Orçamentos, Custos e Finanças no Setor Público: Modelos de Previsão de Receitas

ORÇAMENTOS CUSTOS E FINANÇAS NO SETOR PÚBLICO Iraneide S S Azevedo Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Objetivos de aprendizagem Ao final deste texto você deve apresentar os seguintes aprendizados n Compreender a previsão e o processo da receita pública n Apresentar os métodos econométricos mais utilizados para previsão da receita n Identif car o método de aplicação de receita utilizado pela Secretaria da Receita Federal Introdução O Brasil possui um sistema tributário muito complexo quando comparado com os demais países pertencentes a OCDE Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico além de possuir uma matriz tributária voltada para as operações de consumo em detrimento das operações de renda Esta complexidade exige das empresas privadas a estruturação de áreas de controle e supervisão tributária para se adaptarem às exigências legais Da mesma forma a Administração Pública necessita desenvolver mecanismos para o controle e fiscalização da arrecadação tributária pois seus resultados influenciam diretamente o nível de arrecadação no país Com estas informações é possível que o poder público possa realizar suas previsões orçamentárias para ter a capacidade de prover os serviços e bens que a sociedade necessita Neste capítulo você irá conhecer os métodos utilizados para a previsão das receitas administradas e próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 261 17072017 134502 Previsão da receita pública A previsão de receitas é um procedimento por meio do qual se estima a arre cadação de uma determinada natureza de receita para o exercício em curso e para os exercícios seguintes A previsão das receitas está diretamente ligada ao fato de ser projetada em conformidade com as normas e técnicas legais constantes na LRF Lei de Responsabilidade Fiscal Observe o que afi rma o artigo 12 BRASIL 2000 As previsões de receitas observarão as normas e técnicas legais consi derarão os efeitos das alterações na legislação da variação do índice de preço do crescimento econômico ou de qualquer outro fator relevante e serão acompanhadas de demonstrativo de sua evolução nos últimos três anos da projeção para os dois seguintes àquele a que se referirem e da metodologia de cálculo e premissas utilizadas A previsão de receitas envolve o uso de técnicas analíticas para projetar a quantidade de recursos financeiros disponíveis num determinado tempo futuro No setor público as receitas vêm dos impostos das taxas das contribuições sociais ou de transferências intergovernamentais além daquelas relativas à atividade governamental empresarial A previsão tenta identificar o relacionamento entre os fatores que afe tam as receitas alíquotas tributárias variáveis macroeconômicas volume de vendas a varejo etc e a arrecadação governamental tributos e outras receitas A habilidade de projetar de forma precisa os recursos futuros é bastante crítica na medida em que se objetiva entre outras coisas evitar desequilíbrios orçamentários objeto de preocupação constante das autori dades governamentais As previsões das receitas podem ser aplicadas tanto à receita total agregada quanto às suas fontes individuais tais como aquelas oriundas de impostos sobre o consumo ICMS IPI IVA etc ou as originadas de impostos sobre a propriedade IPVA IPTU ITR etc entre outras Obviamente não há nenhum método único para se projetar receitas Assim sendo os diferentes métodos pesquisados tendem a trabalhar melhor em função do tipo de receita que se pretende prever Finalmente a previsão de receitas está intimamente ligada ao processo de política pública Portanto fica sujeita ao escrutínio e até mesmo à pressão política fatores que influenciarão decisivamente os resultados da arrecadação Orçamentos custos e finanças no setor público 262 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 262 17072017 134502 O processo de previsão A política fi scal do governo é afetada pelo contexto em que ela é formada Lida tanto com interesses políticos quanto econômicos Portanto é essencial estabelecer as hipóteses e os procedimentos com os quais as partes envolvidas coadunam assim como um mecanismo para avaliar a validade da receita que se prevê Dessa forma é fundamental que se estabeleça um processo bastante disciplinado Guajardo e Miranda 2000 sugerem um processo dividido em sete estágios Segundos tais pesquisadores as seguintes etapas devem ser aplicadas a cada tipo de receita a ser prevista n 1º A primeira etapa envolve a seleção de um período de tempo sobre o qual os dados serão examinados O tamanho do período de tempo depende da disponibilidade e da qualidade dos dados do tipo de receita a ser prevista e do grau de exatidão desejado n 2º Na segunda etapa se examinam os dados a fim de determinar todos os padrões taxas de variação ou tendências que estejam evidentes Uma vez identificados tais comportamentos o responsável pela re visão precisará decidir em que grau a receita é previsível Isso é feito examinandose as características subjacentes da receita tais como as estruturas de alíquotas usadas as mudanças na demanda e as variações sazonais ou cíclicas n 3º Os responsáveis pela previsão em seguida precisam compreender as hipóteses subjacentes associadas às fontes de receitas Necessitam considerar em que grau a receita é afetada por circunstâncias econô micas mudanças na demanda do cidadão e nas políticas do governo entre outros efeitos Essas suposições ajudam a determinar que método de previsão será mais adequado a cada caso n 4º A etapa seguinte consiste em projetar os valores dos grupos de re ceitas para o horizonte de tempo desejado O método selecionado para executar a projeção depende da natureza e do tipo de receita n 5º Depois que as projeções forem feitas as estimativas devem ser ava liadas Isso é importante para que se verifique a confiabilidade e a validade dos procedimentos Para avaliar a validade das estimativas as hipóteses associadas às fontes de receitas devem ser reexaminadas A confiabilidade é avaliada por meio de uma análise de sensibilidade que envolve a verificação da variação dos parâmetroschave usados para criar as estimativas 263 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 263 17072017 134502 n 6º Na sexta etapa os grupos de receitas são monitorados e comparados às estimativas Tal monitoramento serve para avaliar a exatidão das projeções e determinar a probabilidade de ocorrência de quedas ou aumentos na arrecadação n 7º Finalmente como as circunstâncias que afetam a geração de receitas governamentais mudam a previsão precisará se atualizar Até setembro de 2016 as receitas administradas pela Secretaria da Receita Federal que incluem a maior parte de impostos e contribuições aumentaram apenas 167 em termos nominais e caíram 704 em termos reais Já as receitas administradas por outros órgãos caíram 1993 nominalmente e 2698 em termos reais No total essas receitas aumentaram apenas 113 em termos nominais e caíram 754 em termos reais BRASIL 2016 Métodos econométricos Existem inúmeros métodos por meio dos quais você pode obter estimativas de valores prospectivos Isso é feito a partir do conhecimento do comportamento histórico da grandeza objeto de análise e de outras grandezas a ela associadas Alguns dos métodos de previsão mais comumente empregados nas empresas e no setor público são os métodos ou modelos econométricos Base inicial Inicialmente é necessário focalizar noções básicas de algumas técnicas eco nométricas buscando a compreender o que está por trás de cada modelo ou seja entender as limitações dos modelos e b saber interpretar os resultados de um dado modelo A técnica econométrica a ser aplicada depende dos objetivos análise de dados ou previsão e da disponibilidade de dados Para esse segundo aspecto no Brasil há o problema da necessidade de deflacionar os dados monetários em séries mais longas Isso ocorre devido ao comportamento da inflação à Orçamentos custos e finanças no setor público 264 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 264 17072017 134503 mudança de padrão monetário ao uso do índice de inflação mais apropriado geral setorial etc Classificação dos modelos econométricos Dependendo do objetivo que se tem em mente os métodos econométricos podem ser agrupados em duas categorias modelos analíticos e modelos de previsão Os modelos analíticos buscam encontrar relações estruturais entre variáveis causa e efeito dimensionando a magnitude do impacto de X1 X2 sobre Y Já os modelos de previsão têm por objetivo acertar ou minimizar o erro da previsão Os modelos de previsão se aplicam a um período de tempo curto prazo em que não se espera que ocorram mudanças estruturais estas últimas são captadas pelos modelos analíticos Assim essas duas categorias de modelos analíticos e de previsão são complementares Um modelo analítico é uma descrição totalmente matemática obtida por meio de equações e fórmulas Passos para a elaboração de um modelo analítico e de previsão Modelo analítico etapas a Primeiramente se deve identificar qual é a variável que se pretende analisar variável dependente y Exemplos arrecadação economia informal hidden economy etc Em diversos casos como no segundo exemplo citado haverá necessidade de recorrer a uma proxi variável auxiliar cujo comportamento se considera próximo ou análogo ao da verdadeira variável preocupante Uma proxi pode resultar de pesquisa de algum critério estatístico etc b Em seguida se deve identificar as possíveis variáveis explicativas 265 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 265 17072017 134503 Exemplos crescimento econômico carga tributária etc c Há também que se definir uma forma funcional relacionando a variável dependente às variáveis explicativas Essa função poderá ser linear exponencial logarítmica etc d No caso das elasticidades da arrecadação há a partir dessas medidas informações valiosas para o planejamento financeiro e orçamentário Isso ocorre pois os coeficientes de elasticidade da arrecadação nos permitem avaliar melhor qual será o impacto sobre a arrecadação de mudança na taxa de crescimento econômico mudança nas taxas de juros mudança de alíquota etc Modelo analítico regressão convencional modelo linear O modelo linear simples é aquele que contém apenas uma variável explicativa Observe sua equação básica Yi a b Xi ui onde Yi é a variável dependente Xi é a variável explicativa ui é o termo aleatório a e b são os parâmetros a serem estimados Para cada X existe um e somente um valor para Y respeitada uma lei física que se traduz por uma relação exata matemática Hipóteses básicas o componente aleatório ui deverá ter estas características n Média igual a zero n Distribuição de probabilidade normal n Variância constante homocedasticidade n Não pode haver autocorrelação isto é ui uj para i j Homocedasticidade é o termo usado para designar variância constante dos erros ui para observações diferentes Já a autocorrelação é uma ferramenta matemática utilizada para encontrar padrões de repetição tal como a presença de um sinal periódico obscurecido pelo ruído ou para identificar a frequência fundamental em falta num sinal implícita pelas suas frequências harmônicas Orçamentos custos e finanças no setor público 266 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 266 17072017 134503 Forma funcional Você deve fi car atento é preciso cuidado com a forma funcional e a subsequente correta interpretação dos resultados encontrados Assim 1 forma linear cálculo dos efeitos marginais Y a b X neste caso Exemplo Consumo a b Renda b é a chamada propensão marginal ao consumo Neste caso há o incremento marginal acréscimo na mesma unidade de medida utilizada 2 forma loglog cálculo das elasticidades Y a Xb logY loga blogX b neste caso é a elasticidade onde Aqui se trata de avaliar que o impacto de uma variação percentual em X se reflete sobre Y em Notase portanto que na forma linear elasticidade é b Com efeito 267 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 267 17072017 134503 Qual é o significado de uma elasticidade igual a 1 Elasticidade 1 indica uma relação de 1 para 1 Ou seja a variação percentual em X provocará exatamente a mesma variação percentual em Y Modelos de previsão Esses modelos têm as seguintes características e fi nalidades principais n Prever valores futuros da variável que está sendo analisada previsão é fundamental para qualquer forma de planejamento n Não há preocupação em determinar qualquer relação de causalidade mas apenas de precedência n Buscar o melhor ajustamento e a menor margem de erro independen temente de considerações teóricas Etapas de desenvolvimento a identificar a variável relevante variável a ser prevista e b selecionar o método a ser utilizado regressão passos semelhantes aos indicados para modelos analíticos ou série temporal metodologia específica Exemplos de utilização previsão de arrecadação de tributos IR IPI ICMS IPTU etc previsão da arrecadação federal estadual municipal isto é agregada para um determinado ente federativo previsão do crescimento do PIB brasileiro total estadual regional etc e outros Séries de tempo decomposição clássica em tendência sazonalidade e componente aleatório Os dados da variável econômica em estudo são dispostos de forma ordenada ao longo do tempo No caso das séries temporais há um tratamento clássico de suas infor mações com vistas à geração de parâmetros para subsequente emprego na previsão da variável sob estudo Esse tratamento clássico se caracteriza pela Orçamentos custos e finanças no setor público 268 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 268 17072017 134503 decomposição da série temporal em tendência T ciclo C sazonalidade S e termo errático E A combinação das partes componentes da série de tempo pode ocorrer na forma aditiva ou na forma multiplicativa sendo a Aditiva yt Tt Ct St Et b Multiplicativa yt Tt Ct St Et Para decompor uma série de tempo você deve empregar o recurso das médias móveis para tratamento da sazonalidade ou explicitando os compo nentes como funções deterministas do tempo Quando o efeito da sazonalidade é retirado e incorporado à série por meio de divisão e multiplicação respectivamente dos valores da série temporal pelos fatores sazonais o método é denominado multiplicativo Quando o efeito da sazonalidade é retirado e incorporado à série por meio de subtração e adição respectivamente dos valores da série temporal pelos fatores sazonais o método é denominado aditivo No caso da estimação dos componentes como função determinista do tempo se emprega o modelo de regressão linear Além disso se utiliza o auxílio de variáveis binárias dummies para captar os efeitos da sazonalidade e a presença de um termo aleatório Este explica os desvios dos valores gera dos pela função determinista do tempo em relação aos valores efetivamente constantes da série temporal Após isolada a tendência será objeto de regressão com outras possíveis variáveis explicativas até se chegar a resultados consistentes Estes devem englobar a consistência dos sinais dos coeficientes estimados com aqueles previstos pela teoria econômica coeficiente de determinação elevado signi ficância estatística das estimativas obtidas etc Finalizando obtidas as estimativas dos valores mensais de uma dada arre cadação do ICMS por exemplo expressas em moeda constante se pode gerar os valores nominais dessa arrecadação mensal por meio do estabelecimento de uma previsão para a taxa anual de inflação e da definição de um critério para o comportamento dessa taxa ao longo do ano t 1 t tempo 269 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 269 17072017 134504 A variável dummies é uma variável categórica não numérica que foi transformada em numérica Como Por exemplo em uma pesquisa feita com 10 pessoas sete eram do sexo masculino e três do feminino Como feminino e masculino são categorias de sexo como você poderia transformálas em números Uma maneira de se fazer isso é atribuir por exemplo o número 0 à categoria masculino e o número 1 à categoria feminino SALEMI 2012 Modelo de previsão utilizado pela Secretaria da Receita Federal SRF A principal motivação para o uso de variados modelos na previsão de receitas públicas é a busca incessante de melhorias na precisão dos resultados que são fornecidos pela SRF A priorização recente dos modelos de séries temporais univariados particularmente aqueles baseados na metodologia de BoxJenkins se deve principalmente a um fato É que em geral a modelagem de uma regressão requer um amplo conhecimento das relações entre as variáveis do modelo Isso no caso específi co da arrecadação tributária poderia gerar modelos mal parametrizados uma vez que tais séries são dependentes de muitas variáveis econômicas algumas delas não totalmente identifi cáveis Assim a opção por equações de regressão poderia gerar modelos não muito bem especifi cados dada a difi culdade de interrelacionar todas as variáveis envolvidas Resultados recentes demonstraram que modelos de séries temporais baseados na metodologia de BoxJenkins podem melhorar signifi cativamente as previsões obtidas pela SRF Alguns trabalhos no entanto constataram que o método atualmente utili zado pela Secretaria da Receita Federal conhecido como método de indicado res apesar de não fornecer previsões que sejam estatisticamente confiáveis se mostra superior aos modelos de séries temporais no caso de algumas séries específicas A seguir você vai conhecer esse método e sua metodologia Método de aplicação de indicadores O método utilizado no âmbito da SRF denominado de indicadores consiste na multiplicação da arrecadação do período anterior por Orçamentos custos e finanças no setor público 270 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 270 17072017 134504 n um índice de preço que represente a variação inflacionária a que o fato econômico gerador da arrecadação está sujeito n um índice de quantidade que represente a variação real desse fato gerador n um índice que represente o efeito causado na arrecadação por modifi cações na legislação tributária n outros índices que representem quaisquer influências na arrecadação tributária O modelo de aplicação de indicadores ou incremental se baseia na utiliza ção de indicadores de preço e quantidade que são importados de um modelo macroeconômico sem qualquer tipo de integração O crescimento desses indicadores em relação aos do ano em curso determina a ampliação básica da base de cálculo Os efeitos atípicos são deduzidos da base de cálculo e os efeitos de alterações de legislação somados ao final sendo ambos calculados à parte As elasticidades à falta de melhor juízo são conservadoramente consideradas unitárias e constantes O modelo admite uma equação linear uma vez que para intervalos curtos de tempo qualquer curva pode ser aproximada por um segmento de reta Portanto você deve considerar a seguinte configuração geral At At 1 α 1 ΔPtt 1 1 ΔQtt 1 ΔL Onde A arrecadação α efeitos atípicos expurgados da base de cálculo P indicador de preço Q indicador de quantidade tt 1 variações de t em relação a t 1 ΔL alterações de legislação No início os indicadores eram apenas as previsões de crescimento do PIB e dos preços o mesmo índice usado para indexar despesas para o próximo ano A escolha de indicadores gerais diminuía a confiabilidade da estimativa pois internalizava no modelo o erro inerente ao próprio conceito de índice geral Ou seja refletia o comportamento de uma cesta de produtos heterogêneos em que estão representados produtos tributados e não tributados com aumentos real e nominal absolutamente diferenciados Assim outros indicadores foram 271 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 271 17072017 134504 sendo agregados se optando por um modelo setorial que incorpora previsões as mais diversas variação da taxa de câmbio da taxa de juros do crescimento de massa salarial da produção de automóveis das movimentações financeiras das importações de petróleo etc com ligeiras adaptações a cada ano No Quadro 1 você pode observar alguns tributos e seus principais indi cadores de preço e quantidade TRIBUTO CONTRIBUIÇÃO INDICADORES ESPECÍFICOS Preço Quantidade Imposto de importação Taxa de câmbio Volume de importações tributadas em dolar IPI Bebidas Índice de preços de bebidas Volume de vendas de bebidas ao mercado interno IPI Automóveis Índice de preços da indústria automobilística Volume de vendas de automóveis ao mercado interno Imposto de Renda Pessoa Física IRPF IGP Índice Geral de preços Número de contribuintes Imposto de Renda Pessoa Jurídica IRPFJ IGP Índice Geral de preços PIB Imposto de Renda Retido na Fonte IRRF Trabalho Variação nominal de salários Nível de emprego Imposto de Renda Retido na Fonte IRRF Capital Taxa de juros Volume em R de aplicações financeiras IOF Imposto sobre operações financeiras Variação nominal do volume de crédito e prêmios de seguro em R COFINS IGP Índice Geral de Preços PIB Quadro 1 Tributos e indicadores de preço e quantidade Orçamentos custos e finanças no setor público 272 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 272 17072017 134504 Vantagens do método As principais vantagens desse método se relacionam ao fato de que confere peso absoluto à última observação já que toma por base de projeção a arrecadação do ano imediatamente anterior Ao fazêlo permite captar melhor o efeito das mudanças estruturais nas variáveis do modelo Além disso não exige séries históricas muito extensas e é de aplicação rápida Assim é possível utilizálo em reestimativas sempre que uma alteração signifi cativa de suas variáveis assim o exigir Você deve compreender contudo que há vários problemas nesses procedi mentos Além da óbvia falta de integração já mencionada o modelo importa os erros de previsão do modelo macroeconômico desconsidera elasticidades e desconsidera variáveis aleatórias Para minimizar este último aspecto surgem também expurgos e acréscimos difíceis de justificar tecnicamente tais como esforço de arrecadação e sonegação provável Quando as previsões são feitas para um ano apenas não são tão ruins desde que os erros de previsão do modelo macroeconômico sejam pequenos e que as mudanças de legislação não tenham sido grandes demais para provocar uma perda não calculada Contudo ao fazer projeções mensais para vários anos no mínimo quatro como se exige atualmente os erros se acumulam ao longo do tempo As últimas previsões pouco ou nenhum sentido fazem Além disso o comportamento sazonal do tributo ao longo do ano simplesmente reproduz o observado no ano anterior A SRF mantém registro de séries históricas dos principais indicadores de preços e algumas séries de quantidade As projeções dos parâmetros macro econômicos inflação PIB taxa de câmbio e taxa de juros que influenciam os diversos indicadores são elaboradas pela Secretaria de Política Econômica do Ministério da Fazenda SPE Segundo o Manual de Procedimentos de Receitas Públicas do Tesouro Nacional BRASIL 2007 a metodologia de projeção de receitas orçamentárias conhecida como método de indicadores está baseada na série histórica de arrecadação das receitas ao longo dos anos ou de meses anteriores base de cálculo Essa série é corrigida por parâmetros de preço efeito preço de quantidade efeito quantidade e de alguma mudança de aplicação de alíquota em sua base de cálculo efeito legislação PAIVA 2013 273 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 273 17072017 134504 Orçamentos custos e finanças no setor público 274 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 274 17072017 134505 É importante destacar que a Receita Federal possui métodos de controle para verificar se as despesas administradas e próprias estão de acordo com as previsões orçamentárias Existem mecanismos de regulação como por exemplo quando as receitas estão abaixo da previsão podese utilizar da limitação do empenho e movimentação financeira de acordo com a LDO Lei de Diretrizes Orçamentárias Estas previsões legais auxiliam o Administrador Público a cumprir o orçamento anual mesmo quando ocorrem distorções nas previsões orçamentárias BRASIL Lei complementar nº 101 de 4 de maio de 2000 Brasília DF 2000 Disponível em httpwwwplanaltogovbrccivil03leisLCPLcp101htm Acesso em 19 jun 2017 BRASIL Ministério da Fazenda Secretaria do Tesouro Nacional Manual de procedi mentos de receitas públicas Brasília DF 2007 BRASIL Senado Federal Orçamento em discussão Brasília DF CONORF 2016 Dispo nível em httpwww2senadolegbrbdsfbitstreamhandleid525743OED0032 pdfsequence1 Acesso em 26 jun 2017 GUAJARDO S A MIRANDA R A An elected Officials guide to revenue forecasting Chi cago Government Finance Officers Association of the United States and Canada 2000 PAIVA K A F Um estudo sobre a estimativa da receita orçamentária à luz da lei de responsabilidade fiscal Rev Eletrônica JurídicoInstitucional do Ministério Público do Estado do Rio Grande do Norte Natal v 1 n 6 janjun 2013 Disponível em http wwwmprnmpbrrevistaeletronicamprnabrirartigoaspcod1040 Acesso em 26 jun 2017 SALEMI L F Variável dummy Sl WebArtigos 2012 Disponível em httpwebartigos comartigosvariaveldummy97922 Acesso em 26 jun 2017 Leituras recomendadas BOX G E P JENKINS G M Time series analysis forecasting and control San Francisco HoldenDay 1970 BRASIL Lei nº 4320 de 17 de março de 1964 Brasília DF 1964 Disponível em http wwwplanaltogovbrccivil03leisL4320htm Acesso em 18 maio 2017 GRANGER C W J NEWBOLD P Spurious regressions in econometrics Journal of Eco nometrics v 2 p 111120 1974 MAKRIDAKIS S et al The accuracy of extrapolation time series methods results of a forecasting competition Journal of Forecasting Hoboken v 1 n 2 p 111153 1982 MELO B S V Modelo de previsão para arrecadação tributária Brasília DF ESAF 2001 MIGLIOLI J Técnicas quantitativas de planejamento Petrópolis Vozes 1975 PANKRATZ A Forescasting with dynamic regression models New York John Wiley Sons 1991 PREVISÃO das receitas públicas um estudo utilizando o modelo Koyck nas recei tas orçamentárias dos municípios mais populosos do estado da Bahia In PRÊMIO EXCELÊNCIA ACADÊMICA 15 2017 Anais Rio de Janeiro FUCAPE 2017 Disponível em httpwwwfucapebrpremioexcelenciaacademicaupldtrab1465pdf Acesso em 26 jun 2017 275 Modelos de previsão de receitas administradas e receitas próprias Orçamentos custos e finançasU3C19indd 275 17072017 134505 SIQUEIRA M L Melhorando a previsão da arrecadação tributária federal através da utilização de modelos de séries temporais In PRÊMIO DO TESOURO NACIONAL 7 2002 Catálogo de monografias Brasília DF ESAF 2002 p 527604 SIQUEIRA M L Previsão de receitas públicas uma análise crítica das metodologias existentes e alguns resultados recentes Brasília DF Unafisco Sindical c20012009 Disponível em httpwww2unafiscoorgbrtributacao43report03htm Acesso em 26 jun 2017 ZONATTO V C S HEIN N Eficácia da previsão de receitas no orçamento dos muni cípios gaúchos uma investigação empírica dos exercícios de 2005 a 2009 utilizando a análise de clusters Revista Estudo CEPE Santa Cruz do Sul n 37 p 102131 jan jun 2013 Orçamentos custos e finanças no setor público 276 Orçamentos custos e finançasU3C19indd 276 17072017 134505