Aplicação de modelos dinâmicos bayesianos para projeção de arrecadação tributária
Mendonça, Mario Jorge Cardoso de; Gadelha, Sérgio Ricardo B.; Medrano, Luis Alberto Toscano; Lima, Alex Felipe Rodrigues; Lavagnole, Marcus Gerardus; Polli, Dérmeson André
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Resumo
Neste estudo, empreende-se uma análise econométrica, com vistas à projeção das séries desagregadas do Imposto sobre Operações Relativas à Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação (ICMS), administradas pelo Conselho Nacional de Política Fazendária do Ministério da Economia (Confaz/ME). Três metodologias foram aplicadas: i) o modelo estrutural dinâmico (MED) – por meio da bayesian structural time series (BSTS); ii) o modelo linear dinâmico (MLD); e iii) o modelo fatorial dinâmico (MFD), todos estes estimados com base na prática bayesiana. Os exercícios econométricos objetivaram três tipos de resultados: i) a avaliação da projeção; ii) a elasticidade do tributo em relação ao fato gerador; e iii) a projeção sessenta meses à frente fora da amostra. Nossa base de dados é composta de dados no período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2019. Tendo-se em vista a dificuldade para tratar as séries do Confaz devido à falta de regularidade, os exercícios feitos para validação da projeção apresentaram performance bastante razoável. De cerca de vinte séries para cada estado, aproximadamente 80% registram um erro percentual médio absoluto (Mape – em inglês, mean absolute percentage error) abaixo de 15%.
Ficha do documento
- Tipo
- Estudo
- Ano
- 2020
- Instituição
- Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
- Fonte
- Repositório do Ipea
- Idioma
- Português
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.ipea.gov.br:11058/10232
- Licença
- Licença Comum
- Abrangência
- Brasil; 2006-2019
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