Made available in DSpace on 2014-06-12T17:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6125_1.pdf: 908109 bytes, checksum: c79892330d40ad4fa5e42081e8094687 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / A presente dissertação tem como principal objetivo apresentar uma metodologia alternativa para a previsão das receitas tributárias federais administradas pela Secretaria da Receita Federal. Optou-se, então, pela utilização da metodologia de Box-Jenkins, especificamente o modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal SARIMA. O estudo será apresentado em 4 partes principais, assim desenvolvidas: revisão bibliográfica, natureza dos dados, apresentação e discussão dos resultados. A revisão bibliográfica trará uma discussão geral sobre a previsão de receitas públicas e sobre o tratamento estatístico de séries temporais; apresentando, inclusive, a justificativa da opção pela metodologia de Box-Jenkins. Particularmente, em relação às séries temporais, serão apresentados os principais conceitos que norteiam o seu estudo, tais como: estacionariedade, estocasticidade, processos auto-regressivos AR(p), de médias móveis MA(q) e mistos (auto-regressivos e de médias móveis) ARMA(p, q). Na parte referente à natureza dos dados, serão apresentadas as séries tributárias objetos do presente estudo, os fatos que afetaram a arrecadação tributária federal no período, além do tratamento imposto aos dados em relação às mudanças estruturais observadas, à remoção de pontos discrepantes ( outliers ) e à correção com base em um índice geral de preços. A parte referente à apresentação dos resultados trará os procedimentos utilizados na modelagem das séries tributárias, procedendo-se à identificação do modelo e sua respectiva estimação, à verificação de diagnóstico e, por fim, à previsão para cada um dos modelos selecionados. Na parte final do trabalho, discutir-se-á os resultados obtidos, comparando-se as previsões obtidas pela metodologia de Box-Jenkins com aquelas originadas do método de indicadores utilizado pela Secretaria da Receita Federal, determinando-se quais seriam os melhores modelos para previsão dos valores futuros de cada uma das séries tributárias estudadas