Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410
Comparte esta pagina
Título : | Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil |
Autor : | dos Santos Gomes, Amanda |
Palabras clave : | Alisamento exponencial; Modelos ARFIMA; Previsões |
Fecha de publicación : | 2003 |
Editorial : | Universidade Federal de Pernambuco |
Citación : | dos Santos Gomes, Amanda; Cribari Neto, Francisco. Modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003. |
Resumen : | O objetivo central da presente dissertação é avaliar estratégias univariadas de modelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasil. Ao longo desta dissertação, empregaremos o algoritmo de alisamento exponencial de Holt-Winters, usaremos a metodologia de Box-Jenkins com os modelos sazonais auto-regressivos integrados de médias móveis, SARIMA, e aplicaremos também o modelo SARMAX. Nesse último modelo usamos como variável explicativa duas especificações diferentes da tendência da série. Finalmente, consideramos as combinações de previsões obtidas de diferentes estratégias de previsão. Combinações de previsões individuais obtidas através das quatro diferentes estratégias de previsão geraram boas previsões, contudo os resultados sugerem que o método SARMAX com tendência não-linear (estimada não-parametricamente) possui a melhor capacidada preditiva dentre todos os procedimentos considerados |
URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Estatística |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
arquivo7222_1.pdf | 558,94 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons