USO DE MACHINE LEARNING PARA A ANÁLISE DE PROJETOS LEGISLATIVOS DE DESENVOLVIMENTO REGIONAL: O CASO DA ZONA FRANCA DE MANAUS
DOI:
https://doi.org/10.48075/igepec.v26i2.28611Resumen
Este artículo tiene como principal objetivo analizar el riesgo de que las facturas del modelo de la Zona Franca de Manaus (ZFM) se transforme en una norma legal, con el uso de Machine Learning. Se trata de una investigación con análisis estructurado sobre datos abiertos de la Cámara de Diputados de la Federación, en el período 2011-2018, con la aplicación de un modelo de regresión logística. En cuanto al análisis de proyectos con temáticas relevantes para el desarrollo regional de ZFM, se demostró que, a pesar de ser temas importantes, las actividades del polo y, en su mayor parte, estar en la agenda del ejecutivo para el año, no reciben la atención de grupos y actores que pueden representar influencia para su realización hasta el momento. La única excepción es el proyecto de exención del IPI para bicicletas comunes y eléctricas, que según el modelo presenta una mayor probabilidad estadística de ser aprobado, lo que podría conducir a una gran pérdida de competitividad en la Zona Franca de Manaos.
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