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Title: Estimando a elasticidade-renda da arrecadação tributária federal
Authors: Mendonça, Mario Jorge Cardoso de
Medrano, Luis Alberto Toscano
Abstract: Este capítulo visa estimar a elasticidade-renda da arrecadação de tributos federais. Mendonça, Medrano e Sachsida (2011) fizeram uso do modelo linear dinâmico (MLD) com coeficientes variáveis, para modelar a carga tributária bruta do setor público consolidado com dados trimestrais no período 1995-2009. Entre as principais conclusões deste estudo, podemos citar que o PIB é que é a principal variável explicativa da dinâmica da carga tributária bruta no Brasil e que sua elasticidade-PIB parece estar próxima da unidade. Neste estudo, revisitamos o estudo de Mendonça, Medrano e Sachsida (2011), tomando por base a arrecadação no âmbito federal no período de dezembro de 2000 a maio de 2016. De modo a validar os resultados obtidos por meio do MLD, estimamos a elasticidade-renda da arrecadação por meio do modelo Markov Switching (MS), capaz de captar não linearidades mais bruscas na cronologia dos parâmetros. Da aplicação dos dois modelos, temos as seguintes conclusões: i) tal como Mendonça, Medrano e Sachsida (2011), encontramos evidência suficiente para atestar que a elasticidade-renda da arrecadação se posiciona em torno da unidade; ii) a dívida líquida do governo não exerce influência no comportamento da arrecadação tributária federal; e iii) a inflação parece atuar de modo negativo na arrecadação federal.
metadata.dc.relation.references: Capítulo publicado em: Tributação no Brasil : estudos, ideias e propostas : ICMS, seguridade social, carga tributária, impactos econômicos / organizador: Adolfo Sachsida. – Brasília : Ipea, 2017.
metadata.dc.rights.holder: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
metadata.dc.rights.license: É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.
metadata.dc.type: Capítulo de Livro
Appears in Collections:Sistema Tributário: Capítulos de Livros



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