http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/21973| File | Description | Size | Format | |
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| 2016_CiriloMaxMacedodeMorais.pdf | 7,74 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | Proposição de indicadores para investigação de licitações por meio de técnicas de reconhecimento de padrões estatísticos e mineração de dados |
| Other Titles: | Indicators proposition for bidding investigation by statistical pattern recognition and data mining |
| Authors: | Morais, Cirilo Max Macedo de |
| Orientador(es):: | Borges, Díbio Leandro |
| Assunto:: | Fraude Licitação pública |
| Issue Date: | 19-Dec-2016 |
| Data de defesa:: | 12-Jul-2016 |
| Citation: | MORAIS, Cirilo Max Macedo de. Proposição de indicadores para investigação de licitações por meio de técnicas de reconhecimento de padrões estatísticos e mineração de dados. 2016. xx, 126 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016. |
| Abstract: | O trabalho descrito nesta dissertação objetiva propor a utilização de indicadores para investigação de licitações. Tais indicadores foram obtidos a partir da análise do comportamento da empresa vencedora, empresas perdedoras e do órgão licitante, além dos dados da própria licitação, por meio de técnicas de reconhecimento de padrões estatísticos e mineração de dados, e procuram apontar sobre a necessidade de uma investigação mais aprofundada em licitações de obras públicas, além de agregar informações sobre a forma de atuação das empresas participantes, facilitando a identificação de empresas fraudadoras. Durante o trabalho foram analisados indicadores utilizados para identificação de cartéis como distribuição de preços, associação de empresas, número de participantes de licitações, número de empresas vencedoras por órgãos licitantes e outros. Para verificação dos indicadores propostos foram utilizadas informações extraídas de licitações disponibilizadas pelo Tribunal de Contas dos Municípios do Estado do Ceará e comparadas com as empresas consideradas inidôneas por Órgãos Federais de controle. |
| Abstract: | The work described in this thesis aims to propose the use of indicators for bids investigation. Such indicators were obtained from the analysis of the winner company, losing companies and bidder agencies behaviors, in addition to the data of the bidding itself, through the use of pattern recognition and data mining, and seek to point on the need of further investigation in bids for civil engineering works, as well as aggregate information about the bidding companies performance, helping the identification of fraudulent companies. During the study, were analyzed indicators to identify cartels, as distribution of prices, association of companies, number of participants, number of bidder companies and number of winner companies in bidder agencies, among others. For the methodology verification, were extracted information from tenders offered by the Court of Auditors of municipalities in the State of Ceará and compared them with the fraudulent companies considered by Federal Control Agencies. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| DOI: | http://dx.doi.org/10.26512/2016.07.D.21973 |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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