Uma aplicação de técnicas de detecção de outliers multivariados para identificação de fraude monetária

Abstract

As metodologias de detecção de outliers multivariados possuem uma extensa gama de aplicabilidade. Novas metodologias são discutidas na fronteira do conhecimento dada sua grande aplicabilidade. Dentre as mais variadas aplicações, a identificação de fraudes financeiras e monetárias despertam grande interesse. Esse estudo apresenta algumas frentes de investigação apoiadas no assunto. Metodologias atuais de detecção de outliers multivariados são discutidas, tratam-se de metodologias que transcendem o nível usual de conhecimento em nível de graduação mesmo para estudantes de Estatística. Dados de fraudes monetárias ligadas à emissão de papel moeda falsificado são discutidos. Constatações e interpretações estatísticas associadas à interpretação de resultados das metodologias de detecção de outliers são apresentadas. Estas ferramentas estatísticas são de grande valia para tentar elucidar essas fraudes. Os valores outliers são elementos usualmente incomuns ao conjunto de dados, em geral valores extremos quanto a ordem de grandeza das variáveis. Diversos métodos para detecção de outliers já são bastante difundidos na literatura, mas as investigações em outliers multivariados ainda estão em pleno estudo. Metodologias com este propósito são apresentadas na revisão de literatura, em particular, a metodologia Data-driven Cluster Analysis Method (DDCAM) que é apresentada e aplicada aos dados em estudo.