Aplicação do modelo fatorial dinâmico para previsão da receita tributária no Brasil

Resumo

Este artigo tem por objetivo estimar o modelo fatorial dinâmico (MFD) bayesiano para previsão de arrecadação de uma amostra de tributos representativa da carga tributária brasileira, com dados mensais para o período de 2001 a 2013. O emprego do modelo fatorial possibilita reduzir a dimensionalidade do elevado número de tributos, levando em consideração as informações contidas nas relações existentes entre eles e permitindo a identificação dos fatores não correlacionados que trazem informação relevante subjacente à dinâmica dos tributos. Além disso, o componente sazonal das séries é modelado endogenamente, permitindo a obtenção de estimativas mais bem ajustadas aos dados e predições mais confiáveis – uma vez que a sazonalidade é uma característica marcante de certas séries de tributos. Confrontamos as previsões obtidas por meio do MFD com aquelas geradas pelo modelo linear dinâmico (MLD) aplicado para cada imposto separadamente e verificamos que o modelo fatorial traz ganhos consideráveis em termos de eficiência e previsão.

Ficha do documento

Tipo

Estudo

Ano

2015

Instituição

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)

Fonte

Repositório do Ipea

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.ipea.gov.br:11058/3663

Licença

Licença Comum

Abrangência

Brasil; 2001-2013

Temas

Finanças PúblicasDados

Palavras-chave

Carga tributáriaSazonalidadeFiltro de KalmanAmostrador de GibbsModelo Fatorial Dinâmico (MFD)