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PREVISÃO DE ICMS

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PREVISÃO DE ICMS

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  1. PREVISÃO DE ICMS UMA ABORDAGEM ECONOMÉTRICA

  2. De natureza legal LRF – Lei de Responsabilidade Fiscal Capítulo II: Do Planejamento Seção II: Da LDO Artigo 40, §s 10 e 20 : anexo Capítulo III: Da Receita Pública Artigos 120 e 130 De natureza Administrativa/ Financeira Monitoramento das metas bimestral (estimado x realizado) Montagem e controle do fluxo de caixa mensal OBJETIVOS

  3. CONCEITOS • ECONOMETRIA • SÉRIES TEMPORAIS • MODELO ECONOMÉTRICO • REGRESSÃO • MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS • COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO - R² • MÉTODO DE COCHRANE-ORCUTT • INPC • SETOR ECONÔMICO

  4. ECONOMETRIA • A econometria se interessa pelo tratamento dos dados estatísticos concernentes a um fenômeno econômico,sendo utilizada para validar uma teoria econômica. • Os instrumentos de base da econometria são: a teoria de estimação ,a teoria dos testes estatísticos e a análise de regressão através do método dos mínimos quadrados.

  5. HISTÓRICO • Existe desde 1930,data da fundação da Econometric Society e da Revista Econométrica em 1933.Houve algumas iniciativas anteriores,quando Engel(1857)e Douglas(1928) mostravam a necessidade de se analisar os problemas econômicos através da econometria.

  6. SÉRIES TEMPORAIS • Podem ser definidas como um conjunto de observações geradas ao longo do tempo de forma sucessiva, ou seja , um registro de valores de algum fenômeno (uma variável) que é medido ordenadamente no tempo

  7. MODELO ECONOMÉTRICO • É uma apresentação formalizada de um fenômeno sob forma de equação cujas as variáveis são grandezas econômicas

  8. REGRESSÃO • É o estudo da relação entre a variável chamada dependente ou endógena (a explicar) com as variáveis independentes ou exógenas (explicadas). • Y= a + bX1 + cX2 + .... + zXn .

  9. Y=-309,05+ 1.56X1

  10. METÓDO DOS MÍNIMOS QUADRADOS • O método dos mínimos quadrados consiste em adotar , como estimador ,a função que minimiza a soma dos quadrados dos desvios entre valores estimados e valores observados na amostra.

  11. COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO- R² • R² - Coeficiente de Correlação – é uma medida sintética que diz quão bem a reta de regressão da amostra se ajusta aos dados. Explica até que ponto a variável dependente é explicada pela variável independente. Este é expresso numericamente por valores entre 0 e 1, onde os resultados são analisados em termos percentuais.

  12. MÉTODO DE COCHRANE-ORCUTT • Método para corrigir problema de auto-correlação , no nosso caso tratamos os dados utilizando o método de Cochrane-Orrcutt, que usa os resíduos estimados do ICMS, obtendo informações sobre os padrões de comportamento de nossas observações .

  13. INPC • O índice nacional de Preços é considerado no modelo, pelo fato de a medida que o preço dos bens comercializados na economia aumenta, a demanda por estes tende a diminuir, formando assim um estoque de capital na economia. Por conseqüência, as empresas diminuem sua produção. Assim, o nível dos preços tem efeito não só sobre a arrecadação do ICMS, uma vez que estimula ou inibe o consumo, mas também no PIB, uma vez que pode influir positiva ou negativamente em termos de investimento.

  14. PIB • O desempenho do ICMS tem uma estrita relação com o PIB, já que este representa a soma de tudo que foi produzido internamente na economia, conforme descrevemos a seguir: Consumo - refere-se a todos os bens e serviços comprados pelas famílias e divide-se em três subcategorias: bens não duráveis, bens duráveis e serviços.

  15. Investimento – consiste em bens adquiridos para uso futuro. Divide-se em três subcategorias: investimento fixo das empresas, investimento habitacional fixo e investimento em estoque. Despesas do Governo – são os bens ou serviços adquiridos pelos governos: federal, estadual e municipal. Exportações líquidas – subtração do que foi exportado menos o valor dos bens e serviços recebidos do exterior.

  16. SETOR ECONÔMICO

  17. METODOLOGIA • O modelo de estimativa do ICMS não leva em consideração apenas o PIB, mas também aborda a influência de outros dois fatores: Sazonalidade . Índice Nacional de Preços ao Consumidor

  18. TEORIA • A partir das considerações citadas, admite-se que o valor do ICMS arrecadado, depende de uma constante “C”, do índice do PIB, estimado a partir do Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC), representado pela variável “V” e da sazonalidade “S”. Assim, tem-se: • ICMS = C.V.S • LnICMS = LnC + @LnV + #LnS

  19. CÁLCULO DO PIB • No modelo, o PIB é estimado considerando o consumo de energia elétrica. Como o PIB é calculado anualmente, buscou-se estabelecer seus valores a partir de um processo de interpolação por meio de regressão estatística, utilizando o método dos mínimos quadrados. Neste caso, tomou-se os dados do PIB anual divulgado pela SUDENE, no período de 1980 à 1998, dependendo do índice do consumo acumulado de energia elétrica, nesse mesmo período. Assim chega-se a seguinte equação: • LnIPIB = LnC + &LnICAEEL

  20. CÁLCULO DA VARIÁVEL V • Tendo o valor do índice mensal do PIB, chega-se ao valor da variável “V”. Neste caso, foi reestimado o PIB mensal, tomando como base o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Acumulado (INPCA), obtidos a partir de índices mensais de variação de preços do período de dezembro de 1996 a novembro de 2000

  21. CÁLCULO DA VARIÁVEL V • Assim, por meio de uma nova regressão, chegamos a equação: • LnVm = LnC + ZLnINPCAm • Assim chega-se a variável “V”, ou seja, ao índice do PIB mensal, estimado a partir do Índice Nacional de Preços Acumulado.

  22. SAZONALIDADE • A sazonalidade é importante, pois a demanda pelos bens consumidos na economia tende a aumentar devido a datas comemorativas e eventos que se passam em certos meses.Como o período natalino, o dia das crianças e etc.

  23. SAZONALIDADE • A sazonalidade reflete as distorções na arrecadação de ICMS entre os meses do ano. Para sua obtenção, tomou-se o ICMS arrecadado, em valores correntes, durante o período compreendido entre 1997 e 2000. Neste caso, o número observações em análise foi de 48 meses. • Chega-se a seguinte equação: ICMS = C + KNºmeses.

  24. SAZONALIDADE • Assim, o índice de sazonalidade mensal é obtido inicialmente dividindo o valor do ICMS observado pelo ICMS estimado. Em seguida, para se chegar ao índice geral do mês, procede-se uma média aritmética do índice obtido em cada mês. • Levamos em consideração o fato de que o ICMS de cada mês em questão é recolhido no mês subseqüente.

  25. Sazonalidade do ICMS Arrecadado • Meses Sazonalidade (terciário) Sazonalidade (secundário) • JAN 1,215394645 1,065946938 • FEV 1,037301553 1,153939382 • MAR 1,009153159 0,942944924 • ABR 0,944733632 1,000177575 • MAI 0,941942097 1,010217146 • JUN 0,968457531 1,025204338 • JUL 0,955536616 1,020671455 • AGO 0,94920474 0,813432013 • SET 0,974561808 0,943077211 • OUT 0,976272537 0,984509695 • NOV 0,998592902 1,054230492 • DEZ 1,024893083 0,986064636

  26. Resumo das Equações • Assim o modelo está estruturado através das equações abaixo: • LnIPIB = LnC + &LnICAEEL • LnVm = LnC + ZLnINPCAm • ICMS = C + KNºmeses • LnICMS = LnC + @LnV + #LnS

  27. ESTIMATIVA DO SETOR PRIMÁRIO • O ICMS total é obtido a partir da soma do ICMS estimado dos setores: primário secundário e terciário. A arrecadação do ICMS do setor primário apresenta grandes distorções devido, principalmente, aos efeitos do acordo dos usineiros e da lei Kandir. Neste caso, sua participação torna-se ínfima, quando comparada ao total de ICMS

  28. Variação do ICMS Primário em Relação ao ICMS Total • ICMS S.PRIMARIO ICMS TOTAL • 1997 1.026.944,90 363.442.839,06 0,28 • 1998 282.001,31 459.429.673,19 0,06 • 1999 89.252,55 423.863.927,10 0,02 • 2000 83.630,37 524.231.001,10 0,02 • Fonte: Dados da Sefaz/AL.

  29. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • Fazendo uso de regressão econométrica, chega-se a seguinte equação: • LnIPIBIA = 3,80502312 + 0,178533248 LnICIAEELA • R² = 0,81

  30. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • Substituindo os dados do índice do consumo industrial acumulado de energia elétrica mensal na equação acima, obtém-se o índice do PIB industrial mensal. De posse do índice do PIB industrial mensal calcula-se uma nova regressão . Com isso, o PIB depende do índice nacional de preços ao consumidor acumulado. A partir deste último, chega-se a variável “V”. Em termos de regressão, tem-se: • LnVm = 3,978837265 + 0,264273648 LnINPCA • R² = 0,97

  31. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • Uma vez estabelecido os valores da variável “V”, de um lado, e o índice de sazonalidade “S”, de outro, chega-se aos valores estimados do ICMS do setor secúndário. Neste caso, a regressão obtida será a seguinte: LnICMS = 2,811792 + 2,520082 LnV + 1,030942 LnS R² = 0,25

  32. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • O coeficiente de correlação estimado ficou na ordem de 25%. Assim, a capacidade do modelo explicar a arrecadação de ICMS é de 25%, portanto, um valor muito baixo. Além disso, foi detectado no modelo a presença de auto-correlação. Para corrigir esses efeitos, partiu-se para uma estimação econométrica, deste fator, utilizando-se do método de estimação de “Cochrane-Orcutt”. Com isso chega-se a seguinte equação: • LnICMS = 4,2399492115 + 2,246465 lnV + 0,934249 LnS • R² = 0,90

  33. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • Derivando parcialmente a equação do ICMS do setor secundário, em relação a variável “V”, tem-se: • Φ = γLnICMS/γ LnV > 0 • A partir da derivada do ICMS em relação a varíavel “V”, chegamos a constante “Φ”; onde essa constante nos mostra que o ICMS varia positivamente em relação a “V”. Ou seja, ao PIB, estimado a partir do índice nacional de preços acumulado. Isso é provado, quando observamos que o valor da constante “Φ” que multiplica o “LnV” é positivo. • Já a derivada do ICMS em relação a sazonalidade, nos mostra a mesma tendência positiva, ou seja: • Ψ = γLnICMS/γ LnS > 0

  34. ESTIMATIVA DO SETOR SECUNDÁRIO • De posse da estimativa da equação final, passou-se a estabelecer a previsão mensal do ICMS alagoano do setor secundário para o período entre 2001 e 2004. Neste cenário, considerou-se que neste período a inflação seria a prevista pelo acordo com o FMI, manteria-se o índice de sazonalidade ocorrida no período anterior e o consumo de energia elétrica cresceria na ordem de 10% a.a.. Neste caso, chega-se as estimativas abaixo :

  35. Estimativa de ICMS do Setor Secundário • MESES 2001 2002 2003 2004 • JAN 9.634.023,17 9.878.489,56 10.119.837,1 10.358.250,2 • FEV 10.377.619,93 10.640.856,5 10.900.736,3 11.157.457,7 • MAR 8.598.979,96 8.816.887,2 9.032.019,19 9.244.539,73 • ABR 9.089.678,30 9.319.864,99 9.547.122,53 9.771.623,72 • MAI 9.172.621,84 9.404.996,07 9.634.411,9 9.861.043,92 • JUN 9.313.493,89 9.548.907,55 9.781.332,59 10.010.945,1 • JUL 9.338.510,94 9.572.131,59 9.802.824,87 10.030.761,7 • AGO 7.598.808,77 7.787.225,59 7.973.307,92 8.157.191,11 • SET 8.742.775,69 8.958.879,24 9.172.315,9 9.383.239,9 • OUT 9.108.119,01 9.332.991,3 9.555.092,59 9.774.582,98 • NOV 9.722.890,18 9.962.435,97 10.199.037,8 10.432.865,6 • DEZ 9.158.353,77 9.383.095,31 9.605.088,84 9.824.492,31 • Total 109.855.875,5 112.606.761,00 115.323.128,00 118.006.994,00

  36. ESTIMATIVA SETOR TERCIÁRIO • Neste caso, obtém-se a seguinte equação: • LnIPIBIA = 3,773693 + 0,188931 LnICIAEELA • R² = 0,89 • LnVm = 3,425946 + 0,405470 LnINPCA • R² = 0,96 • LnICMS = - 19,4998 + 6,8733 LnV + 1,0795 LnS • R² = 0,57 • LnICMS = - 19,79984 + 6,930323 LnV + 1,17414 LnS • R² = 0,65

  37. Estimativa de ICMS do Setor Terciário • 2001 2002 2003 2004 • JAN 45.368.997,26 51.082.292 57.264.943,5 63.937.478,42 • FEV 37.711.437,63 42.458.552,5 47.595.511,04 53.139.357,69 • MAR36.624.197,73 41.229.743,2 46.213.154,27 51.590.939,57 • ABR 33.966.210,89 38.234.493,81 42.852.745,86 47.836.249,16 • MAI 33.808.786,68 38.058.954,97 42.657.731,82 47.620.344,21 • JUN 35.174.957,96 39.586.482,08 44.359.074,55 49.508.480,00 • JUL 35.760.926,29 40.197.709,21 44.994.066,39 50.165.556,26 • AGO36.483.525,99 40.968.062,81 45.812.976,45 51.033.756,57 • SET 38.001.769,88 42.657.632,76 47.686.523,4 53.104.437,63 • OUT 38.219.133,55 42.895.931,45 47.947.018,98 53.388.432,12 • NOV 39.506.747,86 44.330.477,28 49.539.481,62 55.150.241,53 • DEZ 41.241.995,19 46.256.695,00 51.670.407,22 57.500.149,48 • Total451.868.686,9 507.957.027,1 568.593.635,1 633.975.422,6

  38. ICMS TOTAL • Por fim, de posse dos valores projetados do ICMS do setor de serviço e do setor terciário, buscou-se estabelecer o ICMS total. Neste caso, adotou-se, ainda, que o valor do ICMS do setor agrícola representaria 0,02% da soma desses dois últimos. Assim, considerando que a arrecadação total do ICMS Alagoano é dado pela soma da contribuição do ICMS dos setores primário, secundário e terciário, chegou-se a seguinte projeção :

  39. Estimativa do ICMS Total • 2001 2002 2003 2004 • JAN 55.014.021,03 60.972.973,72 67.398.257,60 74.310.587,75 • FEV 48.098.675,37 53.110.028,84 58.507.946,58 64.309.674,79 • MAR 45.232.222,33 50.056.639,73 55.256.222,49 60.847.646,39 • ABR 43.064.500,37 47.563.869,67 52.410.348,36 57.619.394,45 • MAI 42.990.004,81 47.473.443,83 52.302.602,14 57.492.884,42 • JUN 44.497.349,55 49.145.216,71 54.151.235,22 59.531.328,94 • JUL 45.108.457,12 49.779.794,77 54.807.850,64 60.208.357,27 • AGO 44.091.151,24 48.765.039,46 53.797.041,63 59.202.785,86 • SET 46.753.894,49 51.626.835,31 56.870.211,07 62.500.175,07 • OUT 47.336.718,02 52.239.368,53 57.513.611,99 63.175.647,71 • NOV 49.239.483,97 54.303.771,84 59.750.467,17 65.596.223,74 • DEZ 50.410.429,03 55.650.918,27 61.287.751,16 67.338.106,72 • Total 561.836.907,32 620.687.900,67 684.053.546,06 752.132.813,11

  40. OUTRAS MODELAGENS PARA SÉRIES TEMPORAIS • Modelo de alisamento exponencial. • Modelos autorregressivos(AR). • Modelos de médias móveis(MA). • Modelo autorregressivo de médias móveis(ARMA). • Modelo autorregressivo,integrado de médias móveis(ARIMA). • Modelo autorregressivo,integrado de médias móveis sazonais(SARIMA) • Modelo dinâmico de regressão

  41. SOFTWARE • E-VIEWS, MINITAB, PC-GIVE, R, RATS, SAS, SHAZAN, S-PLUS, SPSS, STATGRAPHICS, SYSTAT, TSP, ITSM, EASYREG.

  42. ASSESSORIA ECONÔMICA Grupo de Estudos Econômico Tributário estudoseconomicos@sefaz.al.gov.br 216-9960

  43. FIM