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Type: Dissertação
Title: Avaliando o forecast content e o forecast horizon de modelos ARMA para os principais agregados de arrecadação de ICMS do Estado do Ceará
Authors: Matos, Mariana Camelo Sá
Advisor: Linhares, Fabrício Carneiro
Keywords: Arrecadação de ICMS;Modelo ARMA;Forecast Content;Forecast Horizon;Séries Temporais;Previsão
Issue Date: 2019
Citation: MATOS, Mariana Camelo Sá. Avaliando o forecast content e o forecast horizon de modelos ARMA para os principais agregados de arrecadação de ICMS do Estado do Ceará. 2019. 35f. - Dissertação (Mestrado em Economia do Setor Público) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade - FEAAC, Programa de Economia Profissional - PEP, Universidade Federal do Ceará - UFC, Fortaleza (CE), 2019.
Abstract in Brazilian Portuguese: O modelo ARMA é uma ferramenta simples de previsão de valores futuros, em séries temporais e o mais utilizado em pesquisas. Por esse motivo, a presente dissertação tem como objetivo principal avaliar o quão eficaz é o Forecast Content e o Forecast Horizon de modelos ARMA dos principais agregados de arrecadação de ICMS do Estado do Ceará. Ou seja, qual a capacidade do modelo ARMA em conservar o poder de previsão desse ICMS a medida em que se aumenta o horizonte de tempo sendo essa previsão melhor que a média. A base de dados desse estudo foi extraída do Boletim de Arrecadação Mensal dos Estados e do Distrito Federal, disponibilizada no sítio do CONFAZ no período de janeiro de 1997 a maio de 2019. Os resultados mostraram que o modelo ARMA preserva boa performance em termos de previsibilidade ao longo do horizonte de 6 e 12 meses. Deveria ser adotado com referência, ou como modelo padrão, na produção de previsões de arrecadação no Estado.
Abstract: The ARMA model is a simple tool which is widely used in research for predicting future values of time series. For this reason, this dissertation's main goal is to evaluate the efficiency of Forecast Content and Forecast Horizon of ARMA models of total tax revenue from ICMS in Ceara. In other words, we investigate how well ARMA model preserves its ability to predict ICMS better than average as we increase the time horizon. Our dataset was extracted from Boletim de Arrecadacao Mensal dos Estados e do Distrito Federal between January 1997 and May 2019, available at CONFAZ's official website. Our results show that ARMA keeps good performance in a horizon of 6-12 months. This should be taken as a reference (or standard model) when predicting the state's tax revenue.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/50123
Appears in Collections:PEP - Dissertações defendidas na UFC

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