Um Modelo Econométrico para a Previsão de Impostos no Brasil

O objetivo deste estudo é modelar as séries individuais para uma amostra de tributos no período de 1995 a 2010, os quais respondem por cerca de 80% da carga tributária bruta brasileira (CTBB), visando à previsão para um horizonte de 12 meses fora da amostra. Para isso usou-se um modelo linear dinâmico com parâmetros variáveis (WEST e HARRISON, 1997). A aplicação deste modelo é justificada pela conjectura de que as sucessivas mudanças no sistema tributário nacional estão associadas a mudanças recorrentes também nas elasticidades relevantes, de modo a tornar contraindicado o uso de especificações com parâmetros fixos. Os resultados obtidos corroboraram a expectativa dos autores quanto à adequação desta metodologia. No que se refere à previsão, os resultados foram razoavelmente satisfatórios, mesmo se considerando o horizonte projetado. De um modo geral, pode-se verificar que os valores observados ficaram dentro do intervalo de confiança da projeção, e o erro de previsão foi de até 10% nos primeiros seis meses. A partir daí, a qualidade da projeção se deteriora. As previsões para o Imposto sobre Operações Financeiras (IOF), Previdência, Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços (ICMS), Imposto de Renda de Pessoa Física (IRPF) e Imposto de Renda Total (IRT) mostraram excelentes resultados. Para o Imposto sobre Produtos Industrializados (IPI) e o Programa de Integração Social/Programa de Formação do Patrimônio do Servidor Público (PIS/PASEP), demandam-se esforços posteriores. Apresentam-se ainda os valores encontrados para as elasticidades, que de um modo geral se mostraram abaixo da unidade. The goal of this article is to model the desagregated series of taxes in Brazil. We use monthly data of a sample of taxes in charge for 80% of the Brazilian gross tax burden in the 1995-2010 years. For estimate the model we employ a Dynamic Linear Model (DLM) with variable parameter (WEST e HARRISON, 1997). The choice of this particular model was motivated by the constant changes made in the Brazilian tax system during these years. The forecast is performed a year ahead out of the sample. The main conclusions of the paper are the following. In general the results seem strongly satisfactory. The forecasts fall inside the error bands and the predicted error is bellow of 10% until six steps ahead. Above this horizon the forecast lose efficiency. Although for some taxes the model performed quite well, further efforts are required for others. Finally, for the majority of taxes the elasticity appears to have fluctuated below the unity.