Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Castro, Fábio Ávila de | - |
dc.contributor.author | Macêdo, Rhaynneman Rogério | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-15T16:56:01Z | - |
dc.date.available | 2024-08-15T16:56:01Z | - |
dc.date.issued | 2024-08-15 | - |
dc.date.submitted | 2023-10-04 | - |
dc.identifier.citation | MACÊDO, Rhaynneman Rogério. Previsão de receita do imposto sobre a propriedade de veículos automotores (IPVA) do estado de Goiás. 2023. 95 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49906 | - |
dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-graduação em Economia, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho aborda o tema da previsão das receitas do Imposto sobre a
Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) no Estado de Goiás. O trabalho se
concentra na análise comparativa de diferentes métodos de previsão univariada,
enfatizando as técnicas de alisamento exponencial de Holt (aditivo e multiplicativo) e
autorregressivos ARIMA e SARIMA. Para o estudo foi considerado o período de
arrecadação entre 2003 a 2022, que foi deflacionado pelo Índice Geral de Preços -
Disponibilidade Interna (IGPDI) e, em seguida, suavizados pela função logarítmica,
antes de ser submetida às estratégias preditivas e processadas com suporte do
software R.
Esse estudo contribui para aprimorar a capacidade de previsão das receitas do
IPVA no contexto brasileiro, fornecendo uma melhor compreensão sobre as técnicas
mais adequadas para esse fim. Além disso, ressalta a importância da consideração
de fatores sazonais na análise de séries temporais econômicas.
Os resultados revelaram que o modelo SARIMA se destacou como o mais
eficaz na previsão das receitas do IPVA. Além disso, o modelo de Holt-Winters
multiplicativo também obteve bom desempenho, aproximando-se do SARIMA em
termos de precisão para duas partições de dados.
A dissertação também sugere que a aplicação de modelos mais complexos,
como o SARIMA, pode melhorar significativamente a qualidade das previsões de
receitas tributárias em níveis estaduais e municipais. Esses resultados têm
implicações significativas para a gestão fiscal e o planejamento governamental no
Brasil. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Previsão de receita do imposto sobre a propriedade de veículos automotores (IPVA) do estado de Goiás | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Receita - previsão | pt_BR |
dc.subject.keyword | Goiás (GO) | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | This work addresses the topic of forecasting the revenues of the Imposto sobre
a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) in the state of Goiás. The work focuses
on the comparative analysis of different univariate forecasting methods, emphasizing
Holt's exponential smoothing techniques (additive and multiplicative) and
autoregressive ARIMA and SARIMA. For the study, the collection period between 2003
to 2022 was considered, which was deflated by the Índice Geral de Preços -
Disponibilidade Interna (IGPDI) and then smoothed by the logarithmic function, before
being subjected to predictive strategies and processed with support from the R
software.
This study contributes to improving the forecasting ability of IPVA revenues in
the Brazilian context, providing a better understanding of the most appropriate
techniques for this purpose. In addition, it highlights the importance of considering
seasonal factors in the analysis of economic time series.
The results revealed that the SARIMA model stood out as the most effective in
forecasting IPVA revenues. Additionally, the multiplicative Holt-Winters model also
performed well, approaching SARIMA in terms of accuracy for two data partitions.
The dissertation also suggests that the application of more complex models,
such as SARIMA, can significantly improve the quality of tax revenue forecasts at state
and municipal levels. These results have significant implications for fiscal management
and government planning in Brazil. | pt_BR |
dc.description.unidade | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) | pt_BR |
dc.description.unidade | Departamento de Economia (FACE ECO) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Economia, Mestrado Profissional | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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