Métodos estatísticos para análise de sobrepreço em compras públicas

Abstract

Este documento apresenta o relatório das atividades de pesquisa de Iniciação Cientí- fica (PIBIC/CNPq) desenvolvidas no escopo do Projeto Céos – Inteligência de Dados para a Sociedade, fruto da parceria entre a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e o Ministério Público de Santa Catarina (MPSC). O estudo foca na garantia da qualidade do gasto público, com ênfase na detecção de valores discrepantes (sobrepreços) nas notas fiscais de aquisição de medicamentos no estado. Embora conceitualmente simples, a de- tecção de sobrepreço em compras públicas envolve vários desafios. A variação temporal dos preços faz com que a aplicação de métricas estáticas convencionais de dispersão tenda a gerar elevados índices de falsos positivos ou mascarar irregularidades reais. Visando so- lucionar este problema de maneira escalável, este trabalho de iniciação científica propõe uma metodologia simples, fundamentada em estatística, em que a detecção de sobrepreço é obrigatoriamente precedida por um rigoroso modelo de ajuste temporal. A abordagem desenvolvida associa o fator tempo à modelagem dos valores licitados através da técnica de médias móveis, isolando a tendência central de preço previamente à aplicação do cálculo do Z-score. O grande diferencial técnico desta pesquisa consiste na formulação e implemen- tação de uma lógica de janela dinâmica adaptativa. O algoritmo implementado garante um número mínimo de observações, sendo aplicável mesmo diante de cenários de dados go- vernamentais esparsos. As rotinas foram integralmente programadas em linguagem Python e integradas ao Painel Inteligente Céos. Como resultado prático, a ferramenta automatiza a geração de diagnósticos visuais e alertas de risco, transformando dados brutos em inteli- gência fiscal. Conclui-se que a solução otimiza a auditoria contínua, economiza recursos estatais e fortalece a transparência pública orientada por evidências.