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A presente dissertação tem como principal objetivo apresentar uma metodologia alternativa para a previsão das receitas tributárias federais administradas pela Secretaria da Receita Federal. Optou-se, então, pela utilização da metodologia de Box-Jenkins, especificamente o modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal SARIMA. O estudo será apresentado em 4 partes principais, assim desenvolvidas: revisão bibliográfica, natureza dos dados, apresentação e discussão dos resultados. A revisão bibliográfica trará uma discussão geral sobre a previsão de receitas públicas e sobre o tratamento estatístico de séries temporais; apresentando, inclusive, a justificativa da opção pela metodologia de Box-Jenkins. Particularmente, em relação às séries temporais, serão apresentados os principais conceitos que norteiam o seu estudo, tais como: estacionariedade, estocasticidade, processos auto-regressivos AR(p), de médias móveis MA(q) e mistos (auto-regressivos e de médias móveis) ARMA(p, q). Na parte referente à natureza dos dados, serão apresentadas as séries tributárias objetos do presente estudo, os fatos que afetaram a arrecadação tributária federal no período, além do tratamento imposto aos dados em relação às mudanças estruturais observadas, à remoção de pontos discrepantes ( outliers ) e à correção com base em um índice geral de preços. A parte referente à apresentação dos resultados trará os procedimentos utilizados na modelagem das séries tributárias, procedendo-se à identificação do modelo e sua respectiva estimação, à verificação de diagnóstico e, por fim, à previsão para cada um dos modelos selecionados. Na parte final do trabalho, discutir-se-á os resultados obtidos, comparando-se as previsões obtidas pela metodologia de Box-Jenkins com aquelas originadas do método de indicadores utilizado pela Secretaria da Receita Federal, determinando-se quais seriam os melhores modelos para previsão dos valores futuros de cada uma das séries tributárias estudadas