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dc.contributor.advisorLinhares, Fabrício Carneiro-
dc.contributor.authorSantana, Amarilio Luiz de-
dc.date.accessioned2013-09-25T22:25:50Z-
dc.date.available2013-09-25T22:25:50Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.citationSANTANA, Amarilio Luiz de. Previsões para arrecadação de ICMS no Ceará: uma análise com modelo de correção de erros. 2009. 44f. Dissertação (mestrado profissional em economia do setor público - Sobral) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará,Fortaleza, CE, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/5890-
dc.description.abstractThis research aims to offer managers of the State of Ceará a choice of tool to perform estimates of the monthly tax collection Movement of Goods and Services (ICMS) through econometric model consistent with a good predictive power. For that, it was used models of bug fixes, ECM, and the vector cointegrante was estimated by DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares). The forecasts generated by the research confirms the ability of ECM for generation of prediction, due to the small error margin. In addition, comparisons were made with the forecasts made by SEFAZ-CE and the de Rocha Neto (2008) opportunity for ARIMA models, thus we can say that the model used here is more accurate than the method used by the Secretary of Finance and the ARIMA to perform estimates of monthly collections of ICMS.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectImposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviçospt_BR
dc.subjectArrecadaçãopt_BR
dc.titlePrevisões para arrecadação de ICMS no Ceará: uma análise com modelo de correção de errospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEsta pesquisa tem como objetivo oferecer aos gestores do Estado do Ceará uma opção de ferramenta para realizar previsão de arrecadação mensal do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS), por meio de um modelo econométrico consistente e com um bom poder preditivo. Para isso, foram utilizados modelos de correções de erros, MCE, sendo que o vetor cointegrante foi estimado por DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares). As previsões geradas pela pesquisa confirmam a capacidade do MCE para geração de previsão, devido à pequena margem de erro. Além disso, foram feitas comparações com as previsões realizadas pela SEFAZ-CE e com as de Rocha Neto (2008) ensejadas por modelos ARIMA, deste modo, pode-se dizer que o modelo empregado aqui é mais acurado do que o método utilizado pela Secretária da Fazenda e do que o ARIMA para realizar previsão de arrecadação mensal de ICMS.pt_BR
Aparece nas coleções:CAEN - Dissertações defendidas na UFC

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