Arbeitspapier
Um modelo de combinação de previsões para arrecadação de receita tributária no Brasil
This study aimed to the application of forecasts combination of model to predict tax revenues in Brazil. Here we combine the predictions obtained from three models: dynamic factor model (DFM), seasonal autoregressive integrated moving average (Sarima) and model of Holt-Winters smoothing. We adopted five criteria for combine predictions: optimal combination, performance, simple regression, simple average and median. We work with monthly data for a total of nine federal taxes for the period from January 2001 to December 2013. The out of sample forecast are done for the year 2014. Considering the results, it can be seen that the combined predictions proved generally superior to those derived from genuine models with the exception of a few taxes. Notwithstanding there is no specific method of combination that provide better forecasts concern the others.
- Sprache
-
Portugiesisch
- Erschienen in
-
Series: Texto para Discussão ; No. 2186
- Klassifikation
-
Wirtschaft
Taxation, Subsidies, and Revenue: General
Taxation and Subsidies: Incidence
Multiple or Simultaneous Equation Models: Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
- Thema
-
tax burden
dynamic fatorial model
Bayesian methods
Sarima
forecast combination
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
de Mendonça, Mário Jorge Cardoso
Medrano, Luis Alberto
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA)
- (wo)
-
Brasília
- (wann)
-
2016
- Handle
- Letzte Aktualisierung
-
10.03.2025, 11:44 MEZ
Datenpartner
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ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- de Mendonça, Mário Jorge Cardoso
- Medrano, Luis Alberto
- Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA)
Entstanden
- 2016
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