OK- sarima - MODELOS DE PREVISÃO PARA ARRECADAÇÃO TRIBUTÁRIA - APLICAÇÃO DA METODOLOGIA BOX - JENKINS PARA O ICMS NO ESTADO DE PERNAMBUCO-2009

7/23/2019 OK- sarima - MODELOS DE PREVISO PARA ARRECADAO TRIBUTRIA - APLICAO DA METODOLOGIA BOX - JENKI

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MODELOS DE PREVISO PARA ARRECADAO TRIBUTRIA:APLICAO DA METODOLOGIA BOX-JENKINS PARA O ICMS

NO ESTADO DE PERNAMBUCO

Aloisio Claudio Cordeiro TetiAuditor Fiscal da SEFAZ/PE.Mestre em Economia (PIMES/UFPE).Av. dos Economistas, s/n, Cidade Universitria, Recife-PE, [email protected](81) 2126.8381.

Leonardo Ferraz XavierDoutorando em Economia (PIMES/UFPE).

Mestre em Economia (PIMES/UFPE).R. Pe. Champagnat, 56, Bloco A, Apto.104, Cidade Universitria, Recife-PE, [email protected](81) 2126.8381.

Ecio de Farias CostaProfessor do DECON/PIMES/UFPE.Ph.D. em Economia Agrcola (University of Georgia).Pa. Prof. Fleming, 50, Apto.1201, Jaqueira, Recife-PE, [email protected](81) 2126.8381.

REA DE INTERESSE: Finanas pblicas locais e regionais, poltica fiscal (rea 14).

JEL: H32H20C22.
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]


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MODELOS DE PREVISO PARA ARRECADAO TRIBUTRIA:APLICAO DA METODOLOGIA BOX-JENKINS PARA O ICMS

NO ESTADO DE PERNAMBUCO

RESUMO

O artigo apresenta modelos de previso para a arrecadao do ICMS no Estado dePernambuco. Nesse sentido, objetiva-se disponibilizar modelos de previso consistentes ecom certo grau de confiabilidade aos gestores pbicos do Estado. Para tanto, utilizou-se dametodologia Box-Jenkins, mais especificamente o modelo SARIMA (ModeloAutorregressivo Integrado de Mdia Mvel Sazonal), obtendo-se resultados satisfatriosquanto capacidade preditiva da receita tributria em questo.

Palavras-chave: ICMS; Pernambuco; Previso; Box-Jenkins; SARIMA.

ABSTRACT

The paper presents predictive models on Value Added Taxes on sales and services (ICMS)by the State of PernambucoBrazil. The main objective is to provide consistent models topublic managers. Was used the Box-Jenkins methodology, specifically the modelSARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model), obtainingsatisfactory results regarding the predictive ability of tax revenue in question.

Keywords: ICMS; Pernambuco; Forecast; Box-Jenkins; SARIMA.

1. INTRODUO

O advento do Plano Real e a estabilizao monetria demonstraram a precria situaofinanceira dos Estados e Municpios no balano pblico, com volume de despesas superioraos das receitas efetivamente arrecadadas, obrigando os governos a manterem uma polticaconstante de endividamento. A aprovao da Lei Complementar 101/2000, a conhecida Leide Responsabilidade Fiscal (LRF), teve o intuito de moralizar a administrao pblica,obrigando seus gestores a se tornarem mais atentos gesto da coisa pblica, imputando

punies aos infratores, com penas que vo da perda do mandato privao da liberdade

(Brasil, 2000).A supracitada Lei, em seu Art. 11, determina que os executivos governamentais

busquem instituir, prever e arrecadar os tributos de sua competncia, como forma dealavancarem suas receitas e atingirem o supervit financeiro. A no observncia desteresultar na impossibilidade de receberem transferncias de outros entes federativos. Osgovernantes passaram ento a exigir de seus tcnicos de arrecadao, planejamento econtrole, medidas mais acuradas na previso das receitas tributrias e no rigoroso controledos gastos pblicos. Nesse contexto, a eficiente previso das receitas ganha importnciafundamental, pois oferece ao gestor pblico um instrumento seguro na tomada de decises.

No Brasil, o poder tributrio partilhado entre a Unio, os Estados, o DistritoFederal e os Municpios. De acordo com texto da Carta Magna de 1988, a competncia dos

impostos est delimitada entre os artigos 153 e 156 (Brasil, 1988). No Art. 153, acompetncia dos impostos federais refere-se importao de produtos estrangeiros (II);


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exportao de produtos nacionais (IE); renda e aos proventos de qualquer natureza (IR);aos produtos industrializados (IPI); s operaes de crdito, cmbio e seguro, ou relativas attulos ou valores mobilirios (IOC); propriedade territorial (ITR); e s grandes fortunas(a este ltimo, falta a regulamentao, que deve ocorrer por meio de lei complementar).

A competncia de instituir os tributos Estaduais e do Distrito Federal, est

descrita no Art. 155 do mesmo instrumento legal, o qual trata dos seguintes impostos:transmisso causa mortis e doao, de quaisquer bens e direitos (ICD); operaes relativas circulao de mercadorias e sobre prestao de servios de transporte interestadual eintermunicipal e de comunicao (ICMS); e propriedade de veculos automotores (IPVA).

Quanto competncia dos impostos Municipais, o Art. 156 da ConstituioFederal trata dos seguintes: propriedade predial e territorial urbana (IPTU); servios dequalquer natureza (ISS); e transmisso intervivos, a qualquer ttulo, por ato oneroso, de

bens imveis, por natureza ou acesso fsica, e de direitos reais sobre imveis, exceto os degarantia, bem como cesso de direitos de aquisio (ITBI).

Para o presente artigo, objetivou-se a proposio de um modelo acurado paraprever a arrecadao do ICMS no Estado de Pernambuco. O ICMS (Imposto sobre

Operaes Relativas Circulao de Mercadorias e Prestao de Servios de TransporteInterestadual e Intermunicipal e de Comunicaes) o instrumento mais representativo daarrecadao estadual, com pouco mais de 85% do total arrecadado em impostos porPernambuco no ano de 2009 (Pernambuco, 2010). Nesse sentido, um estudo voltado arrecadao do ICMS no Estado possibilita ao administrador pblico elaborar umoramento mais adequado realidade econmica local, tornando-se ferramenta essencial tomada de decises e execuo de programas de ao governamental.

Para tanto, necessrio que as previses sejam caracterizadas pela preciso econfiabilidade de seus resultados, bem como pela simplicidade dos mtodos empregados.Desse modo, o estudo utilizou-se da metodologia Box-Jenkins, especificamente o modeloSARIMA (Modelo Autorregressivo Integrado de Mdia Mvel Sazonal), sobre uma srietemporal de arrecadao iniciada em janeiro de 2002 e concluda em agosto de 2010.

Na seo seguinte do trabalho, so apresentados aspectos relacionados ao regimede arrecadao do ICMS, bem como situao econmica do Estado de Pernambuco esuas perspectivas. Na terceira seo, feita uma breve reviso da literatura sobre modelosde previso, mais especificamente sobre a arrecadao tributria. Em seguida, ametodologia aplicada no trabalho apresentada, bem como a srie de dados analisada. Naquarta seo, so abordados os resultados empricos, sobre a previso da arrecadaoagregada do ICMS no Estado, bem como sobre a previso da arrecadao sobre ossegmentos econmicos especficos, conforme comentado em pargrafo anterior. Por fim,so expostas as principais concluses do estudo.

2. ECONOMIA DE PERNAMBUCO E ARRECADAO DE ICMS

A presente seo est dividida da seguinte maneira: Regime de arrecadao do ICMS, cominformaes sobre a normatizao de referido imposto; e Perspectivas econmicas dePernambuco, com uma breve anlise da situao econmica do Estado, bem como suas

perspectivas e implicaes sobre a arrecadao do ICMS.

2.1. Regime de arrecadao do ICMS

A norma jurdica que instituiu o ICMS no Estado de Pernambuco foi a Lei 10.259/1989(Pernambuco, 1989). As normais legais e regulamentares, por sua vez, foram consolidadas


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atravs do Decreto 14.876/1991, e alteraes posteriores (Pernambuco, 1991). Sua funo predominantemente fiscal, visto que sua principal finalidade auferir recursos para otesouro estadual. Entretanto, tem sido utilizado pelos gestores como um instrumentoextrafiscal, caso das concesses de isenes como o objetivo de atrair investimentos paraos Estado. Referidos incentivos terminam por trazer prejuzos ao pacto federativo.

Como definido na Constituio Federal de 1988, o ICMS o Imposto sobreOperaes Relativas Circulao de Mercadorias e Prestao de Servios de TransporteInterestadual e Intermunicipal e de Comunicaes. Ao termo operao, associa -sequalquer ato voluntrio de impulso de mercadoria da fonte de produo ao consumo(Melo, 2005). Ao termo circulao, por sua vez, representa-se o contexto das sucessivastransferncias de propriedade do produtor, fabricante ou importador at o consumidorfinal. O conceito da circulao est baseado nas seguintes etapas: circulao fsica, oefetivo deslocamento das mercadorias, e transferncia de um local para o outro; circulaoeconmica, o trnsito entre produtor ou fabricante e comerciante, e deste para oconsumidor final; e circulao jurdica, a mudana da titularidade de uma mercadoria, acircunstncia em que algum detm poderes jurdicos de disposio sobre a mesma.

Outro conceito que deve ser aqui destacado o de contribuinte. A Lei11.408/1996 define a figura de contribuinte do ICMS como qualquer pessoa fsica ou

jurdica que realize com habitualidade ou em volume que caracterize intuito comercial,operaes relativas circulao de mercadorias ou prestao de servio de transporteinterestadual e intermunicipal e de comunicao, ainda que as operaes e as prestaes seiniciem no exterior (Pernambuco, 1996).

importante tambm destacar a base de clculo do ICMS, o que representa oaspecto fundamental para que se possa definir o objeto da imposio fiscal e o valor dotributo a ser efetivamente recolhido ao errio pblico. A Lei Complementar 87/1996, emseu Art. 13, estabelece que a base tributvel para as operaes com mercadorias deve ser ovalor da operao, na sada de mercadorias do estabelecimento, na transmisso demercadorias depositadas em armazm ou depsito fechado, e na transmisso de sua

propriedade (Brasil, 1996). Em Pernambuco, a base de clculo do ICMS est descrita noArt. 14 do Decreto 14.876/1991, o qual a define como o valor total da operao quedecorrer da circulao de mercadoria de uma operao a titulo oneroso (Pernambuco,1991).

Com relao alquota cobrada, o Art. 25 do Decreto 14.876/1991 descreve doisaspectos (Pernambuco, 1991). Primeiro, versa sobre a alquota imposta sobre operaesinternas, dentro do Estado de Pernambuco, inclusive importaes do exterior para oEstado, num percentual que varia de 4% a 28% conforme o tipo de mercadoria ou

prestao de servio. Predominantemente, a alquota equivale a 17%. A alquota mais

reduzida, de 4%, refere-se a servios de transporte areo; a mais elevada, de 28%, refere-sea servios de comunicao.O outro aspecto da cobrana descrito no Decreto supracitado diz respeito

alquota imposta sobre operaes interestaduais, num percentual que varia de 4% a 25%conforme o tipo de mercadoria ou prestao de servio. Predominantemente, a alquotasobre operaes interestaduais equivale a 12%. A alquota mais reduzida, de 4%, refere-sea servios de transporte areo; a mais elevada, de 25%, refere-se ao fornecimento deenergia eltrica. Vale destacar que a alquota de 12% predominantemente cobrada sobremercadorias ou prestao de servio originados em Pernambuco e destinados aos demaisestados e o Distrito Federal. Essa mesma alquota geralmente cobrada sobre mercadoriasou prestao destinados a Pernambuco e originados em estados das regies Norte,

Nordeste e Centro-Oeste, e do Distrito Federal. Porm, no caso em que Pernambuco


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compra mercadorias ou prestao de servio de estados das regies Sudeste e Sul, aalquota predominante equivale a 7%.

Importante ainda ressaltar que o ICMS segue o princpio da no-cumulatividade,pois possvel compensar o que foi devido na operao anterior. Nesse sentido, pode-secreditar do ICMS destacado e pago na fase anterior e deduzi-lo na fase seguinte. Assim,

num exemplo simplificado, se uma indstria pernambucana adquire um insumo advindo doestado de Alagoas, pagando uma alquota de 12%; processa esse insumo e vende dentro dePernambuco, pagando uma alquota de 17%; ento o montante do imposto pago na comprado insumo deve ser abatido do montante do imposto pago na venda do produto. Nessesentido, a aplicao do princpio da no-cumulatividade no ICMS reduz o impacto dotributo sobre os preos dos bens e servios comercializados. Sem esse princpio, os preosestariam totalmente desvinculados da realidade da cadeia de produo, onerando o custo devida da populao e, consequentemente, reduzindo o poder de investimento do setor

produtivo.

2.2. Perspectivas econmicas de Pernambuco

Em 2009, a receita total do Estado chegou a R$ 16,2 bilhes em valores correntes(Pernambuco, 2010). As participaes mais significativas dessa receita foram referentes receita tributria, com 48,0%; e s transferncias correntes, com 35,6%. Por sua vez, areceita tributria pode ser dividida em impostos, que representou 96,4% dessa receita; etaxas, com os 3,6% restantes. Quanto s transferncias correntes, o item mais significativodiz respeito ao Fundo de Participao dos Estados, repassado pela Unio, quecorrespondeu a 54,2% do total de transferncias correntes em 20091. Percebe-se, portanto,que as contas do Estado tm dois componentes mais significativos, aquele que pode serrelativamente administrado por seus gestores (receita tributria) e aquele que depende

principalmente de recursos provenientes da Fazenda Nacional.Quanto arrecadao do ICMS, verifica-se que sua participao chegou a 86,3%

da receita tributria do Estado em 2009, ou seja, 41,4% da receita total de Pernambuco. Aose analisar os cinco ltimos anos da srie, verifica-se que a arrecadao do ICMS tem seelevado consideravelmente. Em termos reais, a elevao foi de 11,9% ao ano2. Entretanto,esse crescimento tem sido pouco superior quele apresentado pelo Fundo de Participaodos Estados (crescimento real de 10,9% ao ano), o que demonstra que as contas do Estadoainda se mostram dependentes dos recursos repassados pela Unio. A Figura 1, abaixo, trazo comportamento da receita tributria de Pernambuco entre 2005 e 2009; enquanto aFigura 2 traz o desempenho das transferncias recebidas pelo Estado no mesmo perodo. AFigura 3, por sua vez, traz o comportamento da receita total, incluindo receita tributria,

transferncias e outras receitas, em valores e composio percentual. Como verificado,apesar do expressivo crescimento das receitas do Estado, sua composio permaneceupraticamente inalterada, com pequena variao negativa da participao das receitastributrias (queda de 3,8 pontos percentuais) e elevao da participao de outras receitas(em 3,7 pontos percentuais).

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Outras transferncias correntes importantes foram os recursos do FUNDEB (19,0% do total detransferncias em 2009) e do SUS (15,0%).2 Valores corrigidos pelo IGP-DI (Ipeadata, 2010).


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2005 2006 2007 2008 2009

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ICMS Outras

Figura 1. Receita tributria do Estado de Pernambuco (2005 a 2009).Obs: valores reais de 2009, corrigidos pelo IGP-DI (Ipeadata, 2010).Fonte: Pernambuco (2006, 2007, 2008, 2009 e 2010).

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2005 2006 2007 2008 2009

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FDE Outras

Figura 2. Receita de transferncias do Estado de Pernambuco (2005 a 2009).Obs: valores reais de 2009, corrigidos pelo IGP-DI (Ipeadata, 2010).Fonte: Pernambuco (2006, 2007, 2008, 2009 e 2010).

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Figura 3. Receita total do Estado de Pernambuco: valores reais e composio percentual

(2005 a 2009).Obs: valores reais de 2009, corrigidos pelo IGP-DI (Ipeadata, 2010).Fonte: Pernambuco (2006, 2007, 2008, 2009 e 2010).


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Particularmente quanto arrecadao de ICMS, importante destacar que seucrescimento no Estado ocorreu sem que houvesse praticamente qualquer alterao nacomposio das origens do imposto (Figura 4). Como visto, de acordo com informaescolhidas diretamente junto Secretaria da Fazenda do Estado de Pernambuco, adistribuio da arrecadao segundo segmentos econmicos continuou diversificada, ainda

que com maior participao dos grupos de comrcio3

, combustveis e outros4

. Contudo, osdemais grupos (telecomunicaes, energia e indstria5) tm apresentado participaessuperiores a 10%, cifra considerada importante para a arrecadao do Estado.

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2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Comrcio Combustveis Telecomunicaes Energia Indstria Outros

Figura 4. Composio da arrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco: 2002 a 2009.Fonte: informaes colhidas diretamente junto Secretaria da Fazenda do Estado de Pernambuco.

fato que as receitas totais do estado tm se elevado consideravelmente, emparte pela elevao das receitas tributrias, com participao relevante do aumento daarrecadao de ICMS; e pelo crescimento das transferncias correntes, principalmente dosrecursos repassados pela Unio. Visto que o ICMS reflete a circulao de mercadorias eservios, percebe-se que o crescimento econmico do Estado tem contribudo para oaumento dessas receitas. Com efeito, esta primeira dcada do sculo XXI tem secaracterizado pelo bom desempenho da economia local, principalmente devido aosinvestimentos alocados no Complexo Industrial Porturio de Suape, da polticaexpansionista da fruticultura na regio de Petrolina, do crescimento dos plos da indstriatxtil e de confeces de Caruaru, Toritama e Santa Cruz do Capibaribe, da recuperao emodernizao da atividade sucroalcooleira e ao maior incentivo ao setor de turismo,

principalmente nas praias da regio sul do Estado (Lima et alli, 2007).O Estado de Pernambuco tornou-se, nesse perodo, uma das Unidades daFederao com maior potencial de atrao de projetos estruturadores, reflexo dosinvestimentos aplicados em projetos diversificadores e renovadores na infraestrutura local.O Estado passou a apresentar um diferencial no recebimento de novos empreendimentoseconmicos, em que se destacam a modernizao da malha viria, com nfase naduplicao da BR 232, no trecho compreendido entre os municpios do Recife e So

3 Nesse grupo, considerou-se a agregao de oito dos 17 segmentos definidos pela SEFAZ-PE: atacado,atacado alimentcio, bebidas, cigarros, medicamentos, supermercados, tecidos e varejo.4 Nesse grupo, foram includos cinco dos 17 segmentos: materiais de construo, transporte, veculos, outros

e no inscritos.5 No grupo de indstria, considerou-se a agregao de trs setores: indstria, indstria alimentcia e usinas deacar.


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Caetano; a ampliao e modernizao das instalaes aeroporturias, principalmente oAeroporto do Internacional do Recife que foi completamente reconstrudo e reaparelhado;e as melhorias nos portos, com destaque para o Complexo Industrial e Porturio de Suape,que ao longo dos ltimos 30 anos vem recebendo importantes investimentos. De acordocom Lima et alli (2007), Pernambuco passou a apresentar grandes perspectivas para

crescimento econmico local e regional, com destaque para os seguintes projetos emconsolidao:

Polo de Software: o Porto Digital, constitudo com recursos dos segmentospblico e privado, em parcerias com universidades, objetiva fomentar asinovaes no campo da tecnologia da informao e comunicao, produzindoconhecimento e exportando servios de alto valor agregado. Possuicapacidade contnua de atrao de novos investimentos e oferta de tecnologiae capital humano altamente especializado. Enquanto a participao dosegmento da tecnologia da informao na economia nacional representa 0,8%de seu PIB, na economia pernambucana esse segmento representa 1,8% do

PIB estadual. Polo Farmoqumico: o projeto ter como ncora a construo da Empresa

Brasileira de Hemoderivados e Biotecnologia (Hemobras). O objetivo doinvestimento alavancar a economia na regio da mata norte de Pernambuco,mas outro fator decisivo para sua implantao ser a capacidade do Brasil dedesenvolver e dominar toda a cadeia produtiva de hemoderivados, tornado-seum dos poucos pases do mundo a dominar a biotecnologia de ponta, gerandouma economia para a Unio de US$ 120 milhes nas importaes desses

produtos. Polo Mdico: em Recife, observa-se certa concentrao de hospitais, clnicas

especializadas, laboratrios e centros de diagnsticos, bem como diversasatividades correlatas, com destaque para a produo e manuteno deequipamentos, os servios de informtica e automao, a produo demedicamentos, roupas profissionais, descartveis, gases, entre outrasatividades, ao lado de servios de lavanderia, esterilizao, coleta etratamento de lixo, hospedagem e comercializao. Referido aglomerado traz

boas perspectivas de consolidao em Pernambuco, embora tenha perdido umpouco do flego exibido ao longo dos anos 1990.

Complexo Industrial e Porturio de Suape: o Porto de Suape o maiscompleto polo para a instalao de negcios industriais e porturios daRegio. Isso se deve no s por sua posio geogrfica, mas pela

disponibilidade de uma infraestrutura completa para atender s necessidadesdos mais diversos empreendimentos. Dessa forma, Suape tem atrado umnmero cada vez maior de empresas interessadas em colocar seus produtos nomercado regional e com a finalidade de exportao, resgatando o papel doEstado como entreposto comercial.

Refinaria de Petrleo: a Refinaria Abreu e Lima constitui-se com um dosempreendimentos mais estruturadores em implantao no Complexo deSuape. Esse projeto uma parceria da Petrobrs do Brasil e da PDVSA daVenezuela, com investimento estimado em US$ 4 bilhes e previso de

processamento de 200.000 barris de petrleo para a produo de nafta, diesele GLP, processando leo pesado proveniente dos dois pases. Nesse sentido,

abre-se uma srie de oportunidades para a economia local, possibilitando o


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fornecimento de bens e servios para atender as necessidades do complexopetrolfero.

Polo de Polister: com investimento orado em R$ 3 bilhes, sendo o maiorempreendimento do gnero na Amrica Latina, o complexo ser composto dequatro fbricas localizadas em Suape. A primeira se destina fabricao de

resinas para embalagens PET; a segunda, produo de fios de polister; aterceira, fabricao do cido teraftlico purificado PTA, matria-prima paraa produo do polister; e a ltima, produo de paraxileno, matria-primado PTA. O investimento deve atrair novos empreendimentos correlacionados,como a indstria txtil e a indstria de bebidas.

Estaleiro Atlntico Sul: trata-se de um consrcio, criado em novembro de2005, constitudo pelas empresas Camargo Correia, Andrade Gutierrez,Queiroz Galvo, Aker Promar e Samsung. Tambm localizado em Suape,destina-se produo de navios cargueiros de at 500 mil toneladas de porte

bruto (TPB), alm de plataformas offshores dos tipos semisubmersveis,FPSO (sistemas flutuantes de produo, armazenamento e transferncia de

petrleo), TLP (plataformas de pernas atiradas), entre outras. Ademais,oferecer um amplo leque de servios para reparos de embarcaes eunidades de explorao de petrleo, valendo-se de sua localizao estratgicaem relao a grandes regies produtoras de leo e gs em guas profundas.

Ferrovia Transnordestina: o investimento visa melhorar os canais deescoamento dos produtos advindos do interior do Nordeste, o que deve refletirno aumento da competitividade do Polo Gesseiro do Araripe, do Polo deFruticultura de Petrolina e Juazeiro, do setor avcola do Estado, bem comoimpactar favoravelmente sobre os projetos de construo das usinas de

biodiesel na regio.

Alm desses projetos citados por Lima et alli (2007), deve-se destacar quePernambuco conta com boas perspectivas relacionadas ao Projeto de Transposio do RioSo Francisco, que, se associado criao de novos Polos de Irrigao e reaparelhamentodos j existentes, pode ampliar a produo no agronegcio do Estado. De toda forma, asimples melhoria do abastecimento de gua em regies do Estado pode propiciar ummelhor ambiente atrao de novos negcios. Outras boas perspectivas esto associadas

possibilidade de Recife ser uma das sedes da Copa do Mundo de Futebol em 2014, o quepode trazer amplos benefcios para a regio, principalmente relacionados melhoria dainfraestrutura de transportes, segurana e turismo. Todas essas iniciativas, coordenadasentre diversos setores produtivos e regies do Estado, podem significar elevao do nvel

geral de renda e emprego, reduo das desigualdades sociais e, como consequncia,elevao na arrecadao dos tributos e melhoria das contas pblicas do Estado.

3. REVISO BIBLIOGRFICA ACERCA DOS MODELOS DE PREVISOPARA ARRECADAO TRIBUTRIA NO BRASIL

Prever uma arrecadao pressupor, predizer ou permitir-se antecipar resultados futuros,tomando-se por base dados histricos e ferramentas apropriadas de anlise. Nesse sentido,observa-se uma vasta quantidade de trabalhos acadmicos e profissionais que versam sobreo tema. Tratam-se de estudos de previso de arrecadao de diferentes tributos, aplicados

sobre diferentes regies e nveis administrativos, utilizando-se de variadas ferramentas deanlise. Nesta seo, apresentam-se alguns trabalhos que se inserem nesse contexto.


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O Estado do Rio Grande do Sul, atravs de sua Secretaria da Fazenda, realizouensaio econmico e fiscal publicado no ano 2002, antevendo a importncia da previso daarrecadao de ICMS para o planejamento oramentrio do Estado. O trabalho utilizoumetodologia simples e eficiente, no sentido que apresentou erros inferiores metaestipulada de 2% para os anos 1999, 2000 e 2001, utilizando-se de ferramentas bsicas do

software Microsoft Excel e de uma srie histrica entre janeiro de 1994 e dezembro de2000. O mtodo aplicado foi prprio e indito, e no aplicou metodologia puramenteestatstica e/ou matemtica, mas admitiu a incluso de fatores externos especficos, comoaqueles resultantes do cenrio econmico e da poltica tributria (Guaragna e Mello, 2002).

Em trabalho realizado por Corvalo (2002), por sua vez, apresentou-se mtodo depreviso da arrecadao de ICMS para o Estado de Santa Catarina. No estudo, adotou-se omtodo de regresso dinmica baseado nos conceitos de cointegrao e modelos de erros,com srie histrica entre janeiro de 1995 e dezembro de 2001, e utilizando-se aplicativoscom PcGive, Eviews e Microsoft Excel. O trabalho contemplou um modelo de previso doICMS em curto e longo prazos, sobre os quais se incorpora um Mecanismo de Correo deErros. O melhor critrio de previso para arrecadao do ICMS catarinense no ano de

2001, foi o de Erro Percentual Absoluto Mdio (EPAM), com percentual de 2,6%. Para asprevises de curto prazo, foi sugerida a criao de um aplicativo nos moldes de umaplanilha eletrnica, utilizando os dados histricos empregados no trabalho, associados aosvalores calculados para o mecanismo de correo de erros e acrescido de uma rea paraentrada dos valores atualizados das variveis explanatrias. O autor tambm sugere que omodelo dinmico seja revisto periodicamente, visando incorporar novos efeitos de

benefcios fiscais e mudanas nas atividades de fiscalizao tributria ocorridas no Estado.Para o Estado do Piau, o trabalho de Cruz (2007) abordou a sistemtica de

previso da arrecadao do ICMS atravs da econometria de sries temporais, utilizando-seo software Eviews e dados entre janeiro de 1996 e dezembro de 2006. Nesse sentido,optou-se pelo modelo de Funo de Transferncia, com EPAM de 4,4%, o qual, numacomparao feita pelo modelo de previso adotado pela Secretaria da Fazenda do Estado,demonstrou resultados mais satisfatrios em termos de acertos.

Liebel (2004), por sua vez, estuda a previso do ICMS para o Estado do Paran.O trabalho foi desenvolvido sob duas vertentes, uma quantitativa e outra qualitativa. Na

primeira, foram utilizadas as principais tcnicas de previso para uma srie temporal dearrecadao do ICMS, obtendo-se como melhor opo o modelo de SuavizaoExponencial de Winters Aditivo, para o ano de 2004. Quanto anlise qualitativa, foiconstatada a existncia de algumas informaes subjetivas nos dados coletados daarrecadao e que, aps uma depurao, o modelo de previso quantitativo apresentou umamelhora nos seus resultados. Dentre essas informaes depuradas, encontram-se programas

de recuperao de crdito, mudana na legislao fiscal, recolhimento decenal do imposto,dentre outros.Em trabalho mais recente, desenvolvido por Camargos (2008) para definir o

melhor modelo de previso para a arrecadao de tributos no Estado de So Paulo,utilizou-se a metodologia Box-Jenkins, com aplicaes sobre modelos ARMA, ARIMA eSARIMA. A base de dados foi composta pelas sries de ICMS e IPVA, no perodo de

janeiro de 1997 a janeiro de 2007, e pelos dados de ICD e Taxas, no perodo de outubro de1997 a maio de 2007. Para a previso da arrecadao do ICMS, o modelo mais adequadofoi o ARMA(12,12) com dummies sazonais de janeiro a dezembro. Para o IPVA, o maisapropriado foi o modelo SARIMA(0,1,1)(12,1,12) com dummies sazonais para o ms de

janeiro. Quanto ao ICD, o SARIMA(1,1,1)(12,1,12) com dummies sazonais para janeiro,

mostrou-se melhor ajustado. Por fim, para a previso das Taxas cobradas pelo Estado, o


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modelo mais acurado foi SARIMA(2,1,1)(8,1,12) com dummies sazonais para janeiro,fevereiro, maro, junho, agosto, novembro e dezembro.

Como indica Siqueira (2004), o principal objetivo do uso de variados modelos napreviso de receitas pblicas a constante busca por resultados mais acurados. Aindaconforme o autor, a recente priorizao dada a modelos de sries temporais univariados,

particularmente aqueles baseados na Metodologia Box-Jenkins, em detrimento aosmodelos economtricos de regresso (modelos causais), deve-se ao fato de que equaesde regresso poderiam gerar modelos no muito bem especificados, dada a dificuldade deinterrelacionar todas as variveis envolvidas. Por sua vez, resultados recentes demonstramque modelos de sries temporais baseados na Metodologia Box-Jenkins podem melhorarsignificativamente as previses de arrecadaes tributrias.

A Metodologia Box-Jenkins foi desenvolvida no sentido de permitir alcanar oprocesso autorregressivo aoquala srie temporal em anlise apresenta melhor ajuste (Boxe Jenkins, 1994). Dentre esses processos, esto: Modelo ARMA(p,q), em que os valores davarivel estudada esto associados a seus valores defasados (Modelo Autorregressivo, com

p defasagens) e a seus erros aleatrios contemporneo e defasados (Modelo de Mdia

Mvel, com q defasagens); Modelo ARIMA(p,d,q), em que o Modelo ARMA(p,q) precisaser diferenciado em d vezes, na ocorrncia de sries no-estacionrias; e ModeloSARIMA(p,d,q)(P,D,Q), utilizado quando a srie estudada apresenta componentessazonais, que devem ser includos no Modelo.

Segundo o mtodo Box-Jenkins, o alcance do processo de melhor ajuste deveocorrer por meio dos seguintes passos (Box e Jenkins, 1994):

Identificao do modelo (seleo provisria dos termos p, de q): para tanto,utilizam-se a funo de autocorrelao (FAC) e a funo de autocorrelao

parcial (FACP). Nos processos autorregressivos, os valores da FACPapresentam picos significativos em at p defasagens, enquanto a FACdeclinam exponencialmente; nos processos de mdia mvel, os valores daFAC apresentam picos significativos em at q defasagens, enquanto na FACPdeclinam exponencialmente.

Estimao: conforme os parmetros identificados no passo anterior, atravsda FAC e da FACP, deve-se proceder a estimao do Modelo.

Diagnstico: concluda a fase anterior e definido o modelo provisrio, deve-severificar se o mesmo encontra-se adequado para a srie temporal em estudoou apresentam, ou no, problemas de autocorrelao residual. Os critrios deinformao de Akaike (AIC) e Schwarz (BIC) podem ser utilizados pararealizar referido diagnstico (em ambos os critrios, quanto menor o valor da

estatstica calculada, melhor ser o ajuste do modelo srie analisada). Casoo diagnstico aponte um resultado desfavorvel, deve-se voltar fase deidentificao do modelo.

Realizao da previso: encontrado o modelo de melhor ajuste srie, o quedeve ser apontado na fase de diagnstico, deve-se utilizar o modelo pararealizar as previses dos valores futuros da srie temporal em estudo.

4. METODOLOGIA E DADOS

Nesta seo, apresentam-se informaes referentes coleta e ao tratamento dos dados, bem

como sobre os procedimentos metodolgicos utilizados no estudo.


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4.1. Coleta e tratamento dos dados

Os dados utilizados no presente estudo, de frequncia mensal, compreendem o perodoentre janeiro de 2002 e agosto de 2010, perfazendo-se 104 observaes. Nesse perodo,verificou-se um ciclo relativamente equilibrado na economia local e nacional, sem grandes

variaes que impactassem de forma exgena a arrecadao de ICMS no Estado6

.As informaes foram colhidas diretamente em conjunto com a Secretaria daFazenda do Estado de Pernambuco, por meio de solicitao de fornecimento de uma

planilha consolidada de arrecadao sobre todo o perodo. Em referida planilha,disponibilizou-se um conjunto de informaes detalhadas, acerca de 17 segmentoseconmicos estabelecidos pela SEFAZ-PE. Ainda que fosse interessante formular modelosde previso especficos para cada segmento ou grupo de segmentos, referida anlise noentrar no escopo deste trabalho.

4.2. Especificao dos modelos

Para obteno dos modelos mais acurados de previso para arrecadao de ICMS noEstado de Pernambuco, objetivo deste estudo, utilizou-se a metodologia Box-Jenkins, queconsiste em definir o modelo que melhor se ajusta srie temporal. Os procedimentosadotados para definio do melhor modelo para a srie de arrecadao de ICMS no Estadoseguiu uma srie de processos, descritos a seguir, utilizando-se o software computacionalRATS (Regression Analysis of Time Series).

Primeiramente, foi verificado se a srie de arrecadao apresenta algumatendncia determinstica. Referido teste foi feito por meio do mtodo dos MnimosQuadrados Ordinrios, tendo como varivel dependente a arrecadao e como explicativa otempo. Posteriormente, realizou-se teste quanto estacionariedade da srie ou verificaode raiz unitria, aplicando-se o teste ADF (Augmented DickeyFuller), conforme sugerido

por Enders (2004). Adicionalmente, realizou-se o teste HEGY para verificao de raizunitria sazonal, na verso para dados mensais sugerida por Beaulieu e Miron (1993).

Baseando-se nos resultados obtidos do teste ADF e do teste HEGY para dadosmensais, fez-se anlise das funes de autocorrelao (FAC) e autocorrelao parcial(FACP), atravs de seus correlogramas, com o intuito de indicar uma primeira estrutura

provisria de modelo (Enders, 2004).Sobre a estrutura preliminarmente indicada pela FAC e pela FACP, foi aplicado o

teste de Ljung-Box para verificar se a mesma no apresentava problemas deautocorrelao. Alm disso, verificou-se a estatstica Q de Box-Pierce, como critrio deseleo do modelo provisrio. No obstante, foi necessrio efetuar um processo de

modelagem para encontrar a estrutura mais apropriada para a arrecadao de ICMS emPernambuco (Enders, 2004).Como critrio de escolha do modelo mais apropriado para cada caso, foram

utilizadas a estatstica de Akaike, ou AIC (Akaike Information Criterion), bem como aestatstica de Schwarz, ou BIC (Bayesian Information Criterion). Alm destes critrios,levou-se tambm em considerao o critrio de previso ex-post sobre os ltimos dozemeses da srie, com o objetivo de definir o modelo que apresentasse o menor erro de

previso, obtido pelo mtodo de Erro Percentual Absoluto Mdio (EPAM). Outrasinformaes observadas para a seleo do melhor modelo foi a estatstica R2 ajustado e aquantidade de coeficientes significativos na regresso estimada (Enders, 2004).

6 De certa forma, a crise financeira mundial de 2008 no chegou a causar fortes impactos sobre a arrecadaode ICMS no Estado, visto que esta continua a crescer em ritmo consideravelmente elevado.


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Escolhido o modelo de melhor ajuste sobre cada uma das sries analisadas,efetuou-se a previso para os doze meses seguintes, utilizando-se do critrio de previsoex-ante. Nesse sentido, buscou-se o modelo de melhor ajuste e, concomitantemente, aqueleque minimizasse a quantidade de parmetros e defasagens, de forma a fornecer um modelomais parcimonioso. Finalmente, ainda foram realizados testes nos resduos de cada

regresso estimada, de forma que os mesmos devam ser estacionrios e no apresentarautocorrelao (Enders, 2004).

5. ANLISE DOS RESULTADOS

Nesta seo, como forma de desenvolver o modelo de previso para arrecadao de ICMSmonitorada pela Secretaria da Fazenda do Estado de Pernambuco (SEFAZ-PE), soapresentados os procedimentos realizados e os resultados obtidos.

Inicialmente, procurou-se verificar se a srie pode ser explicada por algumatendncia determinstica. Regredindo-se a srie com relao ao tempo, verificou-se que, de

fato, essa tendncia significativa, com coeficiente R2 ajustado equivalente a 0,5006. AFigura 5, abaixo, traz a srie de arrecadao efetivamente observada e os erros daregresso. Nesse sentido, percebe-se que a tendncia determinstica realmente relevanteno comportamento da srie, bem como possvel observar caractersticas de sazonalidadee inconstncia da varincia dos dados no tempo.

Figura 5. Arrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco: srie observada e srie de

resduos de sua srie determinstica.Fonte: elaborao prpria.

Com o intuito de testar estatisticamente a estacionariedade da srie dearrecadao e a existncia de tendncia estocstica, realizou-se o teste ADF. Os clculosapontaram para um valor calculado da estatstica tao equivalente a 2,5028 (com interceptoe tendncia), inferior ao valor crtico de |-3,41|. Nesse sentido, no se pode rejeitar aexistncia de raiz unitria a 5% de significncia, ou seja, no se pode rejeitar a hiptese deque a srie de arrecadao de ICMS no seja estacionria.

Contudo, dada a caracterstica sazonal verificada na figura acima, optou-se porrealizar o teste HEGY, na verso para dados mensais sugerida por Beaulieu e Miron

(1993). Nesse sentido, conforme apresentado na Tabela 1, constatou-se a presena de raizunitria sazonal. Ainda de acordo com o teste, no se pode rejeitar a hiptese de raiz


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unitria no sazonal (coeficiente 1), o que corrobora com o resultado do teste ADF.Quanto raiz unitria semi-anual (coeficiente 2), tambm no se pode rejeitar a no-estacionariedade, o mesmo ocorrendo com todas as demais frequncias sazonais. Nessesentido, tende-se a considerar que a srie de arrecadao de ICMS no Estado dePernambuco seja no-estacionria e possua raiz unitria regular e raiz unitria sazonal.

Tabela 1. Resultados do teste HEGY para dados mensais, sobre a varivel arrecadao deICMS no Estado de Pernambuco.

Frequencia Coeficiente

Teste t Teste F

Valorcalculado

Valor crtico(5%)

Valorcalculado

Valor crtico(95%)

0 1 -1,70NR -3,28 - -

2 0,41NR -2,75 - -

/23 -0,39

NR -3,240,29 NR 6,23

4 -0,58NR -1,85

2/35 -0,90

NR -3,240,41 NR 6,23

6 -0,13NR -1,85

/37 -0,25

NR -3,240,08 NR 6,23

8 0,33NR -1,85

5/69 -2,40

NR -3,243,72 NR 6,23

10 1,04NR -1,85

/611 1,59

NR -3,241,48 NR 6,23

12 1,00NR -1,85

Obs.: as equaes do teste incluem constante, tendncia e dummy sazonal, alm de considerar duasdefasagens (de acordo com o critrio de Schwarz).Fonte: elaborao prpria.

Destarte, tende-se a optar por um modelo de estrutura SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)12.Vale destacar que, em 1 diferenciao, a srie mostra-se estacionria segundo o testeADF, com um valor calculado absoluto de tao equivalente a 3,7152 (com intercepto etendncia), maior que o valor crtico de |-3,41|, rejeitando-se a hiptese de que a sriediferenciada da arrecadao no seja estacionria. Da mesma maneira, a 1 diferenciaosazonal soluciona o problema de raiz unitria sazonal da srie, visto que significativa aquantidade de frequncias sazonais em que se rejeita a no-estacionariedade,considerando-se o teste HEGY para dados mensais.

Dessa maneira, com o intuito de indicar uma estrutura provisria inicial para omodelo SARIMA(p,1,q)(P,1,Q)12, foram observados os correlogramas decorrentes dafuno de autocorrelao (FAC) e da funo de autocorrelao parcial (FACP),considerando-se d = 1 e D = 1 (Figuras 5 e 6). Nesse sentido, definiu-se um primeiromodelo como um SARIMA(2,1,3)(2,1,5)12. Sobre essa estrutura, o teste de Ljung-Box


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indicou que a mesma adequada, visto que no apresenta problemas de autocorrelao dosresduos. Porm, a estatstica Q de Box-Pierce apresentou significncia inferior a 5%, oque descartou a opo pelo modelo SARIMA(2,1,3)(2,1,5)12. No obstante, realizou-se

processo de modelagem com o intuito de encontrar outras alternativas de estrutura paramelhor prever a arrecadao de ICMS no Estado.

Figura 5. Arrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco: funes de autocorrelao(FAC) e autocorrelao parcial (FACP), para d= 1.

Fonte: elaborao prpria.

Figura 6. Arrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco: funes de autocorrelao(FAC) e autocorrelao parcial (FACP), para d= 1 eD = 1.


Sobre as alternativas provisrias de estrutura, efetuou-se o teste de Ljung-Boxpara verificar a adequabilidade do modelo com vistas a no apresentar problemas deautocorrelao dos resduos. Outras estatsticas importantes para o processo de escolhaforam o R2 ajustado, a estatstica Q de Box-Pierce e os critrios de Akaike (AIC) eSchwarz (BIC). Alm desses critrios, verificou-se o nmero de coeficientesinsignificativos em cada modelo provisrio, bem como o clculo do Erro PercentualAbsoluto Mdio (EPAM) sobre a previso ex-postpara os ltimos doze meses da srie. NaTabela 2, a seguir, esto expostos os modelos que apresentaram melhores resultadossegundo todos esses critrios.


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Tabela 2. Critrios de seleo de modelos SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S para a srie dearrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco.

Estrutura de modeloR

2

Ajust.

QB-P(signif.)

Nmero deparmetrosinsignific.

AIC BIC EPAM

SARIMA(2,1,3)(2,1,4)12 0,9706 0,5773 8 de 11 124,42 157,98 6,77%

SARIMA(3,1,3)(2,1,4)12 0,9690 0,3565 10 de 12 125,42 151,32 6,84%

SARIMA(3,1,2)(2,1,4)12 0,9691 0,2654 9 de 11 123,43 147,18 6,70%

SARIMA(2,1,2)(2,1,4)12 0,9690 0,2739 8 de 10 122,49 144,23 6,70%

SARIMA(2,1,2)(2,1,3)12 0,9698 0,2764 2 de 9 120,48 140,05 5,88%

SARIMA(2,1,2)(3,1,3)12 0,9604 0,1791 3 de 10 110,29 129,99 3,86%

SARIMA(2,1,2)(1,1,3)12 0,9753 0,8834 4 de 8 130,67 149,42 5,80%

SARIMA(2,1,2)(0,1,3)12 0,9831 0,4925 2 de 7 140,65 158,08 2,33%


Dentre as opes de modelo, a estrutura SARIMA(2,1,2)(0,1,3)12 foi aquela quese caracterizou como mais adequada a explicar a srie de arrecadao de ICMS do Estadode Pernambuco. Apesar de obter resultados relativamente piores quanto aos critrios AIC eBIC, caracterizou-se pelo menor EPAM (2,33%) e maiorR2 ajustado (0,9831) dentre todasas oito opes listadas na tabela acima, o que demonstra o significativo ajuste aos dadosestudados. A estimao dos parmetros e as principais estatsticas relacionadas ao modelocitado encontram-se descritos na Tabela 3.

Tabela 3. Parmetros estimados para a estrutura SARIMA(2,1,2)(0,1,3)12, sobre a srie dearrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco.

Varivel Parmetro Coeficiente Desvio Padro Teste t

AR{1} 1 0,4431 0,1405 3,15*

AR{2} 2 0,3500 0,0369 9,49*

MA{1} 1 -1,1370 0,2064 -5,51*

MA{2} 2 -0,0115 0,1797 -0,06

SMA{1} 1 -0,4340 0,1259 -3,45*

SMA{2} 2 0,1111 0,1666 0,51

SMA{3} 3 0,3459 0,1744 1,98**

* Significativo a 1%.** Significativo a 5%.



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Destarte, a equao que descreve o melhor modelo de previso para a arrecadaode ICMS pode ser escrita como:

12221

36

2

24

2

12

1

2

21

111

11

BBBB

BBBBBX

t

t

(1)

122

3624122

1135,044,01

35,011,043,0101,014,11

BBBB

BBBBBX

t

t

(2)

Na equao, Xt representa a arrecadao de ICMS no perodo contemporneo; trepresenta o termo de erro contemporneo; e B o operador de defasagem. Nesse sentido,foi possvel efetuar a previso da arrecadao 12 perodos frente, o que apresentado naFigura 7, utilizando-se a equao (2).

Conforme indicado, a previso de que, entre setembro de 2010 e agosto de2011, o Estado de Pernambuco arrecade cerca de R$ 9,2 bilhes atravs do ICMS, com

margem de erro de 4,93% para mais ou para menos. Referido desempenho seria 15,56%maior frente ao resultado observado no mesmo perodo do ano anterior, o que representa

boas perspectivas para as contas do Estado.

Figura 7. Arrecadao de ICMS no Estado de Pernambuco: estimativas 12 meses frente,segundo a estrutura SARIMA(2,1,2)(0,1,3)12.


6. CONCLUSES

O presente artigo teve como principal objetivo o desenvolvimento de modelos de previsode sries temporais de arrecadao de ICMS monitoradas pela Secretaria da Fazenda doEstado de Pernambuco (SEFAZ-PE), utilizando-se de tcnicas economtricasfundamentadas na metodologia Box-Jenikins, mais especificamente o processo SARIMA(Modelo Autorregressivo Integrado de Mdia Mvel Sazonal). A razo para taldesenvolvimento se deu no sentido de disponibilizar aos gestores da SEFAZ-PE, um

modelo de previso quantitativo especfico para a arrecadao do ICMS. Deve-se destacarque os modelos desenvolvidos visam ao atendimento da arrecadao no Estado de


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Pernambuco, no sendo direcionados para a aplicao em outros estados, dada a diferenanatural existente entre tais processos.

Conforme demonstrado em anlise descritiva, a receita total do Estado dePernambuco tem se elevado consideravelmente no perodo em anlise, principalmentedevido ao aumento da receita tributria, em particular com respeito arrecadao de

ICMS; e das transferncias correntes, principalmente dos recursos repassados pela Unio.No obstante, essa elevao da receita total do Estado ocorreu sem que houvesse umasignificativa alterao na composio das contas pblicas.

Especificamente quanto ao ICMS, verificou-se que o crescimento da arrecadaodesse imposto, nos ltimos cinco anos da srie analisada, tambm tem se elevado a umataxa amplamente favorvel de 11,9% ao ano (em valores reais). Alm disso, percebeu-seque a distribuio dos 17 segmentos econmicos monitorados pela SEFAZ-PE no sealterou consideravelmente. Dentre os principais segmentos de origem da arrecadao emPernambuco, segundo dados fornecidos diretamente pela Secretaria, destacam-se comrcioatacadista, varejista e supermercados, juntos participando com 20,1% do total arrecadadode ICMS no ano de 2009; combustveis, com 17,3%; telecomunicaes, com 11,6%;

energia, com 11,1%; e indstria (indstria, indstria alimentcia e usinas de acar), com10,0%. Juntos, esse conjunto de segmentos respondeu por 70,4% do total arrecadado peloEstado atravs do ICMS.

Dada a importncia desse imposto para as contas pblicas estaduais, procurou-sedar uma sugesto de modelo de previso ajustado sobre referida srie de dados. Para tanto,verificou-se que a srie incorpora tendncia determinstica e estocstica, inclusive sazonal.

Nesse sentido, os testes ADF e HEGY apontaram para a ocorrncia de razes unitrias,regular e sazonal. Por sua vez, efetuou-se processo de modelagem para o encontro domodelo mais adequado srie, considerando-se aspectos como teste de Ljung-Box,estatstica Q de Box-Pierce, R2 ajustado, nmero de coeficientes significativos sobre aregresso estimada, critrios AIC e BIC, alm de clculo do EPAM sobre uma previso ex-

postsobre os ltimos doze meses da srie (Enders, 2004).O modelo conclusivo encontrado, sugerido como a estrutura de melhor ajuste

srie de arrecadao de ICMS, trata-se do modelo SARIMA(2,1,2)(0,1,3)12. A construode um modelo de previso da receita total de ICMS tem como finalidade evidenciar ocomportamento geral da arrecadao desse imposto para o Estado de Pernambuco. Osresultados obtidos podero ser aplicados na previso e monitoramento da arrecadao noEstado, a critrio das autoridades competentes. As concluses sobre o nvel de acurciaque se pode atingir com a utilizao dos modelos testados permitem a elaborao deoramentos mais realistas e, consequentemente, uma melhor administrao dos recursos

pblicos. Nesse sentido, conclui-se que a tomada de deciso dos gestores, especificamente

em relao s despesas publicas, pode ser realizada com melhor fundamentao terica,com vistas a obter um maior nvel de segurana.Ademais, deve-se ressaltar que referidas anlises devem ser revistas

constantemente, incluindo dados mais recentes, com o intuito de captar novas informaesrelevantes para um modelo de previso. Outra recomendao diz respeito ao estudo demodelagens para prever a arrecadao em segmentos econmicos especficos e relevantes,com vistas a melhor atender s expectativas dos administradores pblicos. Sugere-se aindaque outros mtodos sejam testados, como o uso da modelagem baseada em Redes NeuraisArtificiais (RNA) ou a associao do mtodo Box-Jenkins com modelos qualitativos de

previso.


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REFERNCIAS

BEAULIEU, J.J.; MIRON, J.A. Seasonal unit roots in aggregate U.S. data. NBERTechnical Paper Series, n.129. Cambridge: NBER, ago. 1992. 45p. Disponvel em:

BOX, G.E.P.; JENKINS; G.M. Time series analysis: forecasting and control, 3.ed. Upper

Saddle River-NJ: Prentice-Hall, 1994. 592p.BRASIL, Lei Complementar 101/2000. Estabelece normas de finanas pblicas voltadaspara a responsabilidade na gesto fiscal e d outras providncias. Dirio Oficial daUnio, Braslia, 05 jan. 2000.

BRASIL, Constituio da Repblica Federativa do Brasil. Braslia, 05 out. 1989.BRASIL, Lei Complementar 87/1996. Dispe sobre o imposto dos Estados e do Distrito

Federal sobre operaes relativas circulao de mercadorias e sobre prestaes deservios de transporte interestadual e intermunicipal e de comunicao, e d outras

providncias.Dirio Oficial da Unio, Braslia, 13 set. 1996.CAMARGOS, A.A.B. Modelos de previso da arrecadao tributria do estado de So

Paulo: ICMS, IPVA, ITCMD e Taxas. Dissertao (Mestrado em Economia). So

Paulo: IBMEC, 2008. 70p. Disponvel em: http://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=94Acesso em: 01 dez. 2010.

CORVALO, E.D. Previso da arrecadao do imposto sobre circulao de mercadorias eservios em Santa Catarina: aplicao da abordagem geral para especfico em modelosdinmicos.Dissertao (Mestrado em Engenharia de Produo) Santa Catarina: UFSC,2002. 78p. Disponvel em: http://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/eder.pdfAcesso em: 01 dez. 2010.

CRUZ, C.C.S. Anlise de sries temporais para previso mensal do ICMS: o caso do Piau.Dissertao (Mestrado em Economia). Fortaleza: UFC, 2007. 82p. Disponvel em:http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1648 Acesso em: 01 dez.2010.

ENDERS, W. Applied Econometrics Time Series. 2.ed. Massachusetts: Willey&Sons,2004. 460p.

GUARAGNA, P.; MELLO, M. Um modelo de previso da arrecadao do ICMS.EstudosEconmico-Fiscais, ano 8, n.13. Porto Alegre: SEFAZ-RS, dez. 2002. 35p. Disponvelem:http://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacaoICMS.

pdfAcesso em: 01 dez. 2010.IPEADATA, Base de dados do IPEA. Srie IGP-DI, FGV/Conjuntura Econmica.

Disponvel em:http://www.ipeadata.gov.br/Acesso em: 01 dez. 2010.LIEBEL, M.J. Previso de receitas tributrias: o caso do ICMS no Estado do Paran.

Dissertao (Mestrado em Engenharia). Porto Alegre: UFRGS, 2004. 136p. Disponvel

em: http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?sequence=1Acesso em: 01 dez. 2010.LIMA, J.P.R.; PADILHA, M.F.F.G.; SICS, A.B. Economia de Pernambuco:

transformaes recentes e perspectivas no contexto regional globalizado. RevistaEconmica do Nordeste, v.38, n.4, p.525-541. Fortaleza: ETENE/BNB, out./dez. 2007.

MELO, J.E.S.ICMS: teoria e prtica, 8.ed. So Paulo: Dialtica, 2005. 400p.PERNAMBUCO, Lei 10.259/1989. Institui o Imposto sobre Operaes relativas

Circulao de Mercadorias e sobre Prestaes de Servios de Transportes Interestaduale Intermunicipal e de ComunicaoICMS e d outras providncias.Dirio Oficial do

Estado de Pernambuco, Recife, 27 jan. 1989.PERNAMBUCO, Lei 11.408/1996. Estabelece, com base na Lei Complementar n 87, de

13 de setembro de 1996, normas referentes ao Imposto sobre Operaes relativas Circulao de Mercadorias e sobre Prestaes de Servios de Transporte Interestadual
http://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/%0barquivo.php?codArquivo=94http://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/%0barquivo.php?codArquivo=94http://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/%0barquivo.php?codArquivo=94http://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/%0beder.pdfhttp://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/%0beder.pdfhttp://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/%0beder.pdfhttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1648http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1648http://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.ipeadata.gov.br/http://www.ipeadata.gov.br/http://www.ipeadata.gov.br/http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?%0bsequence=1http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?%0bsequence=1http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?%0bsequence=1http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?%0bsequence=1http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/4711/000459140.pdf?%0bsequence=1http://www.ipeadata.gov.br/http://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.sefaz.rs.gov.br/ASP/Download/UmModeloPrevisaoArrecadacao%0bICMS.pdfhttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1648http://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/%0beder.pdfhttp://www.qualimetria.ufsc.br/dissertacoes_arquivos/%0beder.pdfhttp://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/%0barquivo.php?codArquivo=94http://tede.ibmecsp.edu.br/tde_busca/%0barquivo.php?codArquivo=94


20/20

e Intermunicipal e de Comunicao - ICMS, e d outras providncias. Dirio Oficialdo Estado de Pernambuco, Recife, 20 dez. 1996

PERNAMBUCO, Decreto 14.876/1991. Consolida a legislao tributria no Estado.Dirio Oficial do Estado de Pernambuco, Recife, 12 mar. 1991.

PERNAMBUCO, Secretaria da Fazenda. Balano geral 2005. Recife: SEFAZ-PE, 2006.

530p. Disponvel em: http://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/filesdirectory/sessions2339.pdfAcesso em: 01 dez. 2010.PERNAMBUCO, Secretaria da Fazenda. Balano geral 2006. Recife: SEFAZ-PE, 2007.

532p. Disponvel em: http://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/filesdirectory/sessions2630.pdfAcesso em: 01 dez. 2010.

PERNAMBUCO, Secretaria da Fazenda. Balano geral 2007. Recife: SEFAZ-PE, 2008.568p. Disponvel em: http://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/filesdirectory/sessions3280.pdfAcesso em: 01 dez. 2010.



SIQUEIRA, M.L. Previso de receitas pblicas: uma anlise crtica das metodologiasexistentes e alguns resultados existentes. Tributao em Revista, n.43, revistaeletrnica. Braslia: UNAFISCO, jan./mar. 2004. Disponvel em:http://www2.unafisco.org.br/tributacao/43/index.htmAcesso em: 01 dez. 2010.
http://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2339.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2339.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2339.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2630.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2630.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2630.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions3280.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions3280.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions3280.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4012.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4012.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4012.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4497.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4497.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4497.pdfhttp://www2.unafisco.org.br/tributacao/43/index.htmhttp://www2.unafisco.org.br/tributacao/43/index.htmhttp://www2.unafisco.org.br/tributacao/43/index.htmhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4497.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4497.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4012.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions4012.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions3280.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions3280.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2630.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2630.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2339.pdfhttp://www.sefaz.pe.gov.br/sefaz2/flexpub/versao1/%0bfilesdirectory/sessions2339.pdf

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OK- sarima - MODELOS DE PREVISÃO PARA ARRECADAÇÃO TRIBUTÁRIA - APLICAÇÃO DA METODOLOGIA BOX - JENKINS PARA O ICMS NO ESTADO DE PERNAMBUCO-2009