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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCribari Neto, Francisco pt_BR
dc.contributor.authordos Santos Gomes, Amandapt_BR
dc.date.accessioned2014-06-12T18:04:49Z-
dc.date.available2014-06-12T18:04:49Z-
dc.date.issued2003pt_BR
dc.identifier.citationdos 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6410-
dc.description.abstractO 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 consideradospt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAlisamento exponencialpt_BR
dc.subjectModelos ARFIMApt_BR
dc.subjectPrevisõespt_BR
dc.titleModelagem e previsão da arrecadação do imposto de renda no Brasilpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Estatística

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