WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаБухгалтерський облік, Податки → Аріма-моделі в аналізі податкового потенціалу підприємства - Реферат

Аріма-моделі в аналізі податкового потенціалу підприємства - Реферат


Реферат на тему:
Аріма-моделі в аналізі податкового потенціалу підприємства
Економетричні методи та моделі все більше використовують не тільки у прогнозуванні, а й для підтвердження певних гіпотез щодо розвитку економічних процесів, для емпіричного тестування економічної теорії, розробки та аналізу сценаріїв економічного розвитку, прогнозування податкового потенціалу на основі оцінки економічного та фінансово-господарського потенціалу підприємства, території та прийняття відповідних управлінських рішень.
Макроекономічні моделі різних країн, що базувалися на системах регресійних рівнянь, домінували в економічному прогнозуванні у 60-70 р. минулого століття. При зміні інституційного оточення моделі часто не здатні адекватно відображати модельовані процеси. Існуючий недолік наявних програмних продуктів спонукав науковців до розробки такого ефективного, малозатратного методу, як ARIMA-моделювання. При цьому відповідний динамічний ряд моделюється лише за допомогою його минулих значень (лагів) та екзогенної випадкової величини.
Теоретичною основою ARIMA-аналізу та методології, яка є порівняно новим поколінням засобів прогнозування, заснованих на аналізі стохастичних властивостей динамічних рядів, стали наукові розробки Дж. Бокса та Г. Дженкінса, зокрема їх спільна праця, присвячені аналізу прогнозування та контролю часових рядів [1].
У роботах вітчизняних учених [2] увага загострюється на тому, що використання класичних регресійних моделей інколи некоректне, особливо коли воно проводиться без належної попередньої перевірки часових рядів на стаціонарність. Якщо ряди нестаціонарні, то легко потрапити до пастки "хибної" регресії. Така регресія при коректних значеннях основних критеріїв якості відображає не причинно-наслідкові зв'язки між досліджуваними змінними, а лише констатує наявність спільного тренду.
Наразі ARIMA-моделі набули поширення в практиці прогнозування фінансово-бюджетних процесів, що обумовлено, на думку дослідників [3], такими основними причинами:
- попередня інформація про можливі взаємозв'язки між динамічними рядами економічних показників не завжди може бути добре обґрунтована. У цьому випадку чисто статистична модель, що пов'язує поточні та попередні значення досліджуваного показника, може використовуватися для короткострокових прогнозів;
- інколи з добре відомих структурних моделей економічної теорії можна отримати моделі типу авторегресійних або моделей ковзного середнього, особливо при оцінці приведеної форми симультативних систем рівнянь, тобто при виразі ендогенних (внутрішніх) змінних структурної моделі через попередньо визначені та екзогенні змінні (зовнішні).
Використання таких економетричних пакетів, як STATA, STATISTICA, TSP, призвело до зростання точності висновків на основі коректного застосування сучасних економетричних методів. Але у зв'язку з динамічними змінами у сфері комп'ютерних технологій особливе місце займає пакет прикладних програм E.VIEWS.
При переході до ринкової економіки все актуальнішим стає дослідження й аналіз довгострокових тенденцій соціально-економічного розвитку регіону чи конкретного суб'єкта господарювання у поєднанні з короткостроковими змінами фінансової, кредитної, бюджетної, інвестиційної, інноваційної складової політики.
Ця проблема знайшла своє розв'язання у межах сучасних моделей, зокрема в моделі коригування помилки (ЕСМ), де поруч із різницями, що відображають короткострокову динаміку, вводиться механізм коригування помилки, який характеризує довгострокові економічні ефекти, і відображена у роботах вітчизняних дослідників [3].
На сучасному етапі немає процедури, яка б давала однозначну специфікацію цих моделей, тому на практиці постає питання про вибір найкращої з декількох. Для автоматизації цього процесу у практичній реалізації доцільно використати пакет прикладних програм E.VIEWS. Практичне застосування моделей ARIMA автором для прогнозування податкового потенціалу підприємств і регіонів приводять до позитивних результатів дослідження проблеми.
Для того щоб проілюструвати застосування ARIMA (p,d,q)-моделей, проведемо прогнозування надходжень до Зведеного державного бюджету України податку з прибутку підприємств. Подібна методика дозволяє прогнозувати оцінку та стан реалізації податкового потенціалу як окремих підприємств, так і їх об'єднань за галузевою чи територіальною ознакою. Аналогічно можна проаналізувати податковий потенціал і за іншими податками, справляння яких формує дохідну частину бюджетів усіх рівнів.
Податок з прибутку підприємств (ППП) є одним з основних податків вітчизняної фіскальної системи, що становить близько 25 % надходжень до Зведеного державного бюджету України. Отже, цей податок є істотним бюджетоформуючим податком, і тому точне та надійне моделювання і прогнозування ППП є необхідною умовою коректного моделювання всієї дохідної частини Зведеного бюджету України.
Для того щоб прокоментувати прогнозування на основі ARIMA-моделей на прикладі податку з прибутку підприємств, необхідно уникнути інфляційного викривлення інформації, тобто перейти з номінальних одиниць до реальних.
При побудові ARIMA-моделі можна виділити три основні етапи.
1. На першому необхідно перевірити часові ряди на стаціонарність. Стаціонарні ряди мають нульовий порядок інтеграції. Порядком інтеграції є
Loading...

 
 

Цікаве