Aplicação de modelos dinâmicos bayesianos para projeção de arrecadação tributária

Abstract

Neste estudo, empreende-se uma análise econométrica, com vistas à projeção das séries desagregadas do Imposto sobre Operações Relativas à Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação (ICMS), administradas pelo Conselho Nacional de Política Fazendária do Ministério da Economia (Confaz/ME). Três metodologias foram aplicadas: i) o modelo estrutural dinâmico (MED) – por meio da bayesian structural time series (BSTS); ii) o modelo linear dinâmico (MLD); e iii) o modelo fatorial dinâmico (MFD), todos estes estimados com base na prática bayesiana. Os exercícios econométricos objetivaram três tipos de resultados: i) a avaliação da projeção; ii) a elasticidade do tributo em relação ao fato gerador; e iii) a projeção sessenta meses à frente fora da amostra. Nossa base de dados é composta de dados no período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2019. Tendo-se em vista a dificuldade para tratar as séries do Confaz devido à falta de regularidade, os exercícios feitos para validação da projeção apresentaram performance bastante razoável. De cerca de vinte séries para cada estado, aproximadamente 80% registram um erro percentual médio absoluto (Mape – em inglês, mean absolute percentage error) abaixo de 15%.