WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

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

ГоловнаБухгалтерський облік, Податки → Удосконалення прогнозування податкових надходжень - Дипломна робота

Удосконалення прогнозування податкових надходжень - Дипломна робота

Зробивши необхідні підрахунки отримаємо, що b0 = 13810,38; b1 = 3,11.

Отже рівняння лінійної функції прийме вигляд: у = 3,11х + 13810,38

Отримаємо графік (Рис. 2).

Рис. 2. Графік залежності загальних надходжень до Зведеного бюджету України від податку на прибуток підприємств по ДПА в Тернопільській області за 2000 рік.

Обєднавши графіки рисунків 1, 2 та зробивши відповідні розрахунки по прибутковому податку з громадян ми отримаємо загальний графік (Рис. 3), на якому можна спостерігаємо коливання загальних надходжень, основних податків в розрізі по місяцям, а також лінійну функцію загальних надходжень, яка зображена прямою лінією. Дана лінійна функція показує постійне зростання надходжень до Зведеного бюджету України.

Рис.3. Графік залежності загальних надходжень від основних податків по місяцям до Зведеного бюджету України по ДПА в Тернопільській області за 2000 рік.

Обчислення проводились з використанням ПЕОМ системою "S PLUS 2000".

У роботі ДПАУ головним питанням є наповнення бюджету відповідно до планових показників, затверджених на наступний рік. Доходна частина бюджету в 2000 році приблизно на 75% складалась з податкових надходжень, тому прогнозування цього важливого параметру бюджету є надзвичайно важливим завданням. При підготовці даної роботи була зроблена спроба проаналізувати часовий хід щомісячних податкових надходжень по окремих ДПІ та МРДПІ Тернопільської області з 1998 по 2000 рік. Тобто, для кожного району (в загальному 18) використовувалось 25 щомісячних спостережень, крім того, окремо аналізувались податкові надходження від. Найважливіша характеристика це є величина надходжень від м. Тернополя, яка, наприклад, складала близько 50% від загальнообласних надходжень. Ця величина аналізувалась окремо і, відповідно, прогнозні значення для м. Тернополя були отримані як прогнозне значення по часовому ряду.

Що стосується прогнозу податкових надходжень на наступний рік, то звичайно в розвинутих країнах для цієї мети використовується прогнозований показник інфляції. Однак використання тільки цього макроекономічного показника без урахування інших (до яких слід віднести рівень зростання (падіння) номінального ВВП, рівень доходів громадян, динаміка грошових агрегатів тощо) може привести до значних похибок і як наслідок до зростання податкового ризику який в подальшому визначається як ймовірність недовиконання планових показників надходжень на 10 %. При аналізі були отримані наступні результати: процеси мають нестаціонарний характер і значну сезонну мінливість; для всіх випадків (районів) середні характеристики надходжень мають зростаючу залежність від часу; ризик податкових надходжень і відповідна ймовірність похибок при прогнозі зростає для районів з більшим рівнем надходжень.

Оскільки надзвичайно важливе значення мають не тільки прогнозні значення надходжень за весь наступний рік, але також його щомісячні значення, нами була проаналізована сезонна мінливість процесу методом сезонної декомпозиції.

Отримання сезонних індексів в рамках мультиплікативної моделі дозволяє при наявності визначеного тренду знайти прогнозні величини податкових надходжень за окремі місяці. Однак не цей метод прогнозу виявився головним, по сукупності характеристик найкращий виявилась модель ARІMA. Застосування прогнозної методики для прогнозу має зміст тільки при відсутності суттєвих зрушень податкового законодавства, та різних змін макроекономічних показників, що відповідає прогнозованим показникам розвитку економіки України на 2000 рік.

Прогнозування часових рядів можливе за допомогою моделі ARIMA (інтегральна авторегресійна модель ковзкого середнього) [4, 5].

Порядок моделі ARIMA задається трьома параметрами: порядок авторегресії; порядок оператора різниці для приведення процесу до стаціонарного виду; порядок моделі ковзкового середнього.

Модель ARIMA (при d=0) задається у вигляді:

,

де: yt величина досліджуваного процесу на час t;

q  величина коефіцієнту моделі ковзкового середнього;

Ф1, Ф2,...,ФP  авторегресійний коефіцієнт, що визначається ;

t  білий шум.

Тобто модель ARIMA базується на прогнозуванні значення на час на підставі значень у попередні моменти. Кількість попередніх спостережень, використаних при прогнозі, визначається порядком авторегресії. Крім того, також використовуються похибки, одержанні від прогнозування попередніх значень. Кількість цих похибок визначається порядком моделі ковзкого середнього. Авторегресійна складова і модель ковзкого середнього утворюють модель ARІMA, яку можна використати для прогнозування стаціонарного процесу, тобто процесу, де математичне очікування, дисперсія та інші моменти не залежать від часу. Нажаль, у більшості випадків у часових рядів економічних показників випадки існування стаціонарних процесів надзвичайно рідкісні. Для приведення процесу до стаціонарного вигляду використовується оператор різниці.

Головна особливість, що виявилася при аналізі статистичних характеристик рядів надходжень - це відсутність значимого зв'язку між надходженнями в сусідні місяці. Якщо побудувати авторегресійну функцію надходжень по окремих типах податків, то виявиться, що зв'язок між суміжними значеннями незначний (дискретність рядів рівна 1 місяць). Однак, із року в рік в певні місяці надходження перевищують середній рівень, в інші - навпаки. Це вказує на існування сезонності, період якої дорівнює 1 року (12 місяців). Тобто, найкращим шляхом надходження за січень можна передбачити, якщо відомі надходження за січень попереднього року. Цю особливість процесу добре описує модель ARIMAS, що відрізняється від моделі ARIMA тим, що зрушення в оберненому напрямку кратні 12.

Перший крок – побудова авторегресійної функції процесу. По вигляду авторегресійної функції, що включає до себе відомості про характер тренду, наявності сезонності, порядку авторегресійного і ковзкого середнього, робиться вибір параметрів моделі.

На основі даної методики були проаналізовані ряди надходжень по окремих ДПІ області з 1998 по 2000 роки. Були отримані прогнозні щомісячні значення на 2001 рік (див. рис. 4).

Рис. 4. Прогноз податкових надходжень на 2001 рік

для ДПА в Тернопільській області.

Надходження по області взагалі знаходились як сума прогнозів по окремих районах. Для декількох районів було тяжко підібрати єдину модель, оскільки існували альтернативні варіанти. Було зроблено два прогнози - песимістичний і оптимістичний, що дозволило для області взагалі одержати два прогнозних значення: 260305,5 тис.грн. - песимістичний прогноз і 290500,4 тис.грн. - оптимістичний прогноз. На даний час отримані величини надходжень за перш 6 місяців 2001 року складають 125123,5 тис.грн. Прогнозний розмір по оптимістичному варіанту складає 126480 тис. грн., по песимістичному – 123500 тис.грн. Тобто, оптимістичний прогноз перевищує реальну величину на 1,1%, а песимістичний менше фактичного на 1,3%.

Для перевірки надійності функціонування моделі по окремим податковим надходженням було здійснено прогноз надходжень в Зведений бюджет України прибуткового податку з громадян на 2001 р. За базовий інтервал нами використовувався період з 1998 по 2000 рр.

  • Короткострокове прогнозування з застосуванням автоматизованих баз даних.

    Про прогнозування на невелику перспективу(місяць, квартал, півріччя) податкових надходжень можна сказати що воно є найбільш точним, оскільки воно, як правило, здійснюється в умовах визначеності (визначений правовий простір, відомі макроекономічні показники). Проте при цьому існують інші проблеми:

      • проблеми пов'язані з відсутністю статистичної інформації, або її значним запізненням;

      • проблеми пов'язані з тим, що короткострокові прогнози є "згладженими", тобто майже не враховуються сезонність та циклічність деяких податків.

    Саме з врахуванням цих проблем з метою максимальної мобілізації доходів, ДПА в області здійснюється обрахунок бази оподаткування надходжень доходів. До основних положень прогнозування бази оподаткування доходів входять:

    • прогнозування річних надходжень доходів по основних видах податків за переліком визначеним ДПА України в цілому по області і в районному розрізі;

    • прогнозування квартальних надходжень доходів (з помісячною розбивкою) по основних видах доходів, які затверджуються наказом і повідомляються підвідомчим ДПІ і МРДПІ;

    • здійснення заходів по мобілізації доходів, визначених прогнозними розрахунками.

  • Loading...

     
     

    Цікаве