Publication
Innovative Applications of Artificial Neural Networks in Tax Forecasting
| datacite.subject.fos | Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.author | Rodolfo, Bruno Couto de Abreu | |
| dc.contributor.author | Gonçalves, Bruno F. | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-05T10:48:40Z | |
| dc.date.available | 2025-06-05T10:48:40Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | The importance of forecasting tax revenues is vital for economic planning and financial sustainability in Mozambique. The study addresses this topic by exploring the potential of Artificial Neural Networks (ANNs) to improve such predictions. The central problem is the limitation of conventional methods in capturing the complexity of fiscal data. The objective is to develop an ANN model that incorporates historical data and economic factors, providing a mixed methodology that enriches the analysis with qualitative and quantitative data. The rationale for adopting ANNs lies in their superior modeling and prediction capabilities in large and complex data environments. The results achieved demonstrate that ANNs can predict tax revenues with greater accuracy, surpassing traditional models. The conclusion points to the ANN as a valuable tool for tax authorities, enhancing efficiency in collection and contributing to the country's fiscal stability. | eng |
| dc.description.abstract | A importância da previsão das receitas fiscais é vital para o planeamento econômico e sustentabilidade financeira em Moçambique. Este estudo aborda este tópico explorando o potencial das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para melhorar tais previsões. O problema central é a limitação dos métodos convencionais em captar a complexidade dos dados fiscais. A razão para a adoção de RNAs reside na sua superior capacidade de modelação e previsão em ambientes de dados grandes e complexos. Os resultados obtidos demonstram que as RNAs podem prever as receitas fiscais com maior precisão, superando os modelos tradicionais. A conclusão aponta para a RNA como uma ferramenta valiosa para as autoridades fiscais, aumentando a eficiência na cobrança e contribuindo para a estabilidade fiscal do país. | por |
| dc.identifier.citation | Rodolfo, Bruno Couto de Abreu; Gonçalves, Bruno F. (2025). Innovative Applications of Artificial Neural Networks in Tax Forecasting. Navus-Revista de Gestão e Tecnologia. ISSN 2237-4558. 16, p. 1-18 | |
| dc.identifier.doi | 10.22279/navus.v16.1953 | |
| dc.identifier.issn | 2237-4558 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/34559 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.peerreviewed | yes | |
| dc.publisher | Centro Universitário Senac | |
| dc.relation.ispartof | Navus - Revista de Gestão e Tecnologia | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.subject | Neural networks | |
| dc.subject | Tax forecast | |
| dc.subject | Sustainability | |
| dc.title | Innovative Applications of Artificial Neural Networks in Tax Forecasting | eng |
| dc.type | journal article | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.endPage | 18 | |
| oaire.citation.startPage | 1 | |
| oaire.citation.title | Navus-Revista de Gestão e Tecnologia | |
| oaire.citation.volume | 16 | |
| oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
| person.familyName | Gonçalves | |
| person.givenName | Bruno F. | |
| person.identifier.ciencia-id | 311F-2464-A92D | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-7541-3673 | |
| relation.isAuthorOfPublication | b13133cb-538d-45be-b721-2086620fd7aa | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | b13133cb-538d-45be-b721-2086620fd7aa |