PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista UNIABEU (2010) |
Texto Completo: | https://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688 |
Resumo: | O objetivo dessa pesquisa consistiu em verificar o nível de adequação da metodologia Box-Jenkins para prever a série de 12 observações mensais da receita com o imposto sobre serviço de qualquer natureza (ISS) do ano de 2013. Foram selecionados três municípios com dados disponíveis desde 2005 e entre os dez com maiores PIB do Brasil: Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre. Os resultados apontaram um modelo auto regressivo integrado de média móvel com sazonalidade (SARIMA) como o mais adequado. Os municípios de Manaus e Porto Alegre seguem um processo de média móvel de primeira ordem - MA (1), enquanto Rio de Janeiro segue um processo de média móvel de segunda ordem - MA (2). As projeções para o ano de 2013 revelaram erros de previsão equivalentes a 1,09%; 2,55% e 1,21% para Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre, respectivamente. Comparando os valores anuais projetados pelo modelo elaborado e pelas prefeituras para 2013, observou-se que os valores estimados pela metodologia Box-Jenkins foram mais precisos nos municípios do Rio de Janeiro e Porto Alegre. A pesquisa concluiu que essa metodologia é adequada para estimar uma série mensal de ISS, podendo auxiliar os gestores no processo de elaboração dos orçamentos públicos. |
id |
UNIABEU-1_265153cdde6844b822e4829a750fd8ba |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs2.abeu.local:article/1688 |
network_acronym_str |
UNIABEU-1 |
network_name_str |
Revista UNIABEU (2010) |
repository_id_str |
|
spelling |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINSCiências Sociais Aplicadas; Contabilidade PúblicaISS; Box-Jenkins; SARIMAO objetivo dessa pesquisa consistiu em verificar o nível de adequação da metodologia Box-Jenkins para prever a série de 12 observações mensais da receita com o imposto sobre serviço de qualquer natureza (ISS) do ano de 2013. Foram selecionados três municípios com dados disponíveis desde 2005 e entre os dez com maiores PIB do Brasil: Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre. Os resultados apontaram um modelo auto regressivo integrado de média móvel com sazonalidade (SARIMA) como o mais adequado. Os municípios de Manaus e Porto Alegre seguem um processo de média móvel de primeira ordem - MA (1), enquanto Rio de Janeiro segue um processo de média móvel de segunda ordem - MA (2). As projeções para o ano de 2013 revelaram erros de previsão equivalentes a 1,09%; 2,55% e 1,21% para Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre, respectivamente. Comparando os valores anuais projetados pelo modelo elaborado e pelas prefeituras para 2013, observou-se que os valores estimados pela metodologia Box-Jenkins foram mais precisos nos municípios do Rio de Janeiro e Porto Alegre. A pesquisa concluiu que essa metodologia é adequada para estimar uma série mensal de ISS, podendo auxiliar os gestores no processo de elaboração dos orçamentos públicos.Revista UniabeuQueiroz, Dimas Barrêto dePaulo, EdilsonAraújo, Aneide OliveiraGodeiro, Lucas Lucio2015-05-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688Revista Uniabeu; v. 8, n. 18 (2015): Revista UNIABEU; 33-482179-5037reponame:Revista UNIABEU (2010)instname:Uniabeu Centro Universitário (UNIABEU)instacron:UNIABEUporhttps://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688/pdf_179info:eu-repo/semantics/openAccess2015-05-11T02:29:51Zoai:ojs2.abeu.local:article/1688Revistahttps://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RUPUBhttps://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/oaiweb@uniabeu.edu.br||shirley.carreira@uniabeu.edu.br||shirleysgcarr@gmail.com || alan.jeferson@uniabeu.edu.br2179-50372179-5037opendoar:2015-05-11T02:29:51Revista UNIABEU (2010) - Uniabeu Centro Universitário (UNIABEU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
title |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
spellingShingle |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS Queiroz, Dimas Barrêto de Ciências Sociais Aplicadas; Contabilidade Pública ISS; Box-Jenkins; SARIMA |
title_short |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
title_full |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
title_fullStr |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
title_full_unstemmed |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
title_sort |
PREVISÃO DE ARRECADAÇÃO DO IMPOSTO SOBRE SERVIÇO DE QUALQUER NATUREZA (ISS) A PARTIR DA METODOLOGIA BOX-JENKINS |
author |
Queiroz, Dimas Barrêto de |
author_facet |
Queiroz, Dimas Barrêto de Paulo, Edilson Araújo, Aneide Oliveira Godeiro, Lucas Lucio |
author_role |
author |
author2 |
Paulo, Edilson Araújo, Aneide Oliveira Godeiro, Lucas Lucio |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
|
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Queiroz, Dimas Barrêto de Paulo, Edilson Araújo, Aneide Oliveira Godeiro, Lucas Lucio |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Ciências Sociais Aplicadas; Contabilidade Pública ISS; Box-Jenkins; SARIMA |
topic |
Ciências Sociais Aplicadas; Contabilidade Pública ISS; Box-Jenkins; SARIMA |
description |
O objetivo dessa pesquisa consistiu em verificar o nível de adequação da metodologia Box-Jenkins para prever a série de 12 observações mensais da receita com o imposto sobre serviço de qualquer natureza (ISS) do ano de 2013. Foram selecionados três municípios com dados disponíveis desde 2005 e entre os dez com maiores PIB do Brasil: Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre. Os resultados apontaram um modelo auto regressivo integrado de média móvel com sazonalidade (SARIMA) como o mais adequado. Os municípios de Manaus e Porto Alegre seguem um processo de média móvel de primeira ordem - MA (1), enquanto Rio de Janeiro segue um processo de média móvel de segunda ordem - MA (2). As projeções para o ano de 2013 revelaram erros de previsão equivalentes a 1,09%; 2,55% e 1,21% para Rio de Janeiro, Manaus e Porto Alegre, respectivamente. Comparando os valores anuais projetados pelo modelo elaborado e pelas prefeituras para 2013, observou-se que os valores estimados pela metodologia Box-Jenkins foram mais precisos nos municípios do Rio de Janeiro e Porto Alegre. A pesquisa concluiu que essa metodologia é adequada para estimar uma série mensal de ISS, podendo auxiliar os gestores no processo de elaboração dos orçamentos públicos. |
publishDate |
2015 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2015-05-10 |
dc.type.none.fl_str_mv |
|
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688 |
url |
https://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revista.uniabeu.edu.br/index.php/RU/article/view/1688/pdf_179 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Revista Uniabeu |
publisher.none.fl_str_mv |
Revista Uniabeu |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Uniabeu; v. 8, n. 18 (2015): Revista UNIABEU; 33-48 2179-5037 reponame:Revista UNIABEU (2010) instname:Uniabeu Centro Universitário (UNIABEU) instacron:UNIABEU |
instname_str |
Uniabeu Centro Universitário (UNIABEU) |
instacron_str |
UNIABEU |
institution |
UNIABEU |
reponame_str |
Revista UNIABEU (2010) |
collection |
Revista UNIABEU (2010) |
repository.name.fl_str_mv |
Revista UNIABEU (2010) - Uniabeu Centro Universitário (UNIABEU) |
repository.mail.fl_str_mv |
web@uniabeu.edu.br||shirley.carreira@uniabeu.edu.br||shirleysgcarr@gmail.com || alan.jeferson@uniabeu.edu.br |
_version_ |
1788170819859382272 |