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Abstract:
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A presente dissertação tem como objetivo central verificar a possibilidade de melhorar as previsões mensais do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) a ser arrecadado pelo Estado de Santa Catarina. Para tanto, será utilizado um modelo de regressão dinâmica baseando-se nos conceitos de co-integração e modelos de correção de erros. Emprega-se a abordagem geral para específico sugerida pela London School of Economics (LSE). Foram analisadas diversas séries de dados e selecionadas para o modelo final: o faturamento da indústria, consumo de energia elétrica e consultas ao serviço de proteção ao crediário (SPC). No processo de escolha das variáveis, foram utilizados testes de causalidade de Granger e análise das equações de longo prazo. Os resultados obtidos, tanto para previsões dentro da amostra quanto fora do período amostral foram muito satisfatórios, indicando que o uso deste modelo pelo setor financeiro da Secretaria Estadual da Fazenda fornecerá valores mais adequados para o processo de tomada de decisão e melhoria no planejamento orçamentário. |
