Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil

• Main Author: CONTRERAS, Juan Camilo Santana
• Other Authors: CRIBARI NETO, Francisco
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
• Subjects: Arrecadação; Redes neurais
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7242_1.pdf: 931437 bytes, checksum: 157a5fafafe6d80cb0496c15d8d7a5a9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 === A presente dissertação se centra na temática de produção de previsões de valores futuros de arrecadações tributárias. Em particular, busca-se avaliar a utilidade de métodos de previsão baseados em redes neurais. Os resultados obtidos para arrecadações do ICMS nacional e de três estados (Pernambuco, Rio de Janeiro e São Paulo) mostram que previsões obtidas por redes neurais podem ser mais precisas do que aquelas fornecidas por metodologias de previsão mais tradicionais como o alisamento exponencial e o método de Box e Jenkins. Os resultados revelam ainda que combinações de previsões que incluem redes neurais tendem a alcançar maior precisão do que combinações que não incluem redes neurais