Modelos para previsão de receitas tributárias: o ICMS do Estado do Espírito Santo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Castanho, Bernardino Josafat da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Economia
Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas
UFES
Programa de Pós-Graduação em Economia
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Forecast
Tax revenue
Econometric model
ICMS
Previsão
Arrecadação de Impostos
Modelo Econométrico
Imposto sobre circulação de mercadorias e serviços
Impostos - Arrecadação
Modelos econométricos
Teoria Econômica
330
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/5981
Resumo: The main objective of this dissertation is the research of a formal model for the monthly forecast of the Value Added Taxes on sales and services (ICMS) collected by the State of Espírito Santo, derived from the term series data analysis of the tax revenue from January 2000 to December 2009 and from the composition basis of the taxation incidence of the tax. The statistical characteristics of the ICMS series were identified and forecasts were drawn up with the use of Holt-Winters exponential smoothing models, of Box-Jenkins methodology, with intervention analysis for structural change detection and of a causal econometric model with dynamic structure. For the specification of the econometric model, the most relevant sectors of the economy that compose the ICMS tax basis and directly influence the tax revenue have been identified. It was chosen the mixed econometric model with multiple regression and only one behavioral equation.The predictive performance of the models was compared through the mean absolute percentage error (MAPE), in order to choose the one that shows the best estimate for the year 2010, used as basis of efficiency evaluation of the generated ex-post forecast.
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