Metodologias para previsão de receitas tributárias no Brasil

Abstract

O objetivo deste estudo é realizar um exercício de modelagem econométrica das séries individuais de tributos visando à obtenção da elasticidade-renda e à projeção futura para cada tributo. Para isso, fez-se uso dos modelos linear dinâmico (MLD) e fatorial dinâmico (MFD), ambos estimados com base na abordagem bayesiana. Nossa amostra de tributos corresponde a mais de 90% da carga tributária brasileira, sendo composta de dados mensais entre dezembro de 2006 e maio de 2019. A previsão dentro da amostra é feita para o período de um ano, enquanto a projeção fora da amostra vai de junho de 2019 a junho de 2020. Os resultados obtidos corroboraram a expectativa quanto à adequação das metodologias empregadas. Os exercícios de validação da previsão mostraram excelente performance, tendo em vista os diversos critérios de avaliação. Em particular, para a maior parte dos casos, o erro acumulado percentual registrou um valor abaixo de 4%, sendo que, em alguns casos, o valor obtido para esse indicador ficou abaixo de 1%.