Notas Metodológicas – SAR

Elasticidades para Pronóstico de los Ingresos Tributarios de Honduras

Jose Carlo Bermúdez Sanchez — Wed, 03 Mar 2021 15:26:25 +0000

La presente nota expone cada una de las metodologías empleadas para calcular las elasticidades de cara al pronóstico de los ingresos tributarios (internos y aduaneros) de Honduras a partir de diferentes bases de microdatos y registros macroeconómicos, los cuales son explotados mediante diversas técnicas como ser elasticidades punto (tax revenue elasticities), econometría de datos de panel con efectos fijos e inferencia bayesiana. Como principal particularidad, esta metodología propone una distinción entre los impuestos a los ingresos (income tax) e impuestos a las utilidades (corporate tax), considerando que estos últimos no solamente difieren en el tipo de base que gravan, también poseen esquemas diferentes encontrándose hasta tres tipos de impuestos a la renta que pueden causar las corporaciones. Además, se especifican diferentes elasticidades para el Impuesto Sobre Ventas (ISV) interno y aduanero de manera que los ejercicios de pronóstico puedan considerar las particularidades de cada base gravable (consumo e importaciones respectivamente).

Pronósticos Uniecuacionales para los Ingresos Tributarios de Honduras

Allan Monje — Fri, 30 Oct 2020 16:58:52 +0000

Este documento presenta un modelo Autoregresivo de Rezagos Distribuidos (ARDL) para pronosticar los ingresos tributarios de Honduras empleando datos de energía y actividad económica. A partir de la metodología de cointegración en niveles se encuentra la presencia de una relación de largo plazo entre las variables analizadas. Posteriormente, la capacidad predictiva de dicho modelo es sometida a prueba y comparada con diez especificaciones diferentes de modelos uniecuacionales. Los resultados sugieren que el modelo obtenido mediante la metodología de cointegración es el que mejor desempeño exhibe dentro de muestra. De hecho, para los cuatro horizontes de tiempo evaluados, las diferentes especificaciones de modelos ARDL parecen superar la capacidad predictiva de los modelos estimados mediante la metodología Box-Jenkins salvo para el horizonte de un trimestre, en el que un modelo ARIMA ofrece mejores proyecciones.

Proyección de los Ingresos Tributarios del Servicio de Administración de Rentas (SAR)

Allan Monje — Mon, 06 Jan 2020 16:20:24 +0000