Forecasting Bid-rigging in Brazil

Authors

  • Vinícius Morais UFU/FAGEN
  • Daniel Vitor Tartari Garruti Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
  • Pablo Rogers UFU/FAGEN
  • Flavio Barboza UFU/FAGEN

Keywords:

Licitações, Fraudes, Serviço Público, Inteligência Artificial, Random Forest

Abstract

Electronic bidding portals have modernized the acquisition of goods and services, making it more efficient, competitive and transparent. To keep up with these changes, oversight must also adapt. In the academic context, there has been progress in the use of Artificial Intelligence techniques, such as Random Forest, to predict bid-rigging. This study applied the model to 2022 tender data to predict the incidence of fines on companies. The model proved to be efficient, with an average monthly F1 Score of 78.5% and an annual F1 Score of 80%. Recall was 90% for both periods. In January, the best results were obtained (recall = 1.00 and F1 Score = 0.96), while in November there was a significant drop (recall = 0.47 and F1 Score = 0.54). The potential impact of this study not only on academia but also on citizens and public managers stands out, offering an effective tool for detecting potential misconduct.

Author Biographies

Vinícius Morais, UFU/FAGEN

Experiência desde 2019 na área de Licitações na carreira de Técnico Administrativo da Universidade Federal de Uberlândia. MBA em Gerenciamento de Projetos pela FGV (2019). Graduação em Ciências Econômicas pela UFU (2016). Discente do Mestrado Profissional do PPGO da FAGEN/UFU.

Pablo Rogers, UFU/FAGEN

Doutor em Administração na área de finanças pela Faculdade de Economia e Administração da Universidade de São Paulo (FEA/USP) e professor da área de finanças (graduação) e métodos quantitativos (pós-graduação) da Faculdade de Gestão e Negócios (FAGEN) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Em 2011 recebeu o Prêmio Revelação em Finanças concedido pelo Instituto Brasileiro de Executivos em Finanças e a Consultoria Internacional KPMG pela inovação proposta em sua tese: um modelo de avaliação de risco de crédito para pessoas físicas baseado em variáveis e escalas psicológicas. Foi coordenador do MBA em Gerenciamento em Projetos da FAGEN/UFU por mais de 10 anos.

Flavio Barboza, UFU/FAGEN

Professor de Finanças da UFU-FAGEN desde 2015; possui graduação em Matemática pela UNESP, mestrado em Biofísica Molecular pela UNESP, doutorado em Finanças Estratégicas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie com período sanduíche na Leonard Stern School of Business - New York University, dois estágios pós-doutorado e Livre Docência em Contabilidade pela USP. Tem experiência na área de Matemática aplicada em Finanças (Públicas e Corporativas), com ênfase em Gestão de Riscos, Desempenho e Análise de Investimentos. Ainda, desenvolve projetos de pesquisa envolvendo machine learning aplicado a Finanças.

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Published

18-09-2024

How to Cite

Morais, V., Tartari Garruti, D. V., Rogers, P., & Barboza, F. (2024). Forecasting Bid-rigging in Brazil. CADERNOS DE FINANÇAS PÚBLICAS, 24(03). Retrieved from https://publicacoes.tesouro.gov.br/index.php/cadernos/article/view/256