Modelos de previsão da arrecadação tributária do estado de SÃO PAULO: ICMS, IPVA, ITCMD e TAXA
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Data de Publicação: | 2008 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER |
Texto Completo: | https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1153 |
Resumo: | A dissertação, por meio de técnicas econométricas, desenvolve modelos do tipo ARIMA (Modelo Auto-regressivo integrado e de média móvel), segundo a metodologia Box & Jenkins, para previsão da arrecadação tributária do Estado de São Paulo, dividida pelos tributos ICMS, IPVA, ITCMD/ITBI e Taxas. Para cada tributo foram desenvolvidas regressões, considerando os eventos possíveis como a diferenciação da variável dependente, a inclusão de variáveis “dummies” mensais e a inclusão de “lags” de sazonalidade (modelo SARIMA – ARIMA sazonal), tendo como base as séries históricas dos respectivos tributos. Com isso, chega-se a um modelo para cada imposto: ICMS, IPVA, ITBI/ITCMD e Taxas. Os modelos desenvolvidos foram validados através de previsões dentro da amostra inicial (forecast in sample) e realizando previsões fora da amostra inicial (forecast out of sample). A qualidade de cada regressão também foi endossada pela análise dos seus resíduos, verificando sua estacionariedade, seu comportamento em termos de autocorrelação e autocorrelação parcial e de normalidade. A base de dados foi composta pelas séries mensais de ICMS e IPVA, desde Janeiro de 1997 até Janeiro de 2007, e pelos dados mensais de ITCMD/ITBI e TAXAS, desde Outubro de 1997 até Maio de 2007. Tais dados foram deflacionados, por meio do índice IPG-DI FGV, para que pudessem ser realizadas as análises estatísticas e econométricas apropriadas ao objetivo do trabalho. O modelo final para ICMS foi um ARMA (12,12) com “dummies” sazonais para Janeiro a Dezembro. O modelo final para o IPVA foi um SARIMA (0,1,1)(12,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Abril, Outubro e Dezembro. O modelo final para o ITCMD/ITBI foi um SARIMA (1,1,1) (12,1,12) com dummy sazonal para Janeiro. O modelo final para o TAXAS foi um SARIMA (2,1,1)(8,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Março, Junho, Agosto, Novembro e Dezembro. Este trabalho tem particular importância para o Governo do Estado de São Paulo na contribuição da melhoria do planejamento da arrecadação tributária (política fiscal) baseada nas previsões que podem ser geradas a partir dos modelos estimados. |
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Camargos, Antonio Augusto BarbosaArtes, RinaldoCunha, Alexandre Barros DaAraujo Junior, Eurilton AlvesSão Paulo2021-09-13T03:16:27Z2015-11-16T12:28:22Z2021-09-13T03:16:27Z20082015-11-16T12:28:22Z20082008https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1153A dissertação, por meio de técnicas econométricas, desenvolve modelos do tipo ARIMA (Modelo Auto-regressivo integrado e de média móvel), segundo a metodologia Box & Jenkins, para previsão da arrecadação tributária do Estado de São Paulo, dividida pelos tributos ICMS, IPVA, ITCMD/ITBI e Taxas. Para cada tributo foram desenvolvidas regressões, considerando os eventos possíveis como a diferenciação da variável dependente, a inclusão de variáveis “dummies” mensais e a inclusão de “lags” de sazonalidade (modelo SARIMA – ARIMA sazonal), tendo como base as séries históricas dos respectivos tributos. Com isso, chega-se a um modelo para cada imposto: ICMS, IPVA, ITBI/ITCMD e Taxas. Os modelos desenvolvidos foram validados através de previsões dentro da amostra inicial (forecast in sample) e realizando previsões fora da amostra inicial (forecast out of sample). A qualidade de cada regressão também foi endossada pela análise dos seus resíduos, verificando sua estacionariedade, seu comportamento em termos de autocorrelação e autocorrelação parcial e de normalidade. A base de dados foi composta pelas séries mensais de ICMS e IPVA, desde Janeiro de 1997 até Janeiro de 2007, e pelos dados mensais de ITCMD/ITBI e TAXAS, desde Outubro de 1997 até Maio de 2007. Tais dados foram deflacionados, por meio do índice IPG-DI FGV, para que pudessem ser realizadas as análises estatísticas e econométricas apropriadas ao objetivo do trabalho. O modelo final para ICMS foi um ARMA (12,12) com “dummies” sazonais para Janeiro a Dezembro. O modelo final para o IPVA foi um SARIMA (0,1,1)(12,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Abril, Outubro e Dezembro. O modelo final para o ITCMD/ITBI foi um SARIMA (1,1,1) (12,1,12) com dummy sazonal para Janeiro. O modelo final para o TAXAS foi um SARIMA (2,1,1)(8,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Março, Junho, Agosto, Novembro e Dezembro. Este trabalho tem particular importância para o Governo do Estado de São Paulo na contribuição da melhoria do planejamento da arrecadação tributária (política fiscal) baseada nas previsões que podem ser geradas a partir dos modelos estimados.The dissertation, by the agency of econometric techniques, develops models sort of ARIMA (autoregressive integrated moving average), according to Box & Jenkins methodology, to forecast tributary collection of São Paulo State, shared on ICMS, IPVA, ITCMD/ITBI and Taxes tributes. To each tribute has been developed regressions, considering possible events as the differentiation of the dependent variable, the inclusion of monthly dummy variables and the inclusion of seasonality lags (SARIMA – seasonal ARIMA), having as basis the historical series of the respective tributes. Hereupon, it is possible to get to a model to each tax: IPVA, ITCMD/ITBI and Taxes. The developed models has been validated by forecasts on the initial sample (forecast in sample). The quality of each regression has also been endorsed by the analysis of its residues, checking its stationarity, its behavior related to autocorrelation and partial and normality autocorrelation. Its database has been composed by monthly data of ICMS and IPVA, from January 1997 to January 2007, and by series of ITCMD/ITBI and Taxes, from October 1997 to May 2007. The data has been deflated by the IPG-DI FGV index to make possible the realization of statistic and econometric analysis appropriated to the objective of the dissertation. The final model for ICMS has been an ARMA (12,12) with seasonal dummies for January to December. The final model for IPVA has been a SARIMA (0,1,1) (12,1,12) with seasonal dummies for January, February, April, October and December. The final model for ITCMD/ITBI has been a SARIMA (1,1,1) (12,1,12) with seasonal dummy for January. The final model for Taxes has been a SARIMA (2,1,1) (8,1,12) with seasonal dummies for January, February, March, June, August, November and December. This dissertation has a particular account for the São Paulo State Government on contributing to the improvement of the tributary collection (fiscal policy) based upon the forecasts that can be created through the estimated models.69 p.TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMinfo:eu-repo/semantics/openAccessImpostosModelo ARIMABOX-JENKINSTaxesModelos de previsão da arrecadação tributária do estado de SÃO PAULO: ICMS, IPVA, ITCMD e TAXAinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPERORIGINALAntonio Augusto Barbosa Camargos_Trabalho.PDFTEXTO COMPLETOapplication/pdf643408https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/1/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargos_Trabalho.PDF78ca99044ec20eb45bf3156973d13d2aMD51Antonio Augusto Barbosa Camargo_AutorizacaoAluno.pdfINDISPONÍVEL - AUTORIZAÇÃO ALUNOapplication/pdf475562https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/2/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargo_AutorizacaoAluno.pdf0294632eb13ae2a1a5c9be800e82b573MD52LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTAntonio Augusto Barbosa Camargos_Trabalho.PDF.txtExtracted texttext/plain81255https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/4/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargos_Trabalho.PDF.txt27d3d1f977beeaf7d3ae3fa2d8ab07f7MD54Antonio Augusto Barbosa Camargo_AutorizacaoAluno.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/5/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargo_AutorizacaoAluno.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD55THUMBNAILAntonio Augusto Barbosa Camargos_Trabalho.PDF.jpgAntonio Augusto Barbosa Camargos_Trabalho.PDF.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1323https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/6/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargos_Trabalho.PDF.jpg3cb428a34da4b79dd49caf8be3039aa3MD56Antonio Augusto Barbosa Camargo_AutorizacaoAluno.pdf.jpgAntonio Augusto Barbosa Camargo_AutorizacaoAluno.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1621https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1153/7/Antonio%20Augusto%20Barbosa%20Camargo_AutorizacaoAluno.pdf.jpg55d0fae424c646dc374b0210422c5eb3MD5711224/11532022-12-02 12:54:00.794oai:repositorio.insper.edu.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2022-12-02T17:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - 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