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Classificação de litígios fiscais em empresas brasileiras com a utilização do aprendizado de máquina

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Autor Barzoni, Rodrigo Lucas;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/0922318074494926;
Orientador Carvalho, Alexsandro Marian;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/9529095487923334;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola de Gestão e Negócios;
Idioma pt_BR;
Título Classificação de litígios fiscais em empresas brasileiras com a utilização do aprendizado de máquina;
Resumo A presente pesquisa tratou da relação entre litígios fiscais e sustentabilidade empresarial. Há uma lacuna que trata se as companhias com forte comprometimento perante a sociedade, usufruem de práticas de elisão fiscal (ato lícito), que possam expô-las aos questionamentos das autoridades fiscais. Diante disso, o objetivo principal foi o de determinar se as empresas certificadas como socialmente responsáveis – Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE) – compartilham os mesmos litígios fiscais que as demais empresas, ambas constantes da Bolsa de Valores Brasileira (B3). Para tanto, foram coletadas 3.653 demonstrações financeiras de 382 companhias no período entre 2010 e 2021. Através de uma base de treinamento composta por 519 frequências de litígios fiscais coletadas e classificadas de forma manual, implementou-se um algoritmo de aprendizado de máquina para de forma automatizada classificar os litígios. Os resultados demonstram que as empresas do ISE possuem, em média, duas vezes mais litígios fiscais registrados e provisionados em suas demonstrações financeiras do que as empresas não participantes. Existe nesse meio uma tendência de associar este resultado ao quesito transparência de informações, uma característica fundamental exigida para que as empresas sejam certificadas como socialmente responsáveis. Sendo assim, esta pesquisa, além de contribuir para a literatura, torna-se relevante por difundir os conhecimentos sobre as práticas de elisão fiscal adotadas pelas empresas da B3, e quais os litígios fiscais a que essas empresas foram subjugadas.;
Abstract This research dealt with the relationship between tax litigation and corporate sustainability. There is a gap that deals with whether companies with a strong commitment to society, enjoy tax avoidance practices (licit act), which may expose them to questioning by the tax authorities. Therefore, the main objective was to determine whether companies certified as socially responsible – Corporate Sustainability Index (ISE) – share the same tax litigation as other companies, both listed on the Brazilian Stock Exchange (B3). For that, 3.653 financial statements of 382 companies were collected in the period between 2010 and 2021. Through a training base composed of 519 frequencies of tax litigation collected and classified manually, a machine learning algorithm was implemented to automated classification of litigation. The results show that ISE companies have, on average, twice as many tax litigation registered and provisioned in their financial statements than non-participating companies. There is a tendency in this environment to associate this result with the item transparency of information, a fundamental characteristic required for companies to be certified as socially responsible. Therefore, this research, in addition to contributing to the literature, becomes relevant for disseminating knowledge about tax avoidance practices adopted by B3 companies, and which tax litigation these companies were subject to.;
Palavras-chave Litígio fiscal; Elisão fiscal; Aprendizado de máquina; Sustentabilidade empresarial; Tax litigation; Tax avoidance; Machine learning; Corporate sustainability;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Ciências Sociais Aplicadas::Ciências Contábeis;
Tipo Dissertação;
Data de defesa 2022-12-14;
Agência de fomento Nenhuma;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12148;
Programa Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis;


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