PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Latin American Journal of Business Management |
Texto Completo: | https://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656 |
Resumo: | O presente trabalho teve por objetivo avaliar e prever o comportamento da arrecadação tributária em Impostos sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) no Estado de Sergipe, Brasil. Com esse propósito utilizou-se a modelagem proposta por Box e Jenkins (1976), a qual permite a seleção de um modelo de séries temporais considerando dinâmicas autoregressiva e de médias móveis, bem como a incorporação de padrões sazonais ao comportamento da série temporal analisada. A base de dados foco do estudo compreende o período de janeiro de 2005 a agosto de 2017, contemplando informações mensais. Os modelos SARIMA foram estimados no ambiente de programação e análise de dados, R, com o uso dos pacotes o "forecast" e "seasonal", que contém algoritmos automatizados úteis à estimação e previsão de series temporais seguindo a proposta de especificação SARIMA. Alternativamente, com base na análise da estrutura de autocorrelação da série e na avaliação da presença do padrão de raiz unitária sazonal, dois outros modelos que consideram a presença de uma raiz unitária sazonal e defasagens em períodos específicas da série foram estimados. O trabalho busca contribuir para o avanço dos estudos sobre o comportamento da arrecadação em ICMS no Brasil, tema que tem sido explorado em alguns trabalhos científicos publicados na década corrente, tendo bastante relevância na área contábil. As análises evidenciaram que o modelo ð‘†ð´ð‘…ð¼ð‘€ð´(1,1,1)(0,1,1)12 mostra-se como o mais adequado para a base de dados considerada. Nesse sentido, em todos os critérios de seleção considerados, o modelo se mostrou superior perante os demais modelos analisados. Modelos com especificação semelhante também foram evidenciados em alguns trabalhos recentes tendo ênfase na modelagem do ICMS no Brasil. |
id |
UNITAU-2_ddf1ab524fcb0925b85ba4c6b42fc2f4 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs2.lajbm.com.br:article/656 |
network_acronym_str |
UNITAU-2 |
network_name_str |
Latin American Journal of Business Management |
repository_id_str |
|
spelling |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINSPrevisãoICMSSARIMA.O presente trabalho teve por objetivo avaliar e prever o comportamento da arrecadação tributária em Impostos sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) no Estado de Sergipe, Brasil. Com esse propósito utilizou-se a modelagem proposta por Box e Jenkins (1976), a qual permite a seleção de um modelo de séries temporais considerando dinâmicas autoregressiva e de médias móveis, bem como a incorporação de padrões sazonais ao comportamento da série temporal analisada. A base de dados foco do estudo compreende o período de janeiro de 2005 a agosto de 2017, contemplando informações mensais. Os modelos SARIMA foram estimados no ambiente de programação e análise de dados, R, com o uso dos pacotes o "forecast" e "seasonal", que contém algoritmos automatizados úteis à estimação e previsão de series temporais seguindo a proposta de especificação SARIMA. Alternativamente, com base na análise da estrutura de autocorrelação da série e na avaliação da presença do padrão de raiz unitária sazonal, dois outros modelos que consideram a presença de uma raiz unitária sazonal e defasagens em períodos específicas da série foram estimados. O trabalho busca contribuir para o avanço dos estudos sobre o comportamento da arrecadação em ICMS no Brasil, tema que tem sido explorado em alguns trabalhos científicos publicados na década corrente, tendo bastante relevância na área contábil. As análises evidenciaram que o modelo ð‘†ð´ð‘…ð¼ð‘€ð´(1,1,1)(0,1,1)12 mostra-se como o mais adequado para a base de dados considerada. Nesse sentido, em todos os critérios de seleção considerados, o modelo se mostrou superior perante os demais modelos analisados. Modelos com especificação semelhante também foram evidenciados em alguns trabalhos recentes tendo ênfase na modelagem do ICMS no Brasil.Latin American Journal of Business ManagementLatin American Journal of Business ManagementLatin American Journal of Business Management2021-08-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado por paresapplication/pdfhttps://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656Latin American Journal of Business Management; Vol. 12 No. 1 (2021)Latin American Journal of Business Management; Vol. 12 Núm. 1 (2021)Latin American Journal of Business Management; v. 12 n. 1 (2021)2178-4833reponame:Latin American Journal of Business Managementinstname:Universidade de Taubaté (UNITAU)instacron:UNITAUporhttps://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656/309Copyright (c) 2021 Latin American Journal of Business Managementinfo:eu-repo/semantics/openAccessBernardino, WiltonSoeiro, Tiago de MouraAraújo, João Gabriel Nascimento dePrazeres, Rodrigo Vicente dos2021-08-16T03:05:11Zoai:ojs2.lajbm.com.br:article/656Revistahttps://www.lajbm.com.br/index.php/journal/indexhttp://www.lajbm.net/index.php/journal/oaimarcela.moraes@unitau.com.br||editor@lajbm.net2178-48332178-4833opendoar:2021-08-16T03:05:11Latin American Journal of Business Management - Universidade de Taubaté (UNITAU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
title |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
spellingShingle |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS Bernardino, Wilton Previsão ICMS SARIMA. |
title_short |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
title_full |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
title_fullStr |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
title_full_unstemmed |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
title_sort |
PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS PARA O ESTADO DE SERGIPE: MODELAGEM A PARTIR DA METODOLOGIA DE BOX E JENKINS |
author |
Bernardino, Wilton |
author_facet |
Bernardino, Wilton Soeiro, Tiago de Moura Araújo, João Gabriel Nascimento de Prazeres, Rodrigo Vicente dos |
author_role |
author |
author2 |
Soeiro, Tiago de Moura Araújo, João Gabriel Nascimento de Prazeres, Rodrigo Vicente dos |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Bernardino, Wilton Soeiro, Tiago de Moura Araújo, João Gabriel Nascimento de Prazeres, Rodrigo Vicente dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Previsão ICMS SARIMA. |
topic |
Previsão ICMS SARIMA. |
description |
O presente trabalho teve por objetivo avaliar e prever o comportamento da arrecadação tributária em Impostos sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) no Estado de Sergipe, Brasil. Com esse propósito utilizou-se a modelagem proposta por Box e Jenkins (1976), a qual permite a seleção de um modelo de séries temporais considerando dinâmicas autoregressiva e de médias móveis, bem como a incorporação de padrões sazonais ao comportamento da série temporal analisada. A base de dados foco do estudo compreende o período de janeiro de 2005 a agosto de 2017, contemplando informações mensais. Os modelos SARIMA foram estimados no ambiente de programação e análise de dados, R, com o uso dos pacotes o "forecast" e "seasonal", que contém algoritmos automatizados úteis à estimação e previsão de series temporais seguindo a proposta de especificação SARIMA. Alternativamente, com base na análise da estrutura de autocorrelação da série e na avaliação da presença do padrão de raiz unitária sazonal, dois outros modelos que consideram a presença de uma raiz unitária sazonal e defasagens em períodos específicas da série foram estimados. O trabalho busca contribuir para o avanço dos estudos sobre o comportamento da arrecadação em ICMS no Brasil, tema que tem sido explorado em alguns trabalhos científicos publicados na década corrente, tendo bastante relevância na área contábil. As análises evidenciaram que o modelo ð‘†ð´ð‘…ð¼ð‘€ð´(1,1,1)(0,1,1)12 mostra-se como o mais adequado para a base de dados considerada. Nesse sentido, em todos os critérios de seleção considerados, o modelo se mostrou superior perante os demais modelos analisados. Modelos com especificação semelhante também foram evidenciados em alguns trabalhos recentes tendo ênfase na modelagem do ICMS no Brasil. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-08-16 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Avaliado por pares |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656 |
url |
https://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/656/309 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2021 Latin American Journal of Business Management info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2021 Latin American Journal of Business Management |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Latin American Journal of Business Management Latin American Journal of Business Management Latin American Journal of Business Management |
publisher.none.fl_str_mv |
Latin American Journal of Business Management Latin American Journal of Business Management Latin American Journal of Business Management |
dc.source.none.fl_str_mv |
Latin American Journal of Business Management; Vol. 12 No. 1 (2021) Latin American Journal of Business Management; Vol. 12 Núm. 1 (2021) Latin American Journal of Business Management; v. 12 n. 1 (2021) 2178-4833 reponame:Latin American Journal of Business Management instname:Universidade de Taubaté (UNITAU) instacron:UNITAU |
instname_str |
Universidade de Taubaté (UNITAU) |
instacron_str |
UNITAU |
institution |
UNITAU |
reponame_str |
Latin American Journal of Business Management |
collection |
Latin American Journal of Business Management |
repository.name.fl_str_mv |
Latin American Journal of Business Management - Universidade de Taubaté (UNITAU) |
repository.mail.fl_str_mv |
marcela.moraes@unitau.com.br||editor@lajbm.net |
_version_ |
1800221337801719808 |