Resumo:
Propsito do Trabalho:
O Governo precisa ter um or�amento equilibrado, baseado num planejamento adequado para estabelecer e manter esse equil�brio. Sendo assim, utilizam-se tr�s instrumentos legais institu�dos atrav�s da Constitui��o Federal de 1988 (art. 165) para a elabora��o correta do planejamento or�ament�rio de m�dio e curto prazo, que objetiva unir e integrar essas duas fun��es. Kavanagh and Iglehart (2012) afirmam que a previs�o financeira � uma das tarefas mais importantes, pois previne o governo sobre os desequil�brios financeiros, permitindo-lhe agir r�pido antes de gerar uma grande crise e com as previs�es tamb�m podem promover a discuss�o sobre o futuro, desenvolvendo assim planos e estrat�gias de longo prazo. diversos trabalhos que realizam estudos de previs�o do Imposto sobre Circula��o de Mercadorias e Servi�os (ICMS). O presente estudo tem por objetivo de aplicar o modelo de alisamento exponencial de Holt-Winters para prever a arrecada��o mensal do Imposto sobre Circula��o de Mercadorias e Servi�os (ICMS) do Estado da Para�ba nos anos de 2013, 2014 e 2015 para comparar a previs�o de 2013 com os valores reais arrecadados pelo Estado.A escolha da vari�vel ICMS decorre do fato de que este imposto representa a maior fonte de arrecada��o do Governo Estadual, desde 1997 a 2013, representando mais de 80% de toda receita tribut�ria.
Base da plataforma terica:
Como qualquer outro agente na economia, o Governo precisa ter um or�amento equilibrado, baseado num planejamento adequado para estabelecer e manter esse equil�brio. Sendo assim, utilizam-se tr�s instrumentos legais institu�dos atrav�s da Constitui��o Federal de 1988 (art. 165) para a elabora��o correta do planejamento or�ament�rio de m�dio e curto prazo, que objetiva unir e integrar essas duas fun��es. Os instrumentos b�sicos s�o: O Plano Plurianual (PPA), a Lei das Diretrizes Or�ament�rias (LDO) e a Lei Or�ament�ria Anual (LOA). Existem diversos trabalhos que realizam estudos de previs�o do Imposto sobre Circula��o de Mercadorias e Servi�os (ICMS), visto que esse � um tributo extremamente importante para a economia de um estado. Dentre estes, se destacam Bayer e Souza (2010) que objetivaram prever, explorar e comparar modelos tradicionais de previs�o da classe ARIMA e alisamento exponencial (Holt-Winters). Santos e Costa (2008) desenvolveram um modelo de previs�o mensal da principal receita tribut�ria do estado do Maranh�o, o ICMS, com base nos dados fornecidos pela Secretaria de Estado de Fazenda do Maranh�o para o per�odo de janeiro de 2003 a dezembro de 2007. A metodologia aplicada consiste na aplica��o de um modelo de s�rie temporal determin�stico, denominado alisamento exponencial. De forma mais precisa, como o ICMS apresenta, ao longo do tempo, tend�ncia e sazonalidade, foram utilizados os modelos de alisamento exponencial sazonal de Holt-Winters aditivo e multiplicativo. Liebel e Fogliatt (2005) apresentaram um m�todo para realizar a previs�o de receitas tribut�rias no setor p�blico. O m�todo escolhido foi o de modelos de forecasting para receitas tribut�rias, bem como os resultados obtidos com a aplica��o do m�todo no caso do ICMS do estado do Paran�. Os dados estudados correspondem ao per�odo de 1997 a 2003. Os resultados apresentados indicaram que o modelo de suaviza��o exponencial de Winters aditivo � o mais indicado para realiza��o das previs�es de ICMS no Estado do Paran�. Castanho (2011) desenvolveu um modelo formal para a previs�o de receitas tribut�rias estaduais do ICMS do Estado do Esp�rito Santo com base nos dados da s�rie temporal da arrecada��o no per�odo de janeiro de 2000 a dezembro de 2009 e da composi��o da base de incid�ncia tribut�ria do imposto. O autor utilizou os modelos de Alisamento Exponencial de Holt-Winters e Box-Jenkins e verificou que o Modelo de Holt-Winters � mais eficiente quando s�o feitas previs�es de curto prazo em per�odos de relativa estabilidade econ�mica. Fabris e Gon�alves (2012) utilizaram a metodologia proposta por Box e Jenkins (Modelo ARIMA) para prever o volume de arrecada��o das principais receitas tribut�rias do Munic�pio de Crici�ma/SC. As observa��es foram compostas por dados mensais no per�odo de janeiro de 2005 a dezembro de 2010.
Mtodo de investigao:
Para a realiza��o do estudo, a s�rie mensal de arrecada��o de ICMS, IVPA, ITCD, Taxas e Outros tributos foram obtidos junto ao CONFAZ e a Comiss�o T�cnica Permanente do ICMS (COTEPE), no per�odo de janeiro de 1997 a dezembro de 2013. Foram utilizadas s�ries temporais. As s�ries temporais s�o conjuntos de observa��es no decorrer do tempo, ou seja, s�o agrupamentos de observa��es que ocorreram em um determinado tempo sequencialmente. Elas podem ser tanto discretas quanto cont�nuas, dependendo da caracter�stica do agrupamento de observa��es. No entanto, neste estudo foram utilizadas apenas observa��es discretas, devido � natureza espec�fica dos dados utilizados (Santos & Costa, 2008). De acordo com os autores citados supracitados, al�m dos objetivos de previs�o dos valores futuros de uma s�rie, existem outras utilidades particulares delas como: averiguar os meios geradores da s�rie temporal; expor o desempenho da s�rie, atrav�s de gr�ficos, histogramas, diagramas de dispers�o, verifica��o de exist�ncia de ciclos, tend�ncias e sazonalidades etc.; e a de buscar periodicidades pertinentes nos dados, como a an�lise espectral. Para realiza��o da previs�o foi utilizado o modelo de alisamento exponencial holt-winters aditivo. O modelo de suaviza��o exponencial de Holt-Winters � utilizado pelos diversos estudos citados na se��o de �evid�ncias emp�ricas� � busca propor previs�es baseadas no c�lculo de m�dias m�veis exponencialmente ponderadas, sendo assim os dados mais recentes recebem um peso maior, ou seja, s�o mais importantes para a previs�o da vari�vel. O modelo de Holt-Winters aditivo possui uma extens�o da varia��o temporal constante ao longo do tempo, isto �, as diferen�as entre os menores e maiores valores da s�rie pouco se alteram (Costa, Samohyl & Silva, 2002).
Resultados, concluses e suas implicaes:
Dados os testes e analisando a s�rie � poss�vel observar um comportamento de aumento dos valores, caracterizando assim, uma clara tend�ncia positiva. Portanto, pode-se afirmar que apresenta correla��o pr�xima de 1, isso indica que aumento na vari�vel �tempo�, aumenta consequentemente o �ICMS�. Observa-se tamb�m que at� 2010 a s�rie apresentou um padr�o de varia��es est�vel, por�m, ap�s 2010, a s�rie sofre uma mudan�a e come�a a ter varia��es mais bruscas. Os filtros semestrais e anuais podem demonstrar melhor o comportamento da s�rie temporal, auxiliando para esclarecer melhor sobre a sazonalidade e a tend�ncia. Como se pode observar, os ind�cios de que a s�rie tem forte tend�ncia e pouca sazonalidade, s�o claros, pois o filtro anual esclarece melhor a tend�ncia, como � poss�vel observar, ele cresce cada vez mais, principalmente a partir de 2005, j� o filtro semestral capta a sazonalidade, e analisando poss�vel deduzir que sua varia��o � pequena, com baixas oscila��es. Dada a suaviza��o do modelo pelo mesmo m�todo, obtiveram-se os seguintes resultados conforme a tabela: α = 0.3032626, β = 0.04387391 e γ = 0.3435104. Esses resultados s�o importantes para calcular Lt, Tt, St, procedimento posterior ressalta que utilizem essas vari�veis nas equa��esacima citadas para realizar a previs�o da vari�vel ICMS. De acordo com Afonso, Moreira Filho e Novaes (2011) apud Costa (2013), o valor de α (tend�ncia) est� relativamente alto, entendido assim que a s�rie possui forte tend�ncia. A vari�vel β (sazonalidade) nos mostra um valor pequeno, reafirmando a baixa sazonalidade da s�rie. Fatos j� verificados nos filtros e na decomposi��o da s�rie, em que os par�metros e a equa��o aqui apenas confirmaram o resultado da decomposi��o da s�rie. Dados os resultados pelo modelo utilizando processo semelhante ao anos de 2013 e 2014, por�m com dados de 1997 at� 2012 para uma an�lise comparativa da previs�o do ano de 2013 com a arrecada��o feita pelo estado da Para�ba, foram encontrados os valores dos par�metros α = 0.3329, β = 0.04774859 e γ = 0.2245257. Esses resultados s�o importantes para calcular Lt, Tt, Stt, utilizando-os nas equa��es (1), (2) e (3) podemos encontrar a previs�o do ICMS para o ano de 2013. compara��o do ano de 2013, podemos observar que os valores totais arrecadados do ICMS reais, 3787497, s�o pr�ximos com a previs�o feita pelo modelo holt-winters 3752599,8, consequentemente a m�dia apresenta resultados semelhantes tamb�m (valor corrente 315624,75, m�dia da previs�o 312716,65).Logo, percebe-se que ele se ajustou bem e , por isso foi confi�vel para este caso. Com o intuito de melhorar os resultados obtidos, h� tr�s maneiras de proceder ao estudo: primeiramente, acompanhar a atualiza��o mensal do ICMS e aplicar a cada m�s o modelo Holt-Winters para atingir novos resultados; trabalhar com outros modelos sazonais como o Box-Jenkins (ARIMA e SARIMA), visto que diversos estudos comprovaram a efici�ncia desse modelo em vari�veis com caracter�sticas sazonais. Por fim, a �ltima maneira de melhorar os resultados seria utilizar uma combina��o dos dois resultados de previs�o, procurando a predi��o mais precisa, ou seja, de menor erro. Diante do exposto, a perspectiva de previs�o da arrecada��o do ICMS poderia ajudar o estado no que diz respeito � estima��o das receitas e a fixa��o das despesas para o ano subsequente.
Referncias bibliogrficas:
Costa, K. H. P. (2013) Expectativas acerca da arrecada��o de icms no RN: modelagem em s�ries temporais (Relat�rio de pesquisa/2013) Natal, RN, Disciplina de TCC1, Curso de administra��o, Faculdade de Natal (FAL).
Costa, L. S., Samohyl, R. W., & Silva, W. V. (2002, outubro) Compara��o entre os m�todos de previs�o univariados para o pre�o m�dio da soja no Brasil. Anais do XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produ��o, Curitiba, PR, Brasil.
Fabris, T. R., & Gon�alves, J. P. (2012, jan-jun) A previsibilidade das receitas tribut�rias para o munic�pio de Crici�ma. Anais de Textos de Economia, Florian�polis, SC, Brasil.
Kavanagh, S. C., & Iglehart, C. (2012, outubro) Structuring the Revenue Forecasting Process. Government Finance Review.
Liebel, M. J., & Fogliatt, F. S.(2005) M�todo para previs�o de receita tribut�ria. Anais do XXV Encontro Nac. de Eng. de Produ��o, Porto Alegre, RS, Brasil.
Marino, C. E. S.(2010) Uma An�lise Econom�trica do ICMS. (Relat�rio de pesquisa/2010), Fortaleza, CE, CAEN, Universidade Federal do Cear�.
Santos, A. V., & Costa, J. H. F. (2008) An�lise de Modelos de S�ries Temporais para a revis�o mensal do ICMS do estado do Maranh�o para o ano de 2008. (Relat�rio de pesquisa/2008), S�o Lu�s, MA, Instituto Maranhense de Estudos Socioecon�micos e Cartogr�ficos (IMESC).
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