Previsão de receita do imposto sobre a propriedade de veículos automotores (IPVA) do estado de Goiás

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Macêdo, Rhaynneman Rogério
Orientador(a): Castro, Fábio Ávila de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/49906
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-graduação em Economia, 2023.
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Para o estudo foi considerado o período de arrecadação entre 2003 a 2022, que foi deflacionado pelo Índice Geral de Preços - Disponibilidade Interna (IGPDI) e, em seguida, suavizados pela função logarítmica, antes de ser submetida às estratégias preditivas e processadas com suporte do software R. Esse estudo contribui para aprimorar a capacidade de previsão das receitas do IPVA no contexto brasileiro, fornecendo uma melhor compreensão sobre as técnicas mais adequadas para esse fim. Além disso, ressalta a importância da consideração de fatores sazonais na análise de séries temporais econômicas. Os resultados revelaram que o modelo SARIMA se destacou como o mais eficaz na previsão das receitas do IPVA. Além disso, o modelo de Holt-Winters multiplicativo também obteve bom desempenho, aproximando-se do SARIMA em termos de precisão para duas partições de dados. A dissertação também sugere que a aplicação de modelos mais complexos, como o SARIMA, pode melhorar significativamente a qualidade das previsões de receitas tributárias em níveis estaduais e municipais. Esses resultados têm implicações significativas para a gestão fiscal e o planejamento governamental no Brasil.This work addresses the topic of forecasting the revenues of the Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) in the state of Goiás. The work focuses on the comparative analysis of different univariate forecasting methods, emphasizing Holt's exponential smoothing techniques (additive and multiplicative) and autoregressive ARIMA and SARIMA. For the study, the collection period between 2003 to 2022 was considered, which was deflated by the Índice Geral de Preços - Disponibilidade Interna (IGPDI) and then smoothed by the logarithmic function, before being subjected to predictive strategies and processed with support from the R software. This study contributes to improving the forecasting ability of IPVA revenues in the Brazilian context, providing a better understanding of the most appropriate techniques for this purpose. In addition, it highlights the importance of considering seasonal factors in the analysis of economic time series. The results revealed that the SARIMA model stood out as the most effective in forecasting IPVA revenues. Additionally, the multiplicative Holt-Winters model also performed well, approaching SARIMA in terms of accuracy for two data partitions. The dissertation also suggests that the application of more complex models, such as SARIMA, can significantly improve the quality of tax revenue forecasts at state and municipal levels. These results have significant implications for fiscal management and government planning in Brazil.Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)Departamento de Economia (FACE ECO)Programa de Pós-Graduação em Economia, Mestrado ProfissionalporA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessPrevisão de receita do imposto sobre a propriedade de veículos automotores (IPVA) do estado de Goiásinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisImposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA)Receita - previsãoGoiás (Estado)reponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2023_RhaynnemanRogerioMacedo_DISSERT.pdf2023_RhaynnemanRogerioMacedo_DISSERT.pdfapplication/pdf5294272http://repositorio.unb.br/bitstream/10482/49906/1/2023_RhaynnemanRogerioMacedo_DISSERT.pdfd5fe925a5d61dbd7e609d5c02ef3b6c0MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain102http://repositorio.unb.br/bitstream/10482/49906/2/license.txtaed4704d04bb260d4decd80db311aaa5MD52open access10482/499062025-02-27 15:22:27.422open accessoai:repositorio.unb.br:10482/49906U3VibWlzc8OjbyBlZmV0aXZhZGEgZGUgYWNvcmRvIGNvbSBsaWNlbsOnYSBjb25jZWRpZGEgcGVsbyBhdXRvciBlL291IGRldGVudG9yIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcy4KRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T18:22:27Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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