Previsão da arrecadação de ICMS para o Estado de Sergipe: Modelagem a partir da metodologia de Box e Jenkins

Tiago de Moura Soeiro, Rodrigo Vicente dos Prazeres, João Gabriel Nascimento de Araújo, Wilton Bernardino da Silva

Resumo


Este trabalho teve por objetivo conhecer o comportamento da arrecadação e contribuir, através da modelagem de Box e Jenkins (1976), com o melhor modelo de previsão das receitas do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) do Estado de Sergipe, tomando por base o período de janeiro de 2005 a dezembro de 2014. Como metodologia, foram utilizados os modelos SARIMA, estimados por dois pacotes do R: o “forecast”, que contém o algoritmo "auto.arima", e o “seasonal” que contém o algoritmo "seas", ambos para modelagem e previsão de series temporais através de um modelo autoregressivo integrado de média móvel. As análises evidenciaram que cada algoritmo elegeu um modelo diferente. O "auto.arima" elegeu (1,0,1) (2,0,0) e o "seas" (0,1,1) (0,1,1). Com a finalidade de avaliar a superioridade de um dos modelos em relação ao outro, foram avaliados os critérios de Raiz Quadrada do Erro Quadrado Médio de Previsão (RQEMP), Erro Absoluto Médio de Previsão (EAMP) e Coeficiente de Desigualdade de Theiler (CDT). Em todos os critérios, o modelo que se mostrou superior foi o estimado pelo algoritmo "seas".

 

Palavras-chave: Previsão; ICMS; SARIMA;


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Organização:

Centro de Ciências Sociais Aplicadas

Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis - PPGCC/UFPE