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12/05/2020 12:00
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TD 2560- Metodologias para Previsão de Receitas Tributárias no Brasil  

Mário Jorge Mendonça e Geraldo Sandoval Góes , Rio de Janeiro, maio de 2020


O objetivo deste estudo é realizar um exercício de modelagem econométrica das séries individuais de tributos visando à obtenção da elasticidade-renda e à projeção futura para cada tributo. Para isso, fez-se uso dos modelos linear dinâmico (MLD) e fatorial dinâmico (MFD), ambos estimados com base na abordagem bayesiana. Nossa amostra de tributos corresponde a mais de 90% da carga tributária brasileira, sendo composta de dados mensais entre dezembro de 2006 e maio de 2019. A previsão dentro da amostra é feita para o período de um ano, enquanto a projeção fora da amostra vai de junho de 2019 a junho de 2020. Os resultados obtidos corroboraram a expectativa quanto à adequação das metodologias empregadas. Os exercícios de validação da previsão mostraram excelente performance, tendo em vista os diversos critérios de avaliação. Em particular, para a maior parte dos casos, o erro acumulado percentual registrou um valor abaixo de 4%, sendo que, em alguns casos, o valor obtido para esse indicador ficou abaixo de 1%.

Palavras-chave: carga tributária brasileira; despesas obrigatórias; modelo linear dinâmico; modelo fatorial dinâmico; amostrador de Gibbs; projeção.

The objective of this study is to perform an econometric modeling exercise of the individual series of taxes aiming to obtain income elasticity and the future projection for each tax. For this, we apply dynamic linear models (MLD) and dynamic factor (MFD), both estimated based on the Bayesian approach. Our sample of taxes accounts for over 90% of the Brazilian tax burden, consisting of monthly data between December 2006 and May 2019. The forecast within the sample is made for the period of one year while the projection out of the sample is from June 2019 to June 2020. The results obtained corroborate the expectation regarding the adequacy of the methodologies used. The exercises for forecast validation showed excellent performance considering the various evaluation criteria. In particular, for most cases, the percentage accumulated error was below 4%; and in some cases the value obtained for this indicator was below 1%.

Keywords: Brazilian gross tax burden; dynamic linear model; dynamic fact

 

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