TD 2782 - Um Modelo Para Projeção de Arrecadação Tributária dos Entes Subnacionais

Mario Jorge Mendonça, Igor Ferreira do Nascimento e Luis Alberto Medrano / Brasília, julho de 2022   

A previsão de receitas governamentais é de extrema relevância para uma adequada execução orçamentária, pois uma boa acurácia na estimação permite que seja estipulado um nível de despesa que atenda as demandas da população. Utilizando-se os dados divulgados pelo Conselho Nacional de Política Fazendária (Confaz), este estudo tem por objetivo geral realizar projeções mensais da arrecadação tributária estadual desagregada com o uso do modelo fatorial dinâmico. Essas projeções são condicionadas aos cenários macroeconômicos oficiais de médio prazo relacionados a preços e atividade econômica. Os resultados obtidos foram razoáveis, ficando o erro percentual acumulado para seis meses em torno de 10% – considerando-se amostra composta de mais de quatrocentas séries contendo padrões de tendência e sazonalidade bastante dispares, além de problema de quebra estrutural, erro de medida, dados faltantes etc. Este estudo apresenta uma proposta de projeções de arrecadação tributária estadual que beneficiará os gestores públicos no planejamento fiscal.

Palavras-chave: arrecadação tributária estadual; modelo de espaço-estado; modelo fatorial dinâmico; previsão.

The forecasting of government revenues is extremely important for an adequate budget execution, since a good accuracy in the estimation allows the stipulation of an expenditure level that meets the demands of the population. Using data released by the National Council of Treasury Policy, the general objective of this study is to make monthly projections of disaggregated state tax revenue using the dynamic factorial model. These projections are conditioned to the official medium-term macroeconomic scenarios related to prices and economic activity. The results obtained were reasonable, and the accumulated percentage error for six months was around 10%. This considering a sample composed of more than 400 series containing quite disparate trend and seasonality patterns, besides the problem of structural breaks, measurement error, missing data, etc. This study presents a proposal for state tax revenue projections that will benefit public managers in fiscal planning.

Keywords: state tax collection; state-space model; dynamic factor model; forecasting.

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