AvaliaÃÃo do Desempenho Preditivo de Modelos Auto-Regressivos na ArrecadaÃÃo do IPVA de VeÃculos Novos

• Autor(a) principal: Paulo SÃrgio Barroso Lopes
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6346
• topic: IPVA; ArrecadaÃÃo; Sazonalidade; IPVA; Collection; Seasonality; CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS

O Imposto sobre a Propriedade de VeÃculos Automotores (IPVA), nos Ãltimos dez anos, tem apresentado crescimento expressivo, motivado pelas polÃticas econÃmicas e fiscais que estimularam o aumento do consumo de veÃculos. O IPVA, ocupando o segundo lugar no volume de arrecadaÃÃo de tributos do estado, tem importante papel no custeio da mÃquina pÃblica municipal e estadual, razÃo esta que levou a elaboraÃÃo desse trabalho. A administraÃÃo pÃblica, ao dispor de modelos de previsÃo, poderà avaliar o comportamento da arrecadaÃÃo desse importante imposto, como forma de identificar qual a modelagem que mais se adÃqua na previsÃo dessa receita. O presente estudo à pioneiro no Brasil, pois trata da avaliaÃÃo do desempenho preditivo de arrecadaÃÃo do IPVA de veÃculo novo, com a utilizaÃÃo de modelos auto-regressivos, com e sem componentes sazonais. Os registros da arrecadaÃÃo de IPVA de veÃculo novo foram extraÃdos do Sistema IPVA, da Secretaria da Fazenda do Estado do CearÃ, e consta o perÃodo de janeiro de 1999 a marÃo de 2010, no total de 135 (cento e trinta e cinco) meses. Os modelos sÃo avaliados com base nas previsÃes para os perÃodos de alta na arrecadaÃÃo (de janeiro a marÃo) e no perÃodo de baixa da arrecadaÃÃo (de maio a julho). A sÃrie foi deflacionada pelo INPC-CE visando identificar as variaÃÃes reais positivas ou negativas, sem a inflaÃÃo. A sazonalidade à uma das principais caracterÃsticas apresentadas na sÃrie estudada. O desempenho das previsÃes a partir das combinaÃÃes desses modelos serÃ, tambÃm, avaliado. A modelagem foi composta de 6 (seis) modelos acrescidos de variÃveis de tendÃncia, de dummies e de componente sazonal SAR(12), mais 3 (trÃs) outros modelos combinados.