Modelos de previsão da arrecadação tributária do estado de SÃO PAULO: ICMS, IPVA, ITCMD e TAXA

Camargos, Antonio Augusto Barbosa

Modelos de previsão da arrecadação tributária do estado de SÃO PAULO: ICMS, IPVA, ITCMD e TAXA

dc.contributor.advisor	Araujo Junior, Eurilton Alves
dc.contributor.author	Camargos, Antonio Augusto Barbosa
dc.coverage.spatial	São Paulo	pt_BR
dc.creator	Camargos, Antonio Augusto Barbosa
dc.date.accessioned	2021-09-13T03:16:27Z
dc.date.accessioned	2015-11-16T12:28:22Z
dc.date.available	2021-09-13T03:16:27Z
dc.date.available	2008
dc.date.available	2015-11-16T12:28:22Z
dc.date.issued	2008
dc.date.submitted	2008
dc.description.abstract	A dissertação, por meio de técnicas econométricas, desenvolve modelos do tipo ARIMA (Modelo Auto-regressivo integrado e de média móvel), segundo a metodologia Box & Jenkins, para previsão da arrecadação tributária do Estado de São Paulo, dividida pelos tributos ICMS, IPVA, ITCMD/ITBI e Taxas. Para cada tributo foram desenvolvidas regressões, considerando os eventos possíveis como a diferenciação da variável dependente, a inclusão de variáveis “dummies” mensais e a inclusão de “lags” de sazonalidade (modelo SARIMA – ARIMA sazonal), tendo como base as séries históricas dos respectivos tributos. Com isso, chega-se a um modelo para cada imposto: ICMS, IPVA, ITBI/ITCMD e Taxas. Os modelos desenvolvidos foram validados através de previsões dentro da amostra inicial (forecast in sample) e realizando previsões fora da amostra inicial (forecast out of sample). A qualidade de cada regressão também foi endossada pela análise dos seus resíduos, verificando sua estacionariedade, seu comportamento em termos de autocorrelação e autocorrelação parcial e de normalidade. A base de dados foi composta pelas séries mensais de ICMS e IPVA, desde Janeiro de 1997 até Janeiro de 2007, e pelos dados mensais de ITCMD/ITBI e TAXAS, desde Outubro de 1997 até Maio de 2007. Tais dados foram deflacionados, por meio do índice IPG-DI FGV, para que pudessem ser realizadas as análises estatísticas e econométricas apropriadas ao objetivo do trabalho. O modelo final para ICMS foi um ARMA (12,12) com “dummies” sazonais para Janeiro a Dezembro. O modelo final para o IPVA foi um SARIMA (0,1,1)(12,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Abril, Outubro e Dezembro. O modelo final para o ITCMD/ITBI foi um SARIMA (1,1,1) (12,1,12) com dummy sazonal para Janeiro. O modelo final para o TAXAS foi um SARIMA (2,1,1)(8,1,12) com “dummies” sazonais para Janeiro, Fevereiro, Março, Junho, Agosto, Novembro e Dezembro. Este trabalho tem particular importância para o Governo do Estado de São Paulo na contribuição da melhoria do planejamento da arrecadação tributária (política fiscal) baseada nas previsões que podem ser geradas a partir dos modelos estimados.	pt_BR
dc.description.other	The dissertation, by the agency of econometric techniques, develops models sort of ARIMA (autoregressive integrated moving average), according to Box & Jenkins methodology, to forecast tributary collection of São Paulo State, shared on ICMS, IPVA, ITCMD/ITBI and Taxes tributes. To each tribute has been developed regressions, considering possible events as the differentiation of the dependent variable, the inclusion of monthly dummy variables and the inclusion of seasonality lags (SARIMA – seasonal ARIMA), having as basis the historical series of the respective tributes. Hereupon, it is possible to get to a model to each tax: IPVA, ITCMD/ITBI and Taxes. The developed models has been validated by forecasts on the initial sample (forecast in sample). The quality of each regression has also been endorsed by the analysis of its residues, checking its stationarity, its behavior related to autocorrelation and partial and normality autocorrelation. Its database has been composed by monthly data of ICMS and IPVA, from January 1997 to January 2007, and by series of ITCMD/ITBI and Taxes, from October 1997 to May 2007. The data has been deflated by the IPG-DI FGV index to make possible the realization of statistic and econometric analysis appropriated to the objective of the dissertation. The final model for ICMS has been an ARMA (12,12) with seasonal dummies for January to December. The final model for IPVA has been a SARIMA (0,1,1) (12,1,12) with seasonal dummies for January, February, April, October and December. The final model for ITCMD/ITBI has been a SARIMA (1,1,1) (12,1,12) with seasonal dummy for January. The final model for Taxes has been a SARIMA (2,1,1) (8,1,12) with seasonal dummies for January, February, March, June, August, November and December. This dissertation has a particular account for the São Paulo State Government on contributing to the improvement of the tributary collection (fiscal policy) based upon the forecasts that can be created through the estimated models.	pt_BR
dc.format.extent	69 p.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1153
dc.language.iso	Português	pt_BR
dc.rights.uri	TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM	pt_BR
dc.subject	Impostos	pt_BR
dc.subject	Modelo ARIMA	pt_BR
dc.subject	BOX-JENKINS	pt_BR
dc.subject	Taxes	pt_BR
dc.title	Modelos de previsão da arrecadação tributária do estado de SÃO PAULO: ICMS, IPVA, ITCMD e TAXA	pt_BR
dc.type	master thesis
dspace.entity.type	Publication
local.contributor.boardmember	RINALDO ARTES
local.contributor.boardmember	Cunha, Alexandre Barros Da
local.type	Dissertação	pt_BR
relation.isBoardMemberOfPublication	8b791c94-f3e5-4e04-af26-594195a8f576
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