MORAES, Francisco Ozanan Bezerra de. Avaliando o forecast content dos modelos auto-regressivos para a arrecadação de ICMS do setor elétrico no Estado do Ceará. 2011. 36f. Dissertação (mestrado profissional em economia do setor público) -Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE, 2011. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-10-17T20:06:32Z
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Previous issue date: 2011 / In this essay we investigate the loss of content in autoregressive forecast models, as
it is increased the horizon of time in which the variable is estimated. The content is
measured as the proportionate reduction in medium squared error (MSE) that the
model gives, comparing to the simple process by using the unconditional mean of
time series. The variable is the monthly collection of ICMS from electric power sector, in Ceará state, in the period from January 1999 to September 2010. We use the
method and computational model formulated by Galbraith (2003), analyzing the
forecast content function, in which the content depends on the number of estimated
periods. The results confirm that, when it increases the range of forecast the content
decays quickly, reaching less than 10% when the forecast horizons reaches 5
months. It was found further that the use of subsamples by discarding oldest periods
increases the loss of content. / Neste ensaio investiga-se a perda de conteúdo dos modelos de previsão autoregressivos, na medida em que se alarga o horizonte temporal no qual a variável é
estimada. O conteúdo é medido pela redução relativa do erro quadrado médio que o
modelo proporciona em comparação ao processo simplificado de utilizar a média
incondicional da série temporal. A variável estudada é a arrecadação mensal do
Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) proveniente do
segmento de energia elétrica, no Estado do Ceará, no período de janeiro de 1999 a
setembro de 2010. Utiliza-se o método e o modelo computacional formulados por
Galbraith (2003), analisando-se a forecast content function, na qual o conteúdo
depende do número de períodos estimados. Os resultados confirmam que, para a
série temporal explorada, quando se eleva o alcance da previsão o conteúdo decai
rapidamente, podendo atingir valor inferior a 10% quando o horizonte da previsão
chega a 5 meses. Verificou-se, ademais, que o uso de sub-amostras via descarte de
períodos mais antigos agrava a perda de conteúdo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/6226 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Moraes, Francisco Ozanan Bezerra de |
| Contributors | Linhares, Fabrício Carneiro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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