Budget Digital Twin e a inovação na previsão das receitas públicas

Resumo

O presente artigo propõe a apresentação de um modelo analítico de previsão das receitas públicas municipais, com o objetivo de qualificar a tomada de decisão dos gestores públicos por meio da produção de informações estruturadas, capazes de tornar o ciclo orçamentário mais responsivo e eficiente. A proposta fundamenta-se na utilização de séries históricas de arrecadação e na aplicação de simulações probabilísticas, por meio do método de Monte Carlo, para a identificação da trajetória estatisticamente mais provável das receitas em determinado exercício, bem como para a definição de bandas de realização. Tal abordagem é concebida como a primeira etapa para a construção de um Budget Digital Twin (BDT) ou Gêmeo Digital do Orçamento. O estudo aplica o modelo a seis municípios de diferentes portes populacionais, analisando a relação entre receitas previstas, receitas realizadas e projeções para exercício subsequente, confrontadas com os resultados efetivamente observados. Os resultados indicam que a qualificação da fase de previsão das receitas contribui significativamente para a redução de desvios sistemáticos entre planejamento e execução orçamentária, oferecendo subsídios mais realistas à tomada de decisão fiscal. Conclui-se que a adoção de abordagens analíticas baseadas em dados históricos e simulações probabilísticas fortalece a governança fiscal e amplia o potencial de atuação preventiva e o controle concomitante dos Tribunais de Contas, ao mesmo tempo em que estabelece bases metodológicas para futuras extensões do modelo às demais fases do ciclo orçamentário.