Utilização de modelos não lineares para previsão do ICMS paulista

Data
2023
Orientador(res)
Marçal, Emerson Fernandes
Pereira, Pedro L. Valls
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Resumo

Atualmente, na Secretaria da Fazenda e Planejamento do Estado de São Paulo, a previsão de arrecadação do ICMS paulista é feita usando-se um modelo SARIMA com variáveis exógenas, o SARIMAX. Mas o ICMS é não linear e há várias quebras estruturais controladas com diversas dummies. A consequência é um modelo sobre ajustado, pouco adequado para previsões de mais longo prazo (mais do que alguns meses, muito menos para um ano). A proposta deste trabalho é utilizar modelos não lineares na previsão do ICMS paulista, utilizando redes neurais recorrentes LSTM (Long Short-Term Memory) e modelos Markov-Switching, fazendo um contraponto entre estes dois modelos. E utilizar, como base de comparação, o modelo SARIMAX atual.


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