Fatores institucionais que influenciam a previsão das receitas orçamentárias : um estudo de caso dos governos estaduais brasileiros

Abstract

O objetivo deste trabalho é investigar a influência dos fatores institucionais sobre a previsão das receitas orçamentárias, isto é, sobre o grau de precisão dessas previsões. Investigamos se os erros associados às previsões são o resultado simplesmente da inadequação das técnicas utilizadas e dos fatores aleatórios, ou, indo ao encontro de grande parte da literatura específica, se são resultado também da influência da configuração política e organizacional do ente público. Foram utilizadas as unidades federativas estaduais do Brasil como estudo de caso. Para efeitos deste trabalho, foram analisadas apenas as previsões das receitas tributárias e, além disso, separamos os erros de previsão das receitas de ICMS e os erros de previsão dos demais tributos. Para o melhor tratamento estatístico do modelo de regressão, a variável resposta “ERRO DE PREVISÃO” foi categorizada: erros abaixo de 5% e erros acima de 5%. A partir daí, foram analisadas quais as variáveis que aumentam ou diminuem a probabilidade de ocorrer erros maiores que 5%. A técnica estatística mais adequada para este tipo de análise é a regressão logística. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT

The objective of this study is to investigate the influence of institutional factors on the estimates of budget revenues, that is, on the accuracy of these predictions. We investigated whether the errors associated with the forecasts are simply the result of the inadequacy of the techniques used and the random factors, or going to meet much of the marketing literature, it is also a result of the influence of political and organizational setup of the public entity. We used the federative state of Brazil as a case study. For the purposes of this study, we analyzed only the forecasts of tax revenues and also separate the forecast errors of ICMS revenue and the forecast errors of other taxes. To the best statistical regression model, the dependent variable "ERRO DE PREVISÃO" was categorized: errors below 5% and errors above 5%. Thereafter, we analyzed which variables increase or decrease the likelihood of errors greater than 5%. The most appropriate method for this type of analysis is logistic regression.