AnÃlise de modelos de sÃries temporais para a previsÃo mensal do imposto de renda

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alan Vasconcelos Santos
Data de Publicação: 2003
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=1463
Resumo: O presente trabalho objetiva realizar previsÃes mensais da sÃrie do imposto de renda para o perÃodo de 2002. A metodologia empregada para alcanÃar essa finalidade consiste na utilizaÃÃo da tÃcnica de combinaÃÃo de previsÃes. Especificamente, combinam-se os resultados de previsÃo advindos de trÃs mÃtodos diferentes: tÃcnica do alisamento exponencial, metodologia de Box-Jenkins (modelos ARIMA) e modelos vetoriais de correÃÃo de erro. Obtida a previsÃo final, compara-se este resultado com os valores reais observados da sÃrie do imposto de renda para o ano de 2002 a fim de verificar o desempenho e a acurÃcia do modelo.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAnÃlise de modelos de sÃries temporais para a previsÃo mensal do imposto de rendaAnalysis of models of secular series for the monthly forecast of the income tax2003-07-03Luiz Ivan de Melo Castelar04506766334http://lattes.cnpq.br/8710490356999657Emerson LuÃs Lemos Marinho07303416315Ana Ludmila Celestino Mineiro ApolÃnio0000000005800000000057http://lattes.cnpq.br/1734028873697742Alan Vasconcelos SantosUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em Economia - CAENUFCBRalisamento exponencial imposto de renda modelos arima modelo de correÃÃo de erroexponential smoothing income tax models arima model of correction of errorECONOMIAO presente trabalho objetiva realizar previsÃes mensais da sÃrie do imposto de renda para o perÃodo de 2002. A metodologia empregada para alcanÃar essa finalidade consiste na utilizaÃÃo da tÃcnica de combinaÃÃo de previsÃes. Especificamente, combinam-se os resultados de previsÃo advindos de trÃs mÃtodos diferentes: tÃcnica do alisamento exponencial, metodologia de Box-Jenkins (modelos ARIMA) e modelos vetoriais de correÃÃo de erro. Obtida a previsÃo final, compara-se este resultado com os valores reais observados da sÃrie do imposto de renda para o ano de 2002 a fim de verificar o desempenho e a acurÃcia do modelo.The main objective of this work was to generate predictions, at a monthly frequency, from 1990 to 2001, of income tax revenue. The methodology used was the one of forecast combining. Specifically, exponential smoothing, an ARIMA and VAR with error correction models were pooled to obtain final prediction. Ex-post forecast errors were used to test the performance of the model. Results indicated that combining performs better than individual models, and errors are in an acceptable interval for this type of prediction.Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgicohttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1463application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:14:25Zmail@mail.com -
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