5º lugar. Modelos preditivos para maximização de retorno em compensação de crédito

Araujo, Marcio Vital Santos de

Please use this identifier to cite or link to this item: bibliotecadigital.pre.economia.gov.br/handle/123456789/522840

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.creator	Araujo, Marcio Vital Santos de	-
dc.date.accessioned	2019-11-30T04:30:02Z	-
dc.date.accessioned	2021-11-11T20:40:52Z	-
dc.date.available	2019-11-30T04:30:02Z	-
dc.date.available	2021-11-11T20:40:52Z	-
dc.date.created	2019-11-30T04:30:02Z	-
dc.date.issued	2017	-
dc.identifier	http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/4636	-
dc.identifier.uri	http://bibliotecadigital.economia.gov.br/handle/123456789/522840	-
dc.description.abstract	O presente trabalho pretende contribuir com a garantia da arrecadação a partir da melhoria na seleção de Pedido Eletrônico de Restituição, Ressarcimento ou Reembolso e Declaração de Compensação (PER/DCOMP), com o fim de eleger para auditoria aqueles documentos que possuem maiores chances de terem o crédito pleiteado não homologado.	-
dc.language	Idioma::Português:portuguese:pt	-
dc.publisher	Receita Federal do Brasil	-
dc.rights	Receita Federal do Brasil	-
dc.rights	Termo::Autorização: O autor da obra autorizou a Escola Nacional de Administração Pública (ENAP) a disponibilizá-la, em Acesso Aberto, no portal da ENAP, na Biblioteca Graciliano Ramos e no Repositório Institucional da ENAP. Atenção: essa autorização é válida apenas para a obra em seu formato original.	-
dc.source	https://repositorio.enap.gov.br/	-
dc.subject	Análise de Crédito	-
dc.subject	Crédito Tributário	-
dc.subject	Arrecadação Federal	-
dc.subject	Análise de Dados	-
dc.subject	Mineração de Dados	-
dc.subject	Tecnologia da Informação	-
dc.title	5º lugar. Modelos preditivos para maximização de retorno em compensação de crédito	-
dc.type	Capítulo de Livro	-
Appears in Collections:	Prêmio de Criatividade e Inovação da Receita Federal do Brasil

Files in This Item:

There are no files associated with this item.

Show simple item record