IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Проблема налогов как главного источника доходной части бюджета любой страны всегда была актуальной и вызывала широкие дискуссии в научных кругах. Переход к рыночной экономике, социально-экономические преобразования в России в последние десятилетия повысили интерес к данной проблеме.

Моделирование налогового потенциала и налоговых поступлений в бюджеты разных уровней может осуществляться разными методами, в том числе с использованием регрессионных моделей, которые позволяют учесть влияние одного или нескольких признаков-факторов, представленных, например, показателями комплексного социально-экономического развития территории.

В своей работе я хотела бы более детально рассмотреть местный бюджет городского округа Жуковский. Согласно проведенного мною исследования социально-экономического развития города Жуковский одним из основных приоритетных направлений 2017 года является сохранение стабильности в экономике и социальной сфере городского округа Жуковский, обеспечение дальнейшего устойчивого развития и социально-экономического благополучия населения городского округа Жуковский за счёт увеличение налогового потенциала города.

Основными направлениями проводимой бюджетной политики на 2017-2019 годы являются, в части реализации налоговой политики - продолжение работы по увеличению потенциала по местным налогам городского округа Жуковский, увеличение налоговой базы по подоходному налогу, продолжение работы по сокращению недоимок в бюджет по налогам и сборам, освоение присоединенных территорий.

На особом контроле администрации городского округа находятся вопросы стабильности финансового положения муниципальных учреждений и вопросы недопущения задолженности по заработной плате.

Таким образом, перейдём к модели прогнозирования развития бюджета г.о. Жуковский в зависимости от налоговых платежей экономически активного населения, для того чтобы спланировать бюджет в будущем. Для этого мы рассматриваем эконометрическую модель парной регрессии на основе линейной функции :

- составив спецификацию модели: ,

- проведя сбор необходимой статистической информации. Для того чтобы найти необходимую информацию, рассмотрен «Отчёт о налоговой базе и структуре начислений по местным бюджетам с 2011 по 2016 годы городского округа Жуковский». Проанализировав полученную статистику и сгруппировав её, в итоге получили налоговые расходы в процентах в зависимости от среднедушевых доходов экономически-активного населения. Следовательно, выборка стала равная 72, из которых обучающая выборка составила 69, а контролирующая выборка – 3 элемента.

- оценив параметры:

1) с помощью МНК или же применив функцию ЛИНЕЙН в Excel.

Рисунок 1. Применение функции ЛИНЕЙН в Excel

n=1	0,0002001	2,103060518
n=2	2,327E-05	0,976557277
n=3	0,5137582	1,212630364
n=4	73,961295	70
n=5	108,75804	102,933068

Таким образом, получили оцененный вид модели:

() () (= 1,21)

2) оценив качество спецификации при помощи F- теста и показателя R²

В данной модели R² = 0,5138 => получили среднюю объясняющую способность, значит регрессоры в рамках данной модели не всегда способны объяснить значения эндогенной переменной.

F_кр = 3,98 (находится при помощи функции F.ОБР.ПХ Excel при количествах степеней свободы: ν₁ = k =1, ν₂ = n – (k+1) = 70) – распределение Фишера.

F > F_кр => модель качественная, спецификация составлена верно.

3) построив диаграмму рассеивания

Рисунок 3. Диаграмма рассеяния и линия тренда

Благодаря линии тренда мы и получаем возможность ответить на вопрос о том, есть ли связь между среднедушевыми доходами населения г.о. Жуковский в рублях и налоговыми платежами населения г.о. Жуковский в % от среднедушевых доходов.

Согласно графической интерпретации можно сделать вывод о том, что все точки на графике сконцентрировались веретенообразно поблизости от линии тренда, следовательно, корреляция есть, а значит имеется связь между показателями.

- проверив адекватность модели:

1) за счёт тестирования предпосылок теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайного остатка в модели. и , что даёт возможность более точно прогнозировать уровень налоговых платежей экономически-активного населения г.о. Жуковский, а значит, можно будет узнать на сколько сможет увеличиться местный бюджет муниципального образования. Тест Дарбина-Уотсона показывает, что значение DW попадает в интервал M₃ => значит получили адекватное условие, т.е. предпосылка адекватна, остатки не коррелируют.

Рисунок 5. Интервал попадания величины DW

0 2 4 -

Следовательно, можно предположить о том, что спецификация модели составлено верно.

2) за счёт проверки значимости регрессоров и T-критерия.

, значит регрессор значимый;

, значит регрессор значимый

Следовательно, оба регрессора модели значимы, и экзогенные переменные справедливо включены в эконометрическую модель.

3) за счёт интервального прогнозирования для трёх последних месяцев 2016 года.

Таблица 1. Контролирующая выборка модели за 2016 год

октябрь	50214,3	9,6
ноябрь	52147,4	11,5
декабрь	53520,3	13,7

Использованный метод интервального прогнозирования показал, что данная модель позволяет получить адекватные значения с 95-% вероятностью. То есть можно сказать об увеличение доходов экономически-активного населения г.о. Жуковский, а значит и росте налоговых поступлений в бюджет муниципального образования.

Согласно проведенного мною исследования социально-экономического развития города Жуковский одним из основных приоритетных направлений 2017 года является сохранение стабильности в экономике и социальной сфере городского округа Жуковский, обеспечение дальнейшего устойчивого развития и социально-экономического благополучия населения городского поселения за счёт увеличение налогового потенциала города, что является оправданным, так как данная эконометрическая модель имеет место на существование, в связи с тем, что она является абсолютно адекватной по всем рассмотренным мною критериям и тестам.

Получено подтверждения прогноза по модели о росте среднедушевых доходов в последние три месяца 2016 года, что положительно скажется на состоянии доходной части бюджета городского округа Жуковский.

Список литературы:

1. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru/;

2. Федеральная налоговая служба https://www.nalog.ru/rn50/;

3. Центр экономических и финансовых исследований и разработок, http://www.cefir.ru/;

4. Эконометрика / В.А. Бывшев - Финансы и статистика, М., 2008;

5. Эконометрика/ А.И.Орлов – Экзамен, М., 2002;

6. Мамаева З.М. Эконометрика: учебно-методическое пособие. Нижний Новгород, изд.УРАО, 2010 , 50с.

7. Рыскаль Н. В. Эконометрическое моделирование влияния социально-экономических факторов на объем налоговых поступлений в бюджет РФ // Молодой ученый. — 2015. — №22. — С. 475-478

Код для цитирования: Скопировать