| dc.description | A presente dissertação tem como principal objetivo apresentar uma metodologia
alternativa para a previsão das receitas tributárias federais administradas pela Secretaria da
Receita Federal.
Optou-se, então, pela utilização da metodologia de Box-Jenkins, especificamente o
modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal SARIMA.
O estudo será apresentado em 4 partes principais, assim desenvolvidas: revisão
bibliográfica, natureza dos dados, apresentação e discussão dos resultados.
A revisão bibliográfica trará uma discussão geral sobre a previsão de receitas públicas e
sobre o tratamento estatístico de séries temporais; apresentando, inclusive, a justificativa da
opção pela metodologia de Box-Jenkins. Particularmente, em relação às séries temporais,
serão apresentados os principais conceitos que norteiam o seu estudo, tais como:
estacionariedade, estocasticidade, processos auto-regressivos AR(p), de médias móveis
MA(q) e mistos (auto-regressivos e de médias móveis) ARMA(p, q).
Na parte referente à natureza dos dados, serão apresentadas as séries tributárias objetos
do presente estudo, os fatos que afetaram a arrecadação tributária federal no período, além do
tratamento imposto aos dados em relação às mudanças estruturais observadas, à remoção de
pontos discrepantes ( outliers ) e à correção com base em um índice geral de preços.
A parte referente à apresentação dos resultados trará os procedimentos utilizados na
modelagem das séries tributárias, procedendo-se à identificação do modelo e sua respectiva
estimação, à verificação de diagnóstico e, por fim, à previsão para cada um dos modelos
selecionados.
Na parte final do trabalho, discutir-se-á os resultados obtidos, comparando-se as
previsões obtidas pela metodologia de Box-Jenkins com aquelas originadas do método de
indicadores utilizado pela Secretaria da Receita Federal, determinando-se quais seriam os
melhores modelos para previsão dos valores futuros de cada uma das séries tributárias
estudadas | |
