Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2003 |
| Autor(a) principal: |
dos Santos Gomes, Amanda |
| 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/123456789/6410
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Resumo: |
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 |
