PREVISÕES ESTATÍSTICAS PARA O COMBATE DE CRIMES FISCAIS

Danielle Velasquez Messias; Elisabeth   Regina de Toledo

Danielle Velasquez Messias Universidade Federal do Mato Grosso do Sul
Elisabeth Regina de Toledo Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) https://orcid.org/0000-0003-0109-1824

Resumo

Crimes fiscais são caracterizados pela ação ou omissão dolosa para impelir ou retardar o conhecimento da autoridade tributária competente em suprimir ou reduzir o valor do tributo devido, como o contrabando. Exemplo: produtos legais, mas importados de forma fraudulenta ou clandestina prejudicam empresas que trabalham corretamente. Retiram empregos formais, reduzem o recolhimento de tributos nos cofres públicos seriam convertidos em prestação de serviços à sociedade. Este trabalho teve com finalidade analisar a série histórica das apreensões realizadas pela Receita Federal do Brasil entre janeiro de 2012 e dezembro de 2018. A análise foi realizada através da linguagem de programação R (R, 2019) versão 3.6.1 para Windows. Foram ajustados diversos modelos e selecionado, através do critério de seleção Akaike (AIC), o modelo SARIMA(1,1,1)x(0,1,1)12, que explicou melhor os dados. Em seguida foram realizadas previsões com 95% de confiança para as apreensões mensais de 2019, que se aproximaram do real valor das apreensões efetuadas neste ano. Verificamos tendência crescente das apreensões no decorrer do ano, em especial nos últimos cinco meses, bem como um crescimento expressivo no volume de apreensões de um ano para outro. Tais informações poderão fornecer subsídios para tomadas de decisões no combate e prevenção aos crimes fiscais.