Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/5455
Tipo: Dissertação
Título: Modelos univariados de séries temporais para previsões de curto prazo da arrecadação nacional do FGTS
Autor(es): Pinheiro, Aurélio Ferreira
Orientador: Barreto, Flávio Ataliba Flexa Daltro
Palavras-chave: Séries Temporais;Fundo de Garantia por Tempo de Serviço
Data do documento: 2004
Citação: PINHEIRO, Aurélio Ferreira. Modelos univariados de séries temporais para previsões de curto prazo da arrecadação nacional do FGTS. 87f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2004.
Resumo: Formular modelos estatísticos voltados à realização de previsões no curto prazo (até 12 passos à frente) sobre a arrecadação do FGTS, com vistas a contribuir com a precisão das estimativas contidas em seu orçamento anual é o objetivo da presente pesquisa. Os recursos do FGTS constituem um funding significativo para o governo federal financiar obras de habitação, saneamento e infra-estrutura, geradoras de grande impacto econômico e social. A Caixa Econômica Federal é o agente operador do FGTS, pelo que tem a responsabilidade de administrar a arrecadação de suas contribuições, sob a supervisão do Conselho Curador do FGTS – CCFGTS e do Ministério das Cidades, órgão gestor das aplicações e responsável pela elaboração do Orçamento Anual. A cada final de ano são feitas previsões sobre a arrecadação do FGTS com vistas a subsidiar o planejamento orçamentário e financeiros de seus recursos. Tais previsões tem uma importância crucial, na medida em que pequenas margens de erro podem gerar distorções expressivas, considerando o volume dos valores envolvidos em termos absolutos, situação que exige um alto grau de precisão. Para análise e modelagem das séries de arrecadação do FGTS foram utilizados os modelos de alisamento exponencial e ARIMA, além da técnica de combinação de previsões. Os resultados das previsões feitas a partir destes modelos foram melhores que as constante no orçamento do FGTS, o que sugere a necessidade de revisão das técnicas aplicadas no modelo atual.
Abstract: To formulate statistical models directed to the accomplishment of forecasts in short term (up to 12 steps to the front) on the collection of the FGTS, with sights to contribute with the precision of the estimates contained in its annual budget is the objective of the present research. The resources of the FGTS constitute one significant funding it federal government to finance workmanships of habitation, sanitation and infrastructure, generating of great economic and social impact. Caixa Econômica Federal is the operator agent of the FGTS, for that it has the responsibility to manage the collection of its contributions, under the supervision of the Advice Custodian of the FGTS - CCFGTS and the Ministry of the Cities, managing agency of the applications and responsible for the elaboration of the Annual Budget. To each end of year forecasts on the collection of the FGTS with sights are made to subsidize the budgetary and financial planning of its resources. Such forecasts have a crucial importance, in the measure where small margins of error can generate expressives distortions, considering the volume of the involved values in absolute terms, situation that demands one high degree of precision. For analysis and modeling of the series of collection of the FGTS the models of exponential smoothing and ARIMA had been used, beyond the technique of combination of forecasts. The results of the done forecasts to leave of these models had been better that the constant in the budget of the FGTS, what it suggests the necessity of revision of the techniques applied in the current model.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/5455
Aparece nas coleções:CAEN - Dissertações defendidas na UFC

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2004_dissert_afpinheiro.pdf340,79 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.