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    Identificação de Outliers para detectar riscos de gestão
    (2018-08-17) Brizeno, Raissa Costa; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/1672154276438369
    Os outliers são valores que não convergem com o restante dos dados de uma série. Estes valores quando surgem no contexto financeiro podem representar problemas que influenciam diretamente na saúde de um empreendimento e na tomada de decisão pelos gestores. Diante disto pretendeu-se com este trabalho identificar anomalias em lançamentos financeiros advindos contas contábeis de empresas reais. Para isto, realizou-se análises estatísticas dos lançamentos para que técnicas de detecção de outliers pudessem ser escolhidas e, posteriormente, comparadas com a detecção de outliers de avaliadores. Dentre a grande variedade de técnicas foram escolhidos os métodos de Boxplot, Boxplot ajustado, MAD e desvio padrão. Os resultados obtidos mostram que a maioria das séries não seguiam uma distribuição normal, e os resultados experimentais das comparações entre os métodos automáticos e os avaliadores demonstraram diferenças substanciais.