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dc.contributor.advisorRossi, Marina Delmondes de Carvalhopt_BR
dc.contributor.authorMaroclo, Daniel Almeidapt_BR
dc.date.accessioned2024-02-16T18:39:54Z-
dc.date.available2024-02-16T18:39:54Z-
dc.date.issued2024-02-16-
dc.date.submitted2023-09-14-
dc.identifier.citationMAROCLO, Daniel Almeida. A importância dos valores das commodities para a previsão de arrecadação de receita tributária (ICMS) no estado de Goiás. 2023. 56 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47760-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Economia, 2023.pt_BR
dc.description.abstractO estudo econômico para determinar as receitas governamentais é crucial para analisar uma execução orçamentária adequada. Uma estimativa precisa permite que um nível de gastos seja definido para atender às demandas da população, respeitando as restrições dos valores previstos. A presente pesquisa tem o objetivo principal de como a previsão de arrecadação de receita tributária do ICMS – Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços – é afetada pela variação dos valores das commodities para o estado de Goiás. Nesse sentido, este trabalho procurou modelar o comportamento da arrecadação estadual de ICMS em função dos Índices de Commodities e IPCA - Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo – utilizando-se a modelagem de Vetores Auto-Regressivos (VAR), com dados mensais compreendidos entre janeiro de 2003 até agosto de 2022, para estimar a arrecadação futura do referido imposto. Os dados foram fornecidos pela Secretaria de Estado da Economia de Goiás, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e do Banco Central do Brasil (BCB). Assim, foi feita uma abordagem geral das variáveis em questão e, realizou-se vários procedimentos econométricos ao longo do trabalho, tais como: teste de estacionariedade, matriz de correlação, ordens de defasagem, previsão do modelo, testes de diagnósticos, função impulso resposta e decomposição da variância. Os resultados obtidos indicaram que, após um primeiro tratamento year-over-year, foi garantida a estabilidade do modelo em primeira diferença. Foi detectado uma correlação positiva entre o Índice do IPCA e o ICMS e adicionado variáveis dummies no modelo. Os resultados demonstraram que o IPCA foi estatisticamente significativo para realizarse previsões acuradas na variável do ICMS, o que não ocorreu para o Índice de Commodities. Já as funções de impulso resposta obtiveram choques positivos para as variáveis independentes utilizadas no modelo e, por fim, a decomposição da variância determinou que, na sua grande maioria, a variação do ICMS é explicada por seus valores passados.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleA importância dos valores das commodities para a previsão de arrecadação de receita tributária (ICMS) no estado de Goiáspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordPrevisão econômicapt_BR
dc.subject.keywordImposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS)pt_BR
dc.subject.keywordCommoditiespt_BR
dc.subject.keywordReceita públicapt_BR
dc.subject.keywordReceita pública - previsãopt_BR
dc.subject.keywordGoiás (Estado) - economiapt_BR
dc.subject.keywordÍndice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA)pt_BR
dc.rights.licenseA 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.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, 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.abstract1The economic study to determine government revenues is crucial to analyze the process of budget execution. Estimating an accurate level of spending in the economy allows to meet a population's needs, respecting the limits of predicted values restrictions. This work investigates the performance of ICMS tax revenue projections - Tax on Circulation of Goods and Services - is affected by the variation of commodities prices for the state of Goiás. In this sense, the objective of this research was to forecast the ICMS tax revenue of Goiás identifying significant variables as Commodity Index and IPCA - Broad National Consumer Price Index - using Vector Auto Regression (VAR) model. The monthly data used was January 2003 to August 2022 and focused on further forecasting for the ICMS tax. The data were provided by the Secretariat of Economy of the State of Goiás, the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and the Central Bank of Brazil (BCB). Thus, the work made a set of variables and several econometric procedures were carried out throughout the work, such as: stationarity test, correlation matrix, optimal lag order, model prediction, diagnostic tests, impulse-response function and variance decomposition. The results indicated that, after a first year-over-year treatment, the model stability in first difference was guaranteed. A positive correlation between the IPCA Index and ICMS was detected and dummy variables were added to the model. The results are that the IPCA was statistically significant for accurate predictions for the ICMS variable, which did not occur for the Commodity Index. The impulseresponse functions, on the other hand, obtained positive shocks for the independent variables used in the model and, finally, the variance decomposition determined that, for the most part, the ICMS variation is explained by its past values.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Economia (FACE ECO)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Economia, Mestrado Profissionalpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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