uma série temporal e aplicar diferentes métodos de forma concomitante. Para os autores, essa característica pode trazer ganhos de escala e de tempo, além de ampliar a comparabilidade entre órgãos e instituições.

Embora a aplicação apresentada tenha utilizado dados de municípios paulistas, o artigo destaca que a metodologia pode ser aplicada a outros entes públicos. A ferramenta também pode ser utilizada não apenas para realizar previsões, mas também para observar o comportamento das séries de receitas e identificar padrões que auxiliem análises, auditorias e processos de tomada de decisão.

Os autores concluem que o modelo é viável para apoiar o planejamento orçamentário e a análise de receitas públicas. Ressaltam, contudo, que a utilização das ferramentas de modelagem deve estar associada à experiência profissional, ao conhecimento das ciências econômicas e da ciência de dados e, no caso dos órgãos governamentais, ao cumprimento da legislação aplicável.

O artigo integra o volume 157 da Revista do TCU, na área temática Contabilidade pública e ciência de dados. O trabalho tem DOI 10.69518/2186.

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