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Un modello statistico per il monitoraggio delle entrate tributarie (MoME)

Enrico D’Elia, Francesca Faedda and Giacomo Giannone
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Enrico D’Elia: Ministry of Economy and Finance of Italy
Francesca Faedda: Ministry of Economy and Finance of Italy
Giacomo Giannone: Ministry of Economy and Finance of Italy

Authors registered in the RePEc Author Service: Enrico D'Elia ()

Working Papers from Ministry of Economy and Finance, Department of Finance

Abstract: Le entrate tributarie mensili lorde di competenza, accertate nel bilancio dello Stato, derivanti da IVA, accise sui prodotti petroliferi e ritenute Irpef (che rappresentano circa il 70% del totale delle entrate tributarie lorde) sono state proiettate utilizzando dei modelli bridge e alcuni indicatori statistici particolarmente tempestivi, come l’indice del fatturato, dell’occupazione, delle retribuzioni contrattuali e delle importazioni. I risultati mostrano che, anche utilizzando modelli piuttosto semplici, è possibile ottenere proiezioni statistiche abbastanza accurate, utilizzabili sia per fini previsivi sia, più propriamente, per il monitoraggio delle entrate e l’individuazione precoce di eventuali scostamenti significativi rispetto alle rispettive previsioni annuali. I modelli descritti in questo lavoro sono di tipo aggregato e come tali si prestano ad integrare ed anticipare le informazioni fornite dai modelli di microsimulazione attualmente utilizzati dal Dipartimento delle Finanze. Tra gli ulteriori impieghi si annovera anche la possibilità di monitorare e prevedere in via sperimentale i flussi di cassa; fornire la stima anticipata di alcuni indicatori macroeconomici a prezzi correnti; valutare l’effetto del ciclo sulle entrate tramite simulazioni dinamiche fuori campione.

Keywords: tax revenues forecasting; high-frequency forecasting model; bridge model; Italy tax revenues (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C53 H2 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 51 pages
Date: 2020-05
New Economics Papers: this item is included in nep-ore
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