Previsão de anulação de projetos financiados por fundos públicos

• Main Author: Vilas, Alberto Neto
• Publication Date: 2021
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10071/24119
• topic: ETL; Big data; Data mining --

A atribuição de fundos públicos é de extrema importância para o aumento de competitividade das empresas. A justiça na sua aplicação e a garantia da sua boa e completa utilização é uma preocupação constante das agências competentes, IAPMEI e AICEP. A análise dos dados das candidaturas por sistemas automáticos, pode ajudar a focar as fiscalizações em projetos de maior risco. O problema que será minimizado com este estudo será a previsão de projetos anulados no momento da candidatura. Os projetos anulados são aqueles que durante a sua execução são cancelados, podendo dar lugar a devoluções de valores monetário. Todos os projetos cativam o valor elegível, desde que são aceites até ao fim ou cancelamento da sua execução. Esta dissertação apresenta um estudo usando os dados das candidaturas de projetos do IAPMEI. O objetivo foi criar modelos de previsão de anulação de projetos e identificação das principais características envolvidas nesta tarefa. Para além disto, está englobada toda a tarefa de extração e transformação de dados relativos a todos os ficheiros de um ciclo de vida de um projeto. Por fim, os modelos de previsão das anulações que resultaram deste estudo foram integrados num protótipo que visa automatizar a tarefa de classificação dos projetos no momento da candidatura. Através desta dissertação, as instituições que gerem os fundos públicos serão capazes de gerir melhor os fundos disponíveis de forma a otimizar a sua aplicação e criar mais oportunidades e maior eficiência para as empresas que usufruem dos mesmos.