Dissertação de Mestrado em Economia do Setor Público da Universidade de Brasília.

Inclui bibliografia.

1 - INTRODUÇÃO 2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2.1 - SÉRIES TEMPORAIS 2.1.1 - Estacionariedade 2.1.2 - Função de autocorrelação 2.1.3 - Operador de diferença e operador de defasagem 2.1.4 - O modelo auto-regressivo (AR) 2.1.4.1 - A função de autocorrelação parcial (PACF) 2.1.5 - O modelo de médias móveis (MA) 2.1.6 - O modelo auto-regressivo de médias móveis (ARMA) 2.1.7 - Decomposição de Wold (processos lineares) 2.1.8 - Processos não-estacionários 2.1.9 - O modelo auto-regressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 2.1.10 - O modelo sazonal auto-regressivo integrado de médias móveis (SARIMA) 2.2 - MÉTODOS DE PREVISÃO 2.2.1 - Alisamento exponencial 2.2.2 - Método de Box-Jenkins 2.2.2.1 - Identificação 2.2.2.2 - Estimação 2.2.2.3 - Verificação de diagnóstico 2.3 - Métodos de comparação de previsão 2.4 - Softwares estatísticos 2.4.1 - O programa R 2.4.2 - O programa ITSM2000 3 - ANÁLISE DO MÉTODO DE PREVISÃO UTILIZADO PELA SECRETARIA DA RECEITA FEDERAL (SRF) 3.1 - Descrição do método de indicadores 3.2 - Resultados 3.3 - Análise econométrica 4 - ANÁLISE E PREVISÃO DA SÉRIE TEMPORAL DO IMPOSTO SOBRE A RENDA (IR) 4.1 - Considerações gerais 4.2 - Análise exploratória 4.3 - Modelagem e previsão 4.3.1 - Alisamento exponencial 4.3.2 - Método Box-Jenkins 5 - DISCUSSÃO DOS RESULTADOS 5.1 - Comparação de resultados 5.2 - Escolha do método de previsão 5.3 - Escolha de um modelo SARIMA 5.4 - Resultados da previsão para outros impostos 5.5 - Previsões com horizonte reduzido 6 - CONCLUSÃO 7 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICE A APÊNDICE B APÊNDICE C