Painel 03 03 - lucas freire - Filtros econômicos e combate a cartéis em licitações

283 visualizações

Publicada em

Brasil 100% Digital - O evento teve como principal objetivo a troca de experiências relacionadas ao uso de técnicas avançadas de análise de dados como instrumento para melhoria da gestão e do controle de entidades e políticas públicas. Espera-se que os debates contribuam para que as instituições participantes possam iniciar ou intensificar a adoção de tais técnicas, de modo a obter maior eficiência e efetividade em suas atividades.

Publicada em: Tecnologia
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
283
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
4
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
7
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Painel 03 03 - lucas freire - Filtros econômicos e combate a cartéis em licitações

  1. 1. Filtros econômicos e combate a cartéis em licitações Lucas Freire Silva Superintendência-Geral do CADE
  2. 2. Contexto do desafio Defesa da concorrência Estruturas (fusões e aquisições) Cartéis • Internacionais • Nacionais • Licitações • Disponibilidade de dados (movimentos de transparência) • Acumulo de literatura econômica sobre “leilões”. • Expertise prévia em investigações • Grande impacto na sociedade (10 – 15% PIB)
  3. 3. Estratégias • Cobertura • Supressão de proposta • Rodízio • Divisão de mercado • divisão de clientes Consequências • Aumento de custos • Piora dos serviços públicos Como funciona a combinação entre concorrentes em licitações?
  4. 4. Como procurar o cartel? • Fatos suspeitos / raros • Sinais de competição simulada • Similaridades e padrões nos comportamentos de concorrentes Mineração de dados • Filtros econômicos: problema de classificação / teste de hipóteses Testes estatísticos
  5. 5. • Automação da análise • Grupo focal com especialistas • Roteiros de análise (internos e de outras autoridades de defesa da concorrência) Mineração de dados • Generalização baseada em casos concretos (literatura econômica) • Teoria microeconômica Testes estatísticos Como desenvolver os algoritmos? Tecnologia da informação Estatística e Econometria
  6. 6. Exemplo de técnica desenvolvida •Análise de ranking nas licitações
  7. 7. O que analisamos no ranking? Premissas do modelo econométrico: • Independência condicional das propostas Se conheço quem apresentou a proposta X, isso não me diz nada sobre quem apresentou a proposta Y (correlação dos resíduos) • Permutabilidade das posições Dado um grupo: maior número de licitações e maior número de licitantes - > maior variação das posições
  8. 8. variabilidade esperada equilíbrio de Bayes-Nash A B CD E A B CD E A B CD E D C AE B A B CD E A B CD E A B CD E A B CD E variabilidade observada.
  9. 9. 1. Selecione uma firma. 2. Busque todos os pregões de que ela participou. 3. Liste todos os seus concorrentes. 4. Teste se a variância observada é equivalente à variância esperada Logo, "filtramos" as firmas cujo teste de hipótese de igualdade entre as variâncias é rejeitado Teste de Komolgorov- Smirnov Passo a passo do algoritmo
  10. 10. Caso concreto de uso da econometria para combate a cartéis
  11. 11. Medicamentos – Caso Mexicano Fonte: Estrada and Vazquez (2013) Durante o cartel: •Divisão do mercado estável •Variância de lances baixa Depois de descoberto o cartel: •Divisão de mercado se desorganiza •Elevação imediata da variância de lances
  12. 12. •Durante o cartel: •margem de venda é maior que a referência regional •variância de preços ínfima •Após a descoberta do cartel •margem de venda é menor que a referência regional •variância de preços significativa Mercado de combustíveis. João Pessoa – PB Dados de 2004 a 2009. Experiência brasileira - combustíveis
  13. 13. Equipe e ferramentas
  14. 14. Como montamos a equipe? Analyzing the Analyzers An Introspective Survey of Data Scientists and Their Work. By Harlan Harris, Sean Murphy, Marck Vaisman O'Reilly. June 2013
  15. 15. - Aprendizado rápido - Pacotes de análises de dados - Open source - Comunidade grande (muitas perguntas já respondidas) - Fácil integração com outras linguagens e ferramentas - Rápido e simples de usar. - Open source. - Comunidade grande (= muitas perguntas já respondidas). - Django (principal alternativa) tem uma curva de aprendizado bem maior e seria excessivo para nossas necessidades. Quais ferramentas usamos?
  16. 16. - Previamente adquirida - Desempenho bom. - Comunidade grande, bem documentado. - Banco de dados de grafos – facilita a identificação de redes societárias. - Open source.
  17. 17. - Base para filtros econômicos - Responsável pelos filtros desenvolve em R; é mais eficiente “plugar” o código dele no resto do que reescrever tudo em Python - RPy2 permite integração entre as duas linguagens. - Completo: R tem pacotes estatísticos para tudo. - Open source. - Comunidade grande, bem documentado. - SQL Server 2016 vai rodar R nativamente.
  18. 18. Linha do tempo 18 Novembro de 2013 a janeiro de 2014 • Estudo e benchmarking da experiência internacional Fevereiro de 2014 a Junho 2014 • Planejamento e contratação de consultorias em estatística e tecnologia da informação para o projeto Agosto de 2014 a dezembro de 2014 • Desenvolvimento das bases metodológicas para uso de filtros econômicos Janeiro de 2015 a novembro de 2015 • Coleta e estruturação de repositório de dados • Desenvolvimento e teste de algoritmos Dezembro de 2015 • Treinamento da equipe e finalização das consultorias Dezembro de 2015
  19. 19. Desafios • Traduzir as análises em produtos de informações úteis aos nossos públicos (Superintendente-Geral, Tribunal do CADE, Judiciário) •Dimensionar e priorizar os casos de análise e investigação posterior • Competência sobre o mercado como um todo: necessidade de integrar dados federais com dados de 27 estados e 5565 municípios, além de bases estatísticas e fontes públicas
  20. 20. Lucas Freire Silva lucas.freire@cade.gov.br Thiago Marzagão thiago.marzagao@cade.gov.br Superintendência-Geral do CADE

×