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Previsão de autos de infração pagos por contribuintes do ICMS no Estado do CearáSampaio, João Batista Gondim January 2014 (has links)
SAMPAIO, João Batista Gondim. Previsão de autos de infração pagos por contribuintes do ICMS no Estado do Ceará. 2014. 55f. Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza-Ce, 2014 / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2016-02-04T20:21:38Z
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Previous issue date: 2014 / The tax evasion is a problem for the state balance its accounts public and maintain
the machine fully exercising their social role. The ICMS represents almost all of the
tax revenue of the State. However, taxpayers looking for ways to lighten the tax
burden through tax avoidance and tax evasion. This study aims to analyze how the
state can regain its tax credits that come from evasion of ICMS. The methodology
used for the analysis of the problem was the Box-Jenkins time series to predict the
total number of credits that have been turned into revenue for the state data for the
sectors of Food, Automotive, Beverage, Fuel, Communication, Leather and
Footwear, Energy, Pharmaceuticals, Chemicals, Textiles and Total from January
2006 to December 2011, conducted by the Comptroller SEFAZ-CE / A sonegação fiscal é um problema para o Estado equilibrar suas contas e manter a
máquina pública exercendo seu papel social plenamente. O ICMS representa quase
a totalidade da arrecadação tributária do Estado. Entretanto, os contribuintes
buscam meios de diminuir o peso da carga tributária por meio de elisão e sonegação
fiscal. Assim, este trabalho busca analisar o quanto o Estado consegue reaver dos
seus créditos tributários que são provenientes de sonegação do ICMS. A
metodologia utilizada para a análise do problema foi a de Box e Jenkins para prever
a série temporal do total de créditos que foram transformados em receita para o
Estado para os dados dos setores de Alimentos, Automotivos, Bebidas,
Combustíveis, Comunicação, Couros e Calçados, Energia, Farmacêuticos,
Químicos, Têxtil e Total nos meses de janeiro de 2006 a dezembro de 2011,
realizados pela Auditoria Fiscal da SEFAZ-CE.
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[en] BOOTSTRAP IN TIME SERIES / [pt] BOOTSTRAP EM SÉRIES TEMPORAISANSELMO CHAVES NETO 17 May 2006 (has links)
[pt] O bootstrap de B. Efron, que não poderia ser imaginado sem
os computadores de hoje, pode resolver vários problemas
livre da suposição de Gaussianidade para os dados.
Este trabalho tem o objetivo de apresentar essa técnica
computacionalmente intensiva no contexto de Séries
temporais - Metodologia Box and Jenkins. Como se sabe essa
Metodologia possui alguns resultados assintóticos. Então,
na fase da identificação da estrutura do modelo, pode
apresentar problemas em regiões do espaço paramétrico aqui
determinadas,. O bootstrap é proposto como opção e um
estudo de simulação, comparativo, é apresentado. Constrói-
se a distribuição bootstrap da autocorrelação e
autocorrelação parcial, amostrais, e ainda a distribuição
bootstrap do estimador de MQNL dos coeficientes de modelos
ARMA (p, q). consequentemente, fica disponível medida não-
paramétrica da precisão da estimativa. O estudo de
simulação que aborda o estimador de MQNL dos coeficientes
enfoca, basicamente, a região de fronteira da
estacionariedade e inversibilidade. / [en] The bootstrap of B. Efron, what should not be imagined
without fast andcheaper computation, can solve several
problems free from assumption that the data conform to a
bell-shaped curve.
This work has the aim to present this computer-intensive
technics in the context of Time Series - Box and Jenkins´s
Methodology. As we know this methodology own some
asymptotic results. Then in the identification stage of
the structure of the model it may present some troubles on
regions of the parametric space, as we show later on the
bootstrap is proposed as an aption and a comparative
simulation study is pointed out. We build up the bootstrap
distribution of the sample autocorrelation and sample
partial autocorrelation, and yet a bootstrap distribution
to the non-linear LS estimator of the coefficients to the
ARMA (p,q) model. As a consequence we get the non-
parametric measure of the accuracy of the estimates. The
study of simulation wich takes into account the non-linear
LS estimato to the coefficients, actually focalize the
borden of the stationarity and invertibility region.
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PrevisÃo de autos de infraÃÃo pagos por contribuintes do ICMS no Estado do Cearà / Tax assessments Forecast paid by the ICMS taxpayers in Ceara StateJoÃo Batista Gondim Sampaio 21 January 2013 (has links)
nÃo hà / A sonegaÃÃo fiscal à um problema para o Estado equilibrar suas contas e manter a
mÃquina pÃblica exercendo seu papel social plenamente. O ICMS representa quase
a totalidade da arrecadaÃÃo tributÃria do Estado. Entretanto, os contribuintes
buscam meios de diminuir o peso da carga tributÃria por meio de elisÃo e sonegaÃÃo
fiscal. Assim, este trabalho busca analisar o quanto o Estado consegue reaver dos
seus crÃditos tributÃrios que sÃo provenientes de sonegaÃÃo do ICMS. A
metodologia utilizada para a anÃlise do problema foi a de Box e Jenkins para prever
a sÃrie temporal do total de crÃditos que foram transformados em receita para o
Estado para os dados dos setores de Alimentos, Automotivos, Bebidas,
CombustÃveis, ComunicaÃÃo, Couros e CalÃados, Energia, FarmacÃuticos,
QuÃmicos, TÃxtil e Total nos meses de janeiro de 2006 a dezembro de 2011,
realizados pela Auditoria Fiscal da SEFAZ-CE. / The tax evasion is a problem for the state balance its accounts public and maintain
the machine fully exercising their social role. The ICMS represents almost all of the
tax revenue of the State. However, taxpayers looking for ways to lighten the tax
burden through tax avoidance and tax evasion. This study aims to analyze how the
state can regain its tax credits that come from evasion of ICMS. The methodology
used for the analysis of the problem was the Box-Jenkins time series to predict the
total number of credits that have been turned into revenue for the state data for the
sectors of Food, Automotive, Beverage, Fuel, Communication, Leather and
Footwear, Energy, Pharmaceuticals, Chemicals, Textiles and Total from January
2006 to December 2011, conducted by the Comptroller SEFAZ-CE
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