ANÁLISE E PREVISÃO DO ICMS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
ICMS; Séries Temporais; Rio de Janeiro; Previsão.
As receitas tributárias do Estado do Rio de Janeiro (ERJ) tem sido investigada ao longo dos últimos anos devido sua importância econômica. O ICMS (Imposto sobre Operações Relativas à Circulação de Mercadorias e sobre Prestações de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação) é o imposto com maior arrecadação do ERJ, e a lei de responsabilidade fiscal exige previsão a cada exercício. Neste contexto, projeções de curto, médio e longo prazo para arrecadação do ICMS são informações importantes na tomada de decisão envolvendo os gastos públicos e, consequentemente, contribuindo para o desenvolvimento econômico do ERJ. Neste projeto, propõe-se uma análise e previsão do ICMS do ERJ através dos modelos de séries temporais e de redes neurais. Esses modelos serão integrados com abordagem bottom-up que permite avaliar os efeitos de políticas públicas, como leis, para cada setor econômico do ERJ. Em particular, serão utilizados os modelos de Box-Jenkins, suavização exponencial, regressão dinâmica e redes neurais (NNAR, MLP e LSTM). Os resultados preliminares permitiram observar que utilizando os modelos Box-Jenkins, suavização exponencial e a rede neural NNAR, o modelo ARIMA sazonal foi o mais adequado para o último ano analisado, porém na média o modelo de suavização exponencial obteve os melhores resultados nas previsões.