Previsão de arrecadação tributária na crise: alisamento exponencial de Holt-Winters e SARIMA
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2017
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Resumo
Este trabalho tem como objetivo a construção de modelos estatísticos para acompanhamento e previsão da série mensal de arrecadação do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) do Estado de Minas Gerais no período 2002-2017. Como metodologia, utilizou-se modelos univariados de Alisamento Exponencial de Holt-Winters e modelos Autorregressivos Integrados de Médias móveis Sazonal (SARIMA). Três modelos foram considerados satisfatórios: o modelo de Alisamento Exponencial Aditivo (α = 0,35, γ = 0, δ = 0), o modelo de Alisamento Exponencial Multiplicativo (α = 0,34, γ = 0, δ = 0) e o modelo SARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1)12. O primeiro modelo foi o que apresentou melhor capacidade preditiva e o segundo o que melhor captou o comportamento da série no período amostral. Como era de se esperar, em virtude da crise econômica vigente, os modelos previram um baixo nível arrecadatório para 2016 e 2017.
Abstract
This paper aims to build statistical models to monitor and forecast the monthly series of ICMS of the State of Minas Gerais in the period 2002-2017. The methodology we used univariate models Exponential Smoothing Holt-Winters and Autoregressive Integrated models moving averages Seasonal (SARIMA). Three models were considered satisfactory: the model of exponential smoothing additive (α = 0.35, γ = 0 , δ = 0), the model of Exponential Smoothing Multiplicative (α = 0.34, γ = 0 , δ = 0) and SARIMA ( 0, 1, 1 )( 0, 1, 1 )12 model. The first model showed the best predictive capacity and the second which best captured the behavior of the series in the sample period. As was to be expected, given the current economic crisis, the models recorded a low revenue collection level for 2016 and 2017.
Palavras-chave
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Citação
ALMEIDA, T. R. C. Previsão de arrecadação tributária na crise: alisamento exponencial de HOLT-WINTERS E SARIMA. Revista da Estatística UFOP, Ouro Preto, v. 6, p. 101-120, 2017.