Previsão de receita do ISSQN de Teresina: uma abordagem com séries temporais

Pereira, José Ribamar

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor	Jorge Neto, Paulo de Melo	-
dc.contributor.author	Pereira, José Ribamar	-
dc.date.accessioned	2013-11-18T19:35:06Z	-
dc.date.available	2013-11-18T19:35:06Z	-
dc.date.issued	2007	-
dc.identifier.citation	PEREIRA, José Ribamar. Previsão de receita do ISSQN de Teresina: uma abordagem com séries temporais . 2007. 63p. Dissertação (mestrado profisssional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaeza-CE, 2007.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/6746	-
dc.description.abstract	In this study, It is intended to determine a short-run monthly forecasting model for the ISSQN of Teresina city. In order for this purpose to be clear, the models VAR and Box-Jenkins will be of mathematical support, from historical series concerning the period of January 2002 to December 2006. After the estimation of the models, it is proposed a diagnosis to measure the initially predictive capacity. Among the models manipulated, we have SARIMA (12,1,1)(0,0,12), which has resulted most robust in advance concerning the VAR model. Propitiously to other internal or marginal nuances to the study, it is concluded, preliminarily, that the time series model due to its predictive capacity can become a consistent instrument targeting at the augment of the ISSQN collecting of Teresina City Administration.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Econometria	pt_BR
dc.subject	Tributos	pt_BR
dc.title	Previsão de receita do ISSQN de Teresina: uma abordagem com séries temporais	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	Neste estudo, pretende-se determinar um modelo de previsão mensal de curto prazo para a receita de ISSQN de Teresina. Para evidenciar este propósito servirão de suporte matemático os modelos VAR e Box-Jenkins, a partir de séries históricas concernentes ao período de janeiro de 2002 a dezembro de 2006. Após a estimação dos modelos, propôe-se um diagnóstico para mensurar a capacidade inicialmente preditiva. Dentre os modelos manipulados temos o SARIMA (12,1,1)(0,0,12) o qual antecipadamente demonstrou ser mais robusto em relação ao modelo VAR. Oportunamente à discussão de outras nuances internas ou à margem do trabalho, conclui-se que, o modelo com séries temporais, em função de sua capacidade preditiva, pode se transformar em um instrumental consistente com vistas ao incremento da arrecadação do ISSQN da Prefeitura de Teresina.	pt_BR
Aparece nas coleções:	CAEN - Dissertações defendidas na UFC

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2007_dissert_jrpereira.pdf		1,78 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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