Previsão da arrecadação de receitas federais: aplicações de modelos de séries temporais para o estado de São Paulo

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Campos, Celso Vilela Chaves
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: ARIMA; Arrecadação; Collection; Forecasting; Modelo Estrutural; Modelos dinâmicos univariados e multivariados; Previsão; Séries de tempo; Structural models; Time series; Univariate and multivariate dynamic models
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-12052009-150243/

O objetivo principal do presente trabalho é oferecer métodos alternativos de previsão da arrecadação tributária federal, baseados em metodologias de séries temporais, inclusive com a utilização de variáveis explicativas, que reflitam a influência do cenário macroeconômico na arrecadação tributária, com o intuito de melhorar a acurácia da previsão da arrecadação. Para tanto, foram aplicadas as metodologias de modelos dinâmicos univariados, multivariados, quais sejam, Função de Transferência, Auto-regressão Vetorial (VAR), VAR com correção de erro (VEC), Equações Simultâneas, e de modelos Estruturais. O trabalho tem abrangência regional e limita-se à análise de três séries mensais da arrecadação, relativas ao Imposto de Importação, Imposto Sobre a Renda das Pessoas Jurídicas e Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social - Cofins, no âmbito da jurisdição do estado de São Paulo, no período de 2000 a 2007. Os resultados das previsões dos modelos acima citados são comparados entre si, com a modelagem ARIMA e com o método dos indicadores, atualmente utilizado pela Secretaria da Receita Federal do Brasil (RFB) para previsão anual da arrecadação tributária, por meio da raiz do erro médio quadrático de previsão (RMSE). A redução média do RMSE foi de 42% em relação ao erro cometido pelo método dos indicadores e de 35% em relação à modelagem ARIMA, além da drástica redução do erro anual de previsão. A utilização de metodologias de séries temporais para a previsão da arrecadação de receitas federais mostrou ser uma alternativa viável ao método dos indicadores, contribuindo para previsões mais precisas, tornando-se ferramenta segura de apoio para a tomada de decisões dos gestores.