Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: dos Santos Gomes, Amanda
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410
Resumo: O objetivo central da presente dissertação é avaliar estratégias univariadas de modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. Ao longo desta dissertação, empregaremos o algoritmo de alisamento exponencial de Holt-Winters, usaremos a metodologia de Box-Jenkins com os modelos sazonais auto-regressivos integrados de médias móveis, SARIMA, e aplicaremos também o modelo SARMAX. Nesse último modelo usamos como variável explicativa duas especificações diferentes da tendência da série. Finalmente, consideramos as combinações de previsões obtidas de diferentes estratégias de previsão. Combinações de previsões individuais obtidas através das quatro diferentes estratégias de previsão geraram boas previsões, contudo os resultados sugerem que o método SARMAX com tendência não-linear (estimada não-parametricamente) possui a melhor capacidada preditiva dentre todos os procedimentos considerados
id UFPE_34e2275df17c805c897bd9954f93e02c
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6410
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling dos Santos Gomes, AmandaCribari Neto, Francisco 2014-06-12T18:04:49Z2014-06-12T18:04:49Z2003dos Santos Gomes, Amanda; Cribari Neto, Francisco. Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410O objetivo central da presente dissertação é avaliar estratégias univariadas de modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. Ao longo desta dissertação, empregaremos o algoritmo de alisamento exponencial de Holt-Winters, usaremos a metodologia de Box-Jenkins com os modelos sazonais auto-regressivos integrados de médias móveis, SARIMA, e aplicaremos também o modelo SARMAX. Nesse último modelo usamos como variável explicativa duas especificações diferentes da tendência da série. Finalmente, consideramos as combinações de previsões obtidas de diferentes estratégias de previsão. Combinações de previsões individuais obtidas através das quatro diferentes estratégias de previsão geraram boas previsões, contudo os resultados sugerem que o método SARMAX com tendência não-linear (estimada não-parametricamente) possui a melhor capacidada preditiva dentre todos os procedimentos consideradosporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAlisamento exponencialModelos ARFIMAPrevisõesModelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo7222_1.pdf.jpgarquivo7222_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1249https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/4/arquivo7222_1.pdf.jpg57b706a51d5a9043da8a8e3425ba93c9MD54ORIGINALarquivo7222_1.pdfapplication/pdf572353https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/1/arquivo7222_1.pdf730990cd6cb0804047e2c63d61353169MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo7222_1.pdf.txtarquivo7222_1.pdf.txtExtracted texttext/plain211296https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/3/arquivo7222_1.pdf.txt6fbb728165b035bd370ebcd11899fa06MD53123456789/64102019-10-25 03:44:55.311oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T06:44:55Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
title Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
spellingShingle Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
dos Santos Gomes, Amanda
Alisamento exponencial
Modelos ARFIMA
Previsões
title_short Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
title_full Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
title_fullStr Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
title_full_unstemmed Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
title_sort Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil
author dos Santos Gomes, Amanda
author_facet dos Santos Gomes, Amanda
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv dos Santos Gomes, Amanda
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Cribari Neto, Francisco
contributor_str_mv Cribari Neto, Francisco
dc.subject.por.fl_str_mv Alisamento exponencial
Modelos ARFIMA
Previsões
topic Alisamento exponencial
Modelos ARFIMA
Previsões
description O objetivo central da presente dissertação é avaliar estratégias univariadas de modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. Ao longo desta dissertação, empregaremos o algoritmo de alisamento exponencial de Holt-Winters, usaremos a metodologia de Box-Jenkins com os modelos sazonais auto-regressivos integrados de médias móveis, SARIMA, e aplicaremos também o modelo SARMAX. Nesse último modelo usamos como variável explicativa duas especificações diferentes da tendência da série. Finalmente, consideramos as combinações de previsões obtidas de diferentes estratégias de previsão. Combinações de previsões individuais obtidas através das quatro diferentes estratégias de previsão geraram boas previsões, contudo os resultados sugerem que o método SARMAX com tendência não-linear (estimada não-parametricamente) possui a melhor capacidada preditiva dentre todos os procedimentos considerados
publishDate 2003
dc.date.issued.fl_str_mv 2003
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-06-12T18:04:49Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-06-12T18:04:49Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv dos Santos Gomes, Amanda; Cribari Neto, Francisco. Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410
identifier_str_mv dos Santos Gomes, Amanda; Cribari Neto, Francisco. Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/4/arquivo7222_1.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/1/arquivo7222_1.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/2/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6410/3/arquivo7222_1.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 57b706a51d5a9043da8a8e3425ba93c9
730990cd6cb0804047e2c63d61353169
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
6fbb728165b035bd370ebcd11899fa06
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310821957599232