Case: Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF)

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# Case: Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF)
## <hr/>

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# Objetivos de aprendizagem de hoje

#### Compreender o case do __conselho administrativo de recursos fiscais__.

#### Compreender a diferença entre pesquisas populacionais e por amostragem

#### Compreender aspectos introdutórios sobre visualização de dados

#### Compreender a diferença entre dados públicos e dados abertos

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class: middle

# Guia para os slides

#### Slides sobre o case: __<span style="color:#3B0F70;">marca azul</span>__

#### Slides sobre pesquisa/ciência: __<span style="color:#7AD151;">marca verde</span>__

#### Slides sobre estatística: __<span style="color:#DE4968;">marca rosa</span>__

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class: jurimetrics

# Pesquisa populacional e por amostragem

.pull-left[

### Populacional

- Geralmente contém informações mais simples.
- Na maioria dos casos, não existe aplicação de técnicas estatísticas mais sofisticadas.

]

.pull-right[

### Amostragem

- Permite uma investigação mais profunda.
- Utiliza técnicas de inferência estatística, para calcular margens de erro e testes de hipótese.

]

A decisão entre realizar uma pesquisa populacional ou por amostragem está relacionada com as __perguntas de pesquisa__.

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class: case

# Sobre o case

- Objetivo: estudar como se distribuem os processos administrativos no CARF.

- Escopo regional: Brasil, já que as decisões do CARF abrangem todos os processos administrativos tributários na esfera federal.

- Escopo temporal: 01/01/2004 até 01/05/2013.

- Principais perguntas: 
    - Quais as diferenças entre o Conselho de Contribuintes e o CARF?
    - A proporção de decisões favoráveis é diferente quando o relator é do fisco?

- Parte da análise é populacional, e parte é por amostragem.

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class: case

# O que é o CARF?

- O Conselho Administrativo de Recursos Fiscais lida com processos administrativos tributários em segunda instância.

- O CARF o principal foco de investigações na [Operação Zelotes](https://lab.abj.org.br/posts/2020-01-20-carf/).

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class: case

# Extração dos dados

[Link de acesso à consulta de jurisprudência](http://carf.fazenda.gov.br/sincon/public/pages/ConsultarJurisprudencia/consultarJurisprudenciaCarf.jsf)

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class: case

# Extração dos dados

[Link de acesso à consulta de processos](https://carf.fazenda.gov.br/sincon/public/pages/ConsultarInformacoesProcessuais/consultarInformacoesProcessuais.jsf)

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class: case

# Extração dos dados

[Link de acesso à consulta do Comprot](https://comprot.fazenda.gov.br/comprotegov/site/index.html#ajax/processo-consulta.html)

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class: case

# Recursos voluntários e de ofício

- Como vimos no diagrama, podem entrar no CARF recursos do contribuinte, chamados __recursos voluntários__, e recursos do fisco, chamados __recursos de ofício__.

- Regra para entrada de recurso de ofício: valor total exonerado a partir de ~~1 milhão de reais (até 2017)~~ 2,5 milhões de reais.

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class: case

# Viés de seleção

- Como existe uma regra objetiva para entrada de recurso, pode ser que existam recursos de ofício com baixa qualidade.

- Qual o impacto dessa regra na proporção de decisões desfavoráveis nos recursos de ofício?

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# Visualização de dados

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class: stats

# O que é um gráfico estatístico?

Um gráfico estatístico é uma representação visual dos dados por meio de atributos estéticos (posição, cor, forma, tamanho, ...) de formas geométricas (pontos, linhas, barras, ...). Ver: [The Grammar of Graphics](https://www.springer.com/gp/book/9780387245447).

Um gráfico pode ser construído em __camadas__: um gráfico é a sobreposição de elementos visuais. Ver: [A layered grammar of graphics](https://vita.had.co.nz/papers/layered-grammar.html).

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class: stats

# Camadas

Para construir um gráfico, começamos com o canvas. No R, por exemplo, a função `ggplot()` cria a primeira camada do nosso gráfico: uma tela em branco (cinza).

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class: stats

# Camadas

.panelset[

.panel[
.panel-name[Canvas]

]

.panel[
.panel-name[Canvas (R)]

```r
carfn |> 
  ggplot()
```

]

.panel[
.panel-name[Eixos]

]

.panel[
.panel-name[Eixos (R)]

```r
carfn |> 
  ggplot() +
  aes(x = autor, y = prop)
```

]

.panel[
.panel-name[Geometria]

]

.panel[
.panel-name[Geometria (R)]

```r
carfn |> 
  ggplot() +
  aes(x = autor, y = prop) +
  geom_col()
```

]
]

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class: stats

# Camadas

Depois, podemos trabalhar a estética com temas e detalhamentos.

.panelset[
.panel[
.panel-name[Completo]

]
.panel[
.panel-name[Completo (R)]

```r
carfn |> 
  ggplot() +
  aes(x = autor, y = prop) +
  geom_col(
    fill = viridis::viridis(1, 1, .2, .8, option = "A"),
    width = .5
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::percent_format(accuracy = 1), 
    breaks = seq(0, 1, .1)
  ) +
  theme_minimal(14) +
  geom_hline(yintercept = .5, colour = 2, linetype = 2) +
  labs(
    x = "Tipo de autor",
    y = "Vitórias do contribuinte (%)",
    title = "Vitórias do contribuinte",
    subtitle = "Conselho Administrativo de Recursos Fiscais",
    caption = "Fonte: Elaboração própria"
  )
```

]
]

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class: stats

# Medidas de posição e variabilidade

.pull-left[

### Medidas de posição

- Resumo que localiza um ponto de interesse no conjunto de dados.

- Exemplos de medidas de posição: média, proporção, mediana, quantis.
    - [Diferença entre média e mediana](https://forum.abj.org.br/t/diferenca-entre-media-e-mediana/84)
    
]

.pull-right[

### Medidas de variabilidade

- Resumo dos dados que mede quanto os números variam, complementando a informação da posição.

- Exemplos de medidas de variabilidade: variância, desvio padrão, coeficiente de variação, diferença inter quartis

]

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class: stats

.pull-left[

### Análise unidimensional

Estuda a distribuição de uma variável.

Exemplos: gráficos de barras, histogramas, boxplot.

]

.pull-right[

### Análise bidimensional

Estuda a relação entre duas variáveis. Pode se estender a múltiplas variáveis.

Exemplos: gráficos de barras, séries de tempo, gráficos de dispersão.

]

[Este site](https://www.r-graph-gallery.com) é um bom ponto de partida para a visualização de dados.

[Este post](https://forum.abj.org.br/t/ferramentas-uteis-para-graficos/67) apresenta uma série de referências legais para visualização de dados.

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class: stats

# Pizza

Gráficos de pizza podem parecer legais a princípio, mas podem levar a gráficos pouco legíceis.

[Este post](https://forum.abj.org.br/t/graficos-de-pizza-sao-ruins/41) discute um pouco sobre o tema.

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class: stats

# Gráficos interativos

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<script type="application/json" data-for="htmlwidget-1d700a278d450fc8835f">{"x":{"hc_opts":{"chart":{"reflow":true},"title":{"text":null},"yAxis":{"title":{"text":"prop"},"type":"linear"},"credits":{"enabled":false},"exporting":{"enabled":true,"filename":"votacao"},"boost":{"enabled":false},"plotOptions":{"series":{"label":{"enabled":false},"turboThreshold":0,"showInLegend":false},"treemap":{"layoutAlgorithm":"squarified"},"scatter":{"marker":{"symbol":"circle"}},"pie":{"allowPointSelect":true,"cursor":"pointer"}},"series":[{"group":"group","data":[{"votacao":"Maioria","n":25807,"prop":0.159129587608524,"lab":"15.9%","y":0.159129587608524,"name":"Maioria"},{"votacao":"Unanimidade","n":125851,"prop":0.776014946724546,"lab":"77.6%","y":0.776014946724546,"name":"Unanimidade"},{"votacao":"Voto de qualidade","n":10518,"prop":0.0648554656669297,"lab":"6.5%","y":0.0648554656669297,"name":"Voto de qualidade"}],"type":"pie"}],"xAxis":{"type":"category","title":{"text":"votacao"},"categories":null},"tooltip":{"headerFormat":"","pointFormat":"<b>{point.votacao} <br> aparece em {point.lab} do total<\/b>"},"colors":["#414487FF","#21908CFF","#7AD151FF"]},"theme":{"chart":{"backgroundColor":"transparent"},"colors":["#7cb5ec","#434348","#90ed7d","#f7a35c","#8085e9","#f15c80","#e4d354","#2b908f","#f45b5b","#91e8e1"]},"conf_opts":{"global":{"Date":null,"VMLRadialGradientURL":"http =//code.highcharts.com/list(version)/gfx/vml-radial-gradient.png","canvasToolsURL":"http =//code.highcharts.com/list(version)/modules/canvas-tools.js","getTimezoneOffset":null,"timezoneOffset":0,"useUTC":true},"lang":{"contextButtonTitle":"Chart context menu","decimalPoint":".","downloadJPEG":"Download JPEG image","downloadPDF":"Download PDF document","downloadPNG":"Download PNG image","downloadSVG":"Download SVG vector image","drillUpText":"Back to {series.name}","invalidDate":null,"loading":"Loading...","months":["January","February","March","April","May","June","July","August","September","October","November","December"],"noData":"No data to display","numericSymbols":["k","M","G","T","P","E"],"printChart":"Print chart","resetZoom":"Reset zoom","resetZoomTitle":"Reset zoom level 1:1","shortMonths":["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"],"thousandsSep":" ","weekdays":["Sunday","Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday"]}},"type":"chart","fonts":[],"debug":false},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>

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class: jurimetrics

# Exemplos de gráficos ruins

Um gráfico ruim geralmente possui uma das seguintes características:

- Distorce os dados, levando a intepretações inadequadas.

- Possui um esquema de cores ruins, que torna a visualização impossível.

- Gráficos de vários eixos, que leva a problemas de [correlação espúria](https://www.google.com/search?q=spurious%20correlation).

[Este post](https://badvisualisations.tumblr.com) é um exemplo de repositório de visualizações ruins.

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# Quiz

## https://forms.office.com/r/7ATXi2Y3sK

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# Dados

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class: jurimetrics

# Dados públicos e abertos

.pull-left[

### Dados públicos

- Permitem a consulta individual de processos.
- Garantem o direito da população.
- Exemplo: sistemas de consulta processual.

]

.pull-right[

### Dados abertos

- Facilitam o acesso de bases de dados completas.
- Seguem uma série de parâmetros: [OKFN é uma boa referência](https://okfn.org/opendata/how-to-open-data/).
    - Disponibilidade.
    - Utilização e distribuição.
    - Participação universal.
- Exemplos: https://dados.gov.br, dados abertos da PGFN.

]

.center[

__Discussão__: dados públicos devem ser sempre abertos?

]

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class: case

# Dados da PGFN

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class: jurimetrics

# O futuro dos dados tributários?

- Unificação da taxonomia entre órgãos.

- Padrão de dados abertos.

- Ligação da fase administrativa e da fase judicial.

- Técnicas de resolução amigável de litígios: *cooperative compliance*, mediação, arbitragem, transação, aprimoramento da consulta.

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# Obrigado!

### [Julio Trecenti](mailto:jaztrecenti@pucsp.br)