UTILIZAÇÃO DE MODELOS ARIMA PARA PREVISÃO DA ARRECADAÇÃO DE ICMS DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL Deise Scheffer Universidade Federal de Santa Maria scheffer.deise@gmail.com Adriano Mendonça Souza Universidade Federal de Santa Maria amsouza@smail.ufsm.br Roselaine Ruviaro Zanini Universidade Federal de Santa Maria rrzanini@terra.com.br Resumo O objetivo deste trabalho foi realizar previsão para a série de arrecadação do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) do Estado do Rio Grande do Sul, no período de janeiro de 1997 a março de 2014. Para tanto, aplicou-se a metodologia de Box- Jenkins que estima os modelos de séries temporais por meio de modelos conhecidos como autorregressivos integrados e de médias móveis (ARIMA). A obtenção do modelo mais adequado foi realizada com base na análise de resíduo e dos testes de significância dos parâmetros. Após a análise de vários modelos concorrentes, o modelo ajustado foi um SARIMA(0,1,1) (0,0,1 . Destaca-se a importância de se analisar variáveis por meio de modelos de séries temporais de Box e Jenkins, visando conhecer o comportamento e projetar valores, embasando futuras tomadas de decisão. Palavras-chave: Metodologia Box-Jenkins, Previsão, ICMS, Séries Temporais. Abstract The objective of this study was to forecast the number of collection of Tax on Goods and Services (ICMS) of the State of Rio Grande do Sul, in the period from January 1997 to March 2014. Therefore, we applied the methodology Box-Jenkins estimating models for time series using models known as autoregressive and integrated moving average (ARIMA). To obtain the most appropriate model was based on the analysis of residues and tests of significance of parameters. After examining several competing models, the fitted model was a SARIMA (0,1,1) (0,0,1 . Highlights the importance of analyzing variables through time series models of Box and Jenkins, aiming to understand the behavior and design values, basing future decision making. Keywords: Box-Jenkins Methodology Forecasting ICMS, Time Series. 1