Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2005 |
| Autor(a) principal: |
CONTRERAS, Juan Camilo Santana |
| Orientador(a): |
CRIBARI NETO, Francisco |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480
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Resumo: |
A presente dissertação se centra na temática de produção de previsões de valores futuros de arrecadações tributárias. Em particular, busca-se avaliar a utilidade de métodos de previsão baseados em redes neurais. Os resultados obtidos para arrecadações do ICMS nacional e de três estados (Pernambuco, Rio de Janeiro e São Paulo) mostram que previsões obtidas por redes neurais podem ser mais precisas do que aquelas fornecidas por metodologias de previsão mais tradicionais como o alisamento exponencial e o método de Box e Jenkins. Os resultados revelam ainda que combinações de previsões que incluem redes neurais tendem a alcançar maior precisão do que combinações que não incluem redes neurais |
