Моделирование на персональных ЭВМ краткосрочных процессов поступления доходов государственного бюджета тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование на персональных ЭВМ краткосрочных процессов поступления доходов государственного бюджета"

Всероссийский ордена "Знак Почета" заочный финансово - экономический институт

На правах рукописи

САВЕЛЬЕВ Владимир Иванович

Моделирование на персональных ЭВМ краткосрочных процессов поступления доходов государственного бюджета

Специальность 08.00.13 -"Экономике - математические методы"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 1993

Работа выполнена в акционерном Обществе "Финансы, информация, технология" Министерства финансов Российской Федерации.

Научный руководитель - кандидат экономических наук, профессор

ТИТОРЕНКО ГАЛИНА АНТОНЬЕВНА Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор

ПАВЛОВА ЛИДИЯ ПЕТРОВНА кандидат экономических наук, доцент ЮДИН ВЛАДИМИР АЛЕКСАНДРОВИЧ

Ведущая организация - Министерство финансов Российской Федерации

Защита диссертации состоится 28 декабря 1993 года в 12 часов на заседании Специализированного Совета К053.09.03 при Всероссийском ордена "Знак почета" заочном финансово - экономическом институте.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

Автореферат разослан 25 ноября 1993 года.

Ученый секретарь Специализированного Совета, кандидат экономических наук, доцент

В.И.Суворова

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. В условиях развития современных рыночных отношений важная роль отводится методологии и практике бюджетного прогнозирования, одним из ответственных и сложных этапов которого является разработка краткосрочных прогнозов исполнения бюджета. Это важно выделить особо, поскольку результаты прогнозирования всегда были и остаются основой плановой работы.

Экономическое прогнозирование требует большой точности и максимального соответствия теоретических моделей жизненно важной практике реально существующих социально-экономических процессов. Такой подход возможен только при широком использовании достижений математических знаний для дальнейшего развития социально - экономических наук, в условиях все большего внедрения в практику экономических расчетов уже привычного двуединства: прежде всего, методов математической статистики и, что не менее важно, - средств электронно - вычислительной техники.

Как показало исследование, в отечественной практике прогнозирование налоговых доходов бюджета, особенно краткосрочное, еще не получило должного развития как в области проработки методики расчетов, так и в сфере использования для этой цели ГШ ЭВМ.

Несмотря на усилия многих исследователей, в настоящее время расчеты ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета выполняются в условиях, когда нет четко сформулированных строгих и надежных критериев соответствия использованных для составления прогноза математических моделей реальным экономическим процессам. Последнее приводит к значительным, а иногда и к недопустимым отклонениям результатов прогноза от фактических данных, и тем самым сводит на нет труд работников по получению прогнозов, дискредитирует сами методы прогноза. Очевидной оказывается необходимость качественных сдвигов в оценке результатов деятельности финансовых органов при краткосрочном прогнозировании. Назрела необходимость совершенствования и расширения информационной базы краткосрочного прогнозирования, что создает условия адекватности разрабатываемых прогностических моделей реальным условиям протекания процессов и явлений, и, главное, улучшения прогностических свойств моделей, с

обязательной практической их апробацией, с использованием широкого набора альтернативных гипотез и допущений. Последнее, в свою очередь, требует разработки методики выбора оптимальной модели краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета на базе автоматизированной обработки данных. Следовательно, применение все более совершенных методов прогнозирования, а также использование ЭВМ выступает в качестве важнейшей предпосылки обеспечения объективно необходимой степени надежности и доказательности краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета. Практическая необходимость решения проблемы очевидна - именно она обусловила выбор темы диссертации и ее содержание.

Поставленная в диссертации цель заключается в обосновании выбора и разработки технологии построения моделей, наилучшим образом обеспечивающих повышение реальности и научной обоснованности краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета. Эта цель в полной мере оправдана, поскольку прогнозирование в современных условиях становится одним из необходимейших элементов научной организации любой целенаправленной деятельности.

Цель диссертационной работы обусловила постановку, рассмотрение и решение следующих задач:

анализ и формулировка понятия экономической сущности налоговых доходов бюджета, их роль в формировании совокупного общественного продукта и национального дохода;

анализ существующих методов действующей технологии расчета и показателей финансово - бюджетного планирования и прогнозирования;

обоснование целесообразности автоматизированной обработки данных краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета;

выбор и обоснование методов и моделей краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета, определение критериев и методики выделения оптимальной модели прогнозирования;

разработка методики создания обеспечивающих подсистем автоматизированной обработки данных по краткосрочному прогнозированию исполнения налоговых доходов бюджета и рациональной технологии выполнения прогнозных расчетов;

анализ полученных прогнозных оценок налоговых доходов бюдже-

та на краткосрочный период;

определение экономической эффективности внедрения задач по краткосрочному прогнозированию налоговых доходов бюджета на ПЭВМ IBM PC/AT.

Теоретическая и методологическая основа диссертации. В процессе работы над диссертацией были использованы отечественные и зарубежные литературные источники, а также материалы периодической печати, практические разработки АО "Финтех", ВЦ Минфина РФ и других организаций. Среди многих подходов, использованных автором в процессе проведения исследований, направленных на решение указанных выше задач, наиболее широкое применение нашли системный подход, а также методы экономического анализа и математической статистики.

Предмет исследования составили налоговые доходы бюджета Российской Федерации как федерального, так и местного (экономико -статистическая отчетность, по которой определяется ожидаемое их исполнение), а также экономико - статистические модели, используемые в краткосрочном прогнозировании налоговых доходов бюджета, включая их реализацию на ПЭВМ.

Объектом исследования является технология реализации задач краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета, основанная на автоматизации проводимых расчетов с сохранением активной роли пользователя в принятии решений.

Научная новизна диссертационной работы заключается, прежде всего, в том, что в ней решена актуальная проблема выбора и обоснования целесообразности применения экономико - статистических моделей краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета. Автором разработан алгоритм расчета ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета с учетом структурных изменений налоговых доходов и предложена методика выбора оптимальной модели исполнения налоговых доходов бюджета, которая реализована в АРМ экономиста по бюджету.

В рамках решения данной проблемы:

проанализированы и выбраны модели краткосрочного прогнозиро-

вания исполнения налоговых доходов бюджета на основе анализа одномерных временных рядов;

осуществлен выбор критериев оценки адекватности модели экономическому процессу, с целью определения оптимальной модели прогнозирования;

разработана методика прогнозирования исполнения бюджета, которая учитывает статистические свойства исследуемого процесса и обеспечивает высокий уровень формализации процесса построения прогностической модели;

разработана рациональная технология реализации задач краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета, основанная на автоматизации проводимых расчетов с сохранением активной роли пользователя в принятии решения;

построены модели и получены прогнозы по доходам федерального бюджета Российской Федерации и местных бюджетов (бюджетов территорий) на 1992 год;

Изложенные в диссертации основные теоретические положения и методологические рекомендации нашли практическое применение при разработке краткосрочных прогнозов исполнения налоговых доходов бюджета в ряде звеньев финансовой системы. Использование на практике разработанных в диссертации экономике - статистических моделей и алгоритмов в прогнозировании исполнения налоговых доходов бюджета на ближайшую перспективу дает специалистам научно обоснованный инструмент для расчетов ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета и принятия решений, что позволяет повысить эффективность управления экономикой в условиях перехода к рыночным отношениям.

Результаты исследований положены в основу типовой рабочей документации и обеспечивающих подсистем комплекса задач по краткосрочному прогнозированию исполнения налоговых доходов бюджета. Они апробированы в Министерстве финансов Российской Федерации, в настоящее время используются в повседневной работе.

Публикации. Основные результаты и положения диссертационного исследования отражены в 3 печатных работах общим объемом 1.7 п. л. Состав и структура работы. Диссертационная работа состоит из

введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Диссертация содержит 163 страницы машинописного текста. 25 таблиц, 7 рисунков, 57 наименований использованной литературы. В приложении представлены необходимые справочные материалы.

Во введении диссертации дано обоснование ее актуальности, определены цель и задачи исследования, охарактеризована научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе диссертации определена экономическая сущность налоговых доходов бюджета и их роль в формировании совокупного общественного продукта и национального дохода в целом; проведен анализ и показано место прогнозирования поступлений налоговых доходов в бюджет в системе финансово - бюджетного планирования, а также основные направления дальнейшего совершенствования применяемых методов финансового контроля поступлений налоговых платежей в бюджет.

Во второй главе диссертации обоснован выбор моделей краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета на основе анализа одномерных временных рядов; предложен алгоритм расчета ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета с учетом их структурных изменений за последние три года; дана математическая интерпретация получаемых с помощью этого алгоритма моделей. Итогом исследований стала предложенная в диссертации методика выбора оптимальной модели краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета.

В третьей главе автором предложена технология реализации задач краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета в условиях АРМ экономиста по бюджету; определены состав и структура обеспечивающих подсистем автоматизированной обработки данных для расчетов ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета; получены и проанализированы прогнозные оценки налоговых доходов бюджета, а также определена экономическая эффективность предложенной методики решения задач по краткосрочному прогнозированию исполнения налоговых доходов бюджета на ПЭВМ IBM PC/AT.

В заключении сделаны выводы по моделированию процесса краткосрочного прогнозирования поступления налоговых доходов в уело-

виях автоматизированной обработки данных и даны рекомендации к практическому применении моделей и технологии АРМ в расчетах ожидаемого поступления налоговых доходов в бюджет.

Основные положения диссертации

Налоговые доходы как экономическая категория - отношения в образовании различных фондов денежных средств, которые затем посредством федерального бюджета, через разветвленную и многообразную систему финансирования и общественные фонды потребления, возвращаются к юридическим и физическим лицам в виде расходов на социальное обеспечения и других форм удовлетворения нужд предприятий, организаций и населения.

Налоговые доходы, как производные категории федерального бюджета, выполняют распределительные и контрольные функции, что находит свое проявление в процессе распределения совокупного общественного продукта и национального дохода. Процесс распределения продолжается далее на стадии использования централизованного федерального фонда денежных средств и воплощается в другой экономической категории - расходах федерального бюджета. Таким образом, налоговые доходы бюджета как совокупность денежных средств сами служат объектом распределения.

Анализ показал, что непрерывное изменение условий производства, переход к рыночным отношениям, обуславливает необходимость постоянной корректировки цен. Это не характерно для финансового механизма в целом. Позволяя точно определять источники налоговых доходов бюджета, оперативно учитывать возникающие изменения, финансовый механизм представляется в условиях перехода к рынку более гибким инструментом по отношению к ценовому распределению денежных средств. Поэтому важно найти оптимальное соотношение между ценовым и финансовым механизмом.

Прогнозирование и планирование налоговых доходов бюджета представляют две стороны одного общего процесса - составления и исполнения бюджета. Прогноз - этап подготовки основных предпосылок при выработке проекта бюджета, этап решения поставленных задач на теоретическом уровне. В то же время план - конкретный путь

и необходимое средство для достижения намеченных целей.

Разработка прогнозов поступления налоговых доходов в бюджет в системе финансово - бюджетного планирования носит целенаправленный и научный характер и проводится, исходя из целей развития, с учетом всех тонкостей процесса прогнозирования.

Структура прогноза налоговых доходов бюджета строится с учетом выделения тех элементов, отдельных нормативов и переменных, через которые можно оказывать управляющие воздействия на ход экономического развития.

Быстрейшему разрешению стоящих перед нашим обществом задач и проблем способствует финансовый контроль, как гибкий инструмент руководства экономикой, предназначенный для выявления и приведения в действие резервов производства, а также для глубокого познания и более полного использования экономических законов рыночной экономики.

Совершенствованию методов финансового контроля способствует накопленный опыт проверок, повышение квалификации кадров, внедрение новых способов обработки первичных документов, механизация и автоматизация учета, применение более совершенных форм бухгалтерской и статистической отчетности.

К наиболее действенным и всеобъемлющим методам финансового контроля следует отнести ревизию, которая охватывает широкий круг вопросов по большому количеству объектов контроля.

Наиболее универсальным методом финансового контроля следует признать экономический анализ. В отличии от других методов контроля (в частности, ревизий, счетных проверок бухгалтерских отчетов и балансов), анализ может быть использован при проведении всех трех форм контроля: предварительного, последующего, текущего; он предполагает всестороннее изучение работы предприятия с целью объективной оценки финансовых результатов его деятельности и выявление дополнительных возможностей поступления в бюджет налоговых доходов. При предварительном контроле, на стадии финансового планирования бюджета, анализ служит средством оценки выполнения плановых заданий текущего периода, их напряженности. Это -исходная база финансового планирования. Анализ хода выполнения плана внесения налоговых доходов в бюджет - задача текущего конт-

роля. Оценка результатов хозяйственной деятельности и подведение итогов - область последующего контроля.

Преимуществом анализа является также и его оперативность. Так. если ревизия проводится, как правило, не чаще одного раза в два года, то анализировать отчеты и статистические материалы, характеризующие работу предприятий и организаций - непосредственных плательщиков налоговых доходов, можно гораздо чаще: ежеквартально, ежемесячно, ежедекадно. При использовании анализа как метода финансового контроля за своевременностью и полнотой внесения налоговых доходов в бюджет, широко применяются разнообразные способы и методические приемы, например, сравнение отчетных данных с плановыми и- нормативными показателями, а также с соответствующими фактическими данными прошлого периода; группировка по факторам, помогающая систематизировать материалы анализа, найти и привести в действие резервы повышения эффективности хозяйствования; выделение "узких мест" и ведущих звеньев.

Используется также много других способов и приемов анализа: данные подстановки, способ разниц, пересчет плановых показателей с учетом изменившихся факторов, способ долевого участия, балансовый метод. Применение указанных методов увеличивает оперативность анализа и служит выяснению того, какие участки сдерживают производство. от каких сторон деятельности предприятия зависит улучшение работы и от какого ведущего звена зависит рост эффективности производства.

Как показало исследование, одним из направлений дальнейшего совершенствования существующих методов контроля поступлений налоговых платежей в бюджет необходимо считать экономико - математические приемы (методы) исследования, дающие существенный эффект при анализе хозяйственной деятельности больших савокупностей -группы предприятий, объединений, министерств и концернов. Экономико - математические методы: выборочный, коэффициента ритмичности (вариации), корреляционно - регрессионного анализа, линейного программирования, сетевых графиков. - применяют при анализе себестоимости, роста производительности труда, ритмичности производства, при анализе влияния организационно - технического уровня производства на его экономическую эффективность, при анализе хода

выполнения плана строительно - монтажных работ, при анализе затрат на материалы, топливо и электроэнергию. Точность и полнота перечисленных выше расчетов сказываются на своевременности поступления налоговых доходов в бюджет.

Внедрению экономико - математических методов способствует широкое применение электронно - вычислительных машин, автоматизированных систем управления, создание информационно - вычислительных сетей. И в дальнейшем, с повышением оснащенности предприятий и организаций средствами оргтехники, экономико - математические методы анализа могут все более и более широко использоваться в работе предприятий, организаций, министерств.

Методы финансового контроля постоянно совершенствуются. Этому способствует накопленный опыт проверок, повышение квалификации кадров, проводящих финансовый контроль во всех сферах хозяйства, внедрение новых способов обработки первичных документов, механизация и автоматизация учета, совершенствование форм бухгалтерской и статистической отчетности.

В условиях рыночной экономики налоговые, финансовые и другие контролирующие органы должны постоянно изучать то новое, что приносит внедрение вычислительной техники в практику бухгалтерского учета с тем, чтобы контроль по - прежнему способствовал бы своевременному и полному поступлению налоговых доходов в бюджет, оставался бы действенным орудием пресечения бесхозяйственности и недобросовестности новых участников экономической жизни, разбазаривания собственности, неправильного ведения или умышленного искажения бухгалтерского учета и отчетности с целью нанесения государству материального ущерба, служил бы действенным средством повышения производительности труда, улучшения качества продукции, мобилизации всех имеющихся в хозяйстве резервов и возможностей.

Возможность предсказания будущего на основании изучения предыдущей истории поведения исследуемых экономических процессов базируется на предположении о том. что факторы, определявшие значения изучаемых экономических показателей в прошлом, с большей долей вероятности будут и в дальнейшем оказывать такое же или близкое влияние. При этом прогноз оказывается тем более надежным, чем более строго выполняется указанное предположение.

Как показали исследования, проведенные специалистами акционерного общества "Финтех" Министерства финансов Российской Федерации. расчет ожидаемого исполнения различных видов бюджета (федерального. местного) осуществляется, в основном, на базе анализа временных рядов.

Как правило, оценку ожидаемого исполнения бюджета в Министерстве финансов РФ и местных финансовых органах проводят, исходя из фактических данных исполнения за истекшую часть года и данных уточнененного плана на соответствующий период в расчете на один месяц. Например, для расчета налоговых платежей в бюджет на первое полугодие в оценке участвуют фактические данные доходов бюджета за пять месяцев текущего года плюс частное от деления значений уточненного плана на первое полугодие и шести месяцев. В редких случаях в расчетах участвуют данные прошлых лет. Поэтому, такая оценка ожидаемого исполнения бюджета не всегда адекватна исследуемому экономическому процессу, что может привести к завышению или, наоборот, занижению значений исследуемых показателей.

Кроме этого метода в расчетах ожидаемого поступления налоговых доходов применяются методы экспертных оценок, которые основываются на оценке перспективного развития бюджета специалистами центрального аппарата бюджетного Управления, обладающими глубокими и всесторонними знаниями исследуемого объекта.

В настоящее время нельзя серьезно говорить о достижении надежных результатов в краткосрочном прогнозировании исполнения бюджета, не ориентируясь на интенсивное применение ЭВМ, без которых весьма существенно сужаются возможности использования для прогноза научных подходов, а методики, требующие трудоемких расчетов, вообще не могут быть выполнены в разумное время (например, оценка параметров модели).

Использование при прогнозировании отчетных данных, представляющих собой нарастающие итоги за отчетный период, "вуалирует" показатель исполнения бюджета за месяц и приводит к стабильному увеличению удельных весов, а последние - к неадекватной оценке ожидаемого исполнения показателей бюджета.

При использовании среднего темпа роста для оценки показателей ожидаемого исполнения бюджета, предполагают, что траектория

развития показателя приближается к экспоненциальной. Однако если это не так, т. е. ряду свойственен другой закон развития, то в этом случае описание динамики с помощью среднего темпа роста становится в значительной степени условным, т.е. прогнозные оценки могут существенно отличаться от реальных.

Кроме перечисленных выше недостатков традиционных методов расчета ожидаемого исполнения бюджета следует отметить, неэффективность пакетного режима обработки информации в упомянутом комплексе, значительный объем информационной базы, высокую стоимость обработки на ЕС ЭВМ. Поэтому разработка и внедрение экономике -статистических моделей краткосрочного прогнозирования исполнения бюджета в интерактивном режиме должны быть направлены на повышение их точности и адекватности, а также снижение затрат на их реализацию, что в итоге послужит одним из важнейших направлений повышения эффективности бюджетного планирования.

При построении и применении экономике - математических моделей в прогнозных оценках исполнения бюджета очень важно, чтобы модель изоморфно отображала существенные характеристики бюджета, т.е. чтобы в ней объективно и достаточно точно отражались реальные процессы, связи и ограничения, налагаемые внешней средой, а также потребности его внутреннего развития. Вместе с тем экономике - математическая модель должна быть достаточно проста.

Использование методов статистического моделирования в финансовых расчетах связано, в первую очередь, с построением комплекса моделей прогнозирования и последующим выбором из них оптимальной по заданным критериям модели, поскольку эффективность управления финансами в существенной степени зависит от степени использования прогностических свойств экономической информации.

В современной методологии прогнозирования видное место занимает статистическое моделирование, под которым понимают представление сложных общественных явлений и процессов в определенной понятийной системе, позволяющей отразить структуру явлений, а также основные их количественные характеристики. Моделирование можно считать средством познания объективной действительности. В диссертации показано, что при моделировании используются такие философские категории как абстракция, аналогия, гипотеза, качество и

мера, явление и сущность, единичное и всеобщее, случайное и необходимое, анализ и синтез, внешнее и внутреннее и т.д.

В диссертацонном исследовании, понятие "модель" рассматривается в двух аспектах:

а) модель временного ряда (здесь на выходе могут быть получены фактические величины ряда);

б) прогнозная модель - когда на выходе может быть получена оценка будущих элементов ряда.

Экономико-статистические модели краткосрочного прогнозирования поступлений платежей в бюджет строятся на основании гипотез об их структуре и взаимоотношениях.

В условиях современных рыночных отношений цель статистической модели - не заменить суждения и опыт финансиста, а дать ему в руки инструмент, позволяющий более глубоко проникнуть в существо исследуемых явлений. В этом инструменте специфическим образом обобщена и приведена в систему разнообразная статистическая информация. Разработка и применение моделей в прогностических целях предполагают проведение углубленного экономического и экономике -статистического анализа финансовых показателей. В связи с этим решающую роль при статистическом подходе к прогнозированию играет выбор соответствующей модели, которая будучи наполненной числовыми параметрами, становится непосредственным инструментом прогнозирования.

Задачу выделения закономерного хода развития налоговых доходов бюджета за рассматриваемый период времени, показывающего общую картину их изменения с течением времени на фоне случайных колебаний. решают путем статистического исследования временных (динамических) рядов. При этом одним из основных направлений анализа временных рядов представляется попытка выделить компоненты, на которые их можно разделить, используя в качестве критерия различные типы регулярности во времени.

Как показали исследования, особенность анализа рядов динамики экономических процессов заключается в том. что их уровни рассматриваются как случайные величины, изменяющиеся во времени, и могут быть описаны случайными функциями времени. Динамический ряд как бы служит реализацией случайного процесса. Будущее состояние

экономики зависит от множества случайных факторов. Поэтому экономический прогноз - это некоторая гипотеза, некоторая вероятностная оценка протекания экономического процесса в будущем, определяющая только возможные варианты экономического развития. Вследствие инерции в экономике, ее состояние в будущем тесно связано с состоянием в настоящем и прошлом. Поэтому анализ сложившихся тенденций можно рассматривать как фундамент, на котором базируется научное прогнозирование..

В настоящее время нет единой точки зрения на классификацию методов прогнозирования.

По нашему мнению классификация должна облегчить процесс изучения и анализа существующих методов и моделей и помочь при оптимизации прогноза развития конкретного показателя.

Экономическое моделирование, в частности, моделирование поступлений налоговых платежей в бюджет, требует точности и максимального соответствия теоретических моделей реально существующим социально-экономическим процессам. В диссертационном исследовании был найден путь внедрения в финансовые расчеты методов математической статистики при соблюдении перечисленных выше условий.

Выполненный автором анализ показывает, что прогнозирование поступления налоговых платежей на основе временных рядов возможно при выполнении следующих предпосылок:

- исследуемый период предистории этого экономического показателя должен быть достаточно продолжительным для того, чтобы проследить закономерности его развития;

- в анализируемый период времени имеются только эволюционные изменения, характеризующие устойчивость динамического процесса во времени, т.е. функция тренда непрерывна, а процесс, описываемый временным рядом, обладает некоторой инерцией, поэтому наступление значительных изменений в характеристиках процесса возможно только в течение значительного периода времени;

- должны отсутствовать возможные внешние возмущения, сильно искажающие и изменяющие тенденцию развития в период прогнозирования.

Однако, если в АО "Финтех" Минфина РФ, расчеты ожидаемого исполнения плана расходов на социально-культурные мероприятия те-

кущего года по этой модели осуществляются с использованием большой предистории - 10...15 лет, то автор исследовал ряды поступлений платежей в бюджет за трехлетний период и распространил расчет по этой модели на краткосрочный период (на прогноз исполнения плана текущего года).

Такое решение продиктовано тем, что в период экономической реформы и смены общественного строя, экономические условия изменяются так резко и так стремительно, что данные, полученные несколько лет назад, когда- действовали принципиально иные условия, уже не могут быть использованы для целей прогнозирования.

В современных условиях мы имеем дело с новыми поступлениями платежей в бюджет, имеющими короткие динамические ряды, например, налог на добавленную стоимость, либо со старыми, претерпевающими существенные изменения, например, подоходный налог с физических лиц. Поэтому в процессе анализа возможности использования ранее полученной информации для построения моделей встает вопрос о преемственности данных.

Устаревшие данные при моделировании часто оказываются бесполезными и, более того, даже вредными. К тому же статистическое описание процесса редко может удовлетворить исследователя, которому необходимо знать не то, как развивается процесс в среднем, а как будет развиваться с течением времени его тенденция, существующая в данный момент.

В связи с вышесказанным в диссертации предложено строить модели, опираясь, в основном, на малое количество последней информации. В этом случае альтернативой статистическому обоснованию, модель наделяется адаптивными свойствами.

Адаптивные модели прогнозирования итеративного типа ведут свое начало от метода скользящей средней. Объективная необходимость повышения качества прогнозов привела к созданию и быстрому .развитию методов адаптивного прогнозирования (МАП), которые в настоящее время наиболее перспективны при исследовании одномерных временных рядов.

Основные свойства адаптивных методов, обеспечивающие достаточно широкое поле для их приложения, следующие:

- адаптивное прогнозирование не требует обширной информации;

оно базируется на интенсивном анализе информации, содержащейся в отдельных временных рядах;

- модель, описывающая структуру показателя и его динамику, как правило, имеет весьма ясный смысл и простую математическую структуру;

- неоднородность временных рядов и их связей находит отражение в адаптивной эволюции параметров или даже структуре моделей.

По сравнению с регрессионной моделью, которая в период перестройки и существенных изменений экономических условий будет экстраполировать в будущее устаревшие зависимости, действовавшие в прошлом, адаптивная модель, как было сказано выше, в этих условиях будет перманентно приспосабливаться и учитывать эти изменения. Именно благодаря этим качествам, адаптивные методы построения моделей взяты автором на вооружение при краткосрочном прогнозировании поступления налоговых платежей в бюджет.

Основываясь на анализе 2880 одномерных временных рядов, выполненном графическими и аналитическими методами, а также на априорных знаниях о характере и законах развития поступления налоговых платежей в бюджет, в диссертации показано, что для решения поставленной задачи должны быть построены: ^

- кривые роста, изменяющиеся по функции аа + а^ Ь, где а„, а,. q - параметры.

По я задается сетка с шагом 0,01 в пределах - 4 < q < + 8. Для каждого q методом наименьших квадратов вычисляются а^, а^у. 6}^

Среди всехй?*/выбирается б" = т1п^и соответствующие этому значению С значения а0 . ау , q, по которым находятся прогнозные значения ряда.

- адаптивные модели экспоненциальной схемы сглаживания (модели Брауна. Хольта. Бокса - Дженкинса) для внутригодичных колебаний;

- стохастические модели Тейла - Вейджа с аддитивными коэффициентами, учитывающими сезонность в изменении бюджета;

- модель, предложенная автором, с учетом структурных изменений поступлений платежей в бюджет за последние 3 года на основе индексов роста.

Суть предложенной автором модели заключается в следующем: за два года, предшествующих текущему, должны быть рассчитаны индексы роста налоговых доходов бюджета на основе месячных фактических данных. Исходя из сложившейся структуры вида доходов бюджета и

фактического его значения на соответствующую дату года, предшествующего отчетному, осуществляется краткосрочный прогноз на требуемый месяц. Суммируя результат с фактическими данными прогнозируемого вида доходов или расходов бюджета с начала текущего года, получают окончательное прогнозное значение.

Процесс моделируется следующим образом. Определяются индексы роста:

т.

у Х>/

где J - индексы роста. 3 - текущий год,

х - месячное фактическое значение;

х - фактическое значение нарастающим итогом с начала года. Прогноз описывается формулой:

г™ -----+ Ч-и

При необходимости прогнозирования на большее число месяцев (шагов), вперед (например, если в апреле осуществляется прогноз на первое полугодие), то в этом случае в качестве второго слагаемого используется предшествующий прогноз, т.е.:

« Xс (-/ 'Л {'-/ I

х,(5) = ^-у— * хи .

¿¿/У2

а х,(б) = -е-ф—+ х^(5).

Результаты исследования большого количества одномерных временных рядов налоговых платежей в бюджет (по видам бюджетов), анализируемых с учетом количества параметров моделей (идентификация моделей), позволили остановить выбор на линейных и сезонных адаптивных моделях и кривых роста и сделать вывод о том, что краткосрочное прогнозирование на ПЭВМ с помощью этих моделей воз-

можно при небольшом числе наблюдений и позволяет учитывать происходящие в экономике резкие изменения.

Проведенный критический анализ традиционных методов и моделей краткосрочного прогнозирования поступления налоговых доходов в бюджет на теоретическом и эмпирическом уровнях, позволил выявить их недостатки.

Исследование показало, что существование различных подходов к классификации методов и моделей краткосрочного прогнозирования затрудняет проведение анализа и выбора оптимальной модели при разработке прогноза исполнения налоговых доходов бюджета. Такое положение обусловило необходимость разработки классификации методов и моделей краткосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета, которая более полно отвечает требованиям процесса изучения и анализа моделей с целью выбора оптимальной из них.

На основании проведенных многочисленных экспериментов и заключений по ним, автором осуществлена идентификация экономике -статистических моделей краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета. В частности, это касается идентификации адаптивных моделей линейного роста: сезонной модели Тейла -Вейджа с аддитивными коэффициентами и предложенного автором алгоритма расчета ожидаемого исполнения доходов бюджета с учетом структурных изменений его доходной части за последние три года.

Для определения возможного преимущества одного метода прогнозирования по сравнению с другими была определена их эффективность. Практическим работникам даны рекомендации, как из системы существующих методов и моделей сделать конкретный выбор метода или модели, с учетом специфики объекта и технических возможностей пользователя.

В работе предложена система статистических критериев оценки адекватности прогностической модели реальному процессу, отображаемому временными рядами финансовых показателей, и методика выбора оптимальной модели, алгоритмов краткосрочного прогнозирования исполнения налоговых доходов бюджета. Она позволяет учитывать статистические свойства прогнозируемого процесса и обеспечивает высокий уровень формализации процесса получения прогнозных оценок. Качественный, содержательный анализ и корректировка результатов, полученных формализованными методами статистического прогнозирования, существенно поднимают достоверность прогностических оце-

нок.

По предлагаемой в диссертации методике выбора оптимальной модели краткосрочного прогнозирования исполнения бюджета, пользователь ориентирован на работу в диалоговом режиме с ПЭВМ, что предполагает создание АРМ экономиста по бюджету, в функции которого входит и расчет ожидаемого исполнения налоговых доходов бюджета. По нашему мнению, наиболее надежные результаты прогнозирования могут быть получены только при совместном использовании экономико-статистических моделей и экспертных оценок. Преимущество первых состоит в том, что они позволяют количественно оценить всю совокупность экономических взаимосвязей. В свою очередь экспертные методы выгодно отличаются от экономике - статистических тем, что они позволяют предвидеть и отразить воздействие качественных сдвигов в экономике, которые не могут быть учтены в моделях без экспертной корректировки.

Работа пользователя с ПЭВМ сокращает сроки обработки информации, повышает оперативность и достоверность данных, исключает ручную и пакетную систему обработки информации. При разработке АРМ использовалась технологическая схема, рассчитанная на непрофессионального пользователя, т.е. на специалиста в области экономики, не имеющего опыта работы с вычислительной техникой. Созданное автоматизированное рабочее место экономиста по бюджету представляет собой систему, включающую в себя различные виды обеспечения автоматизации бюджетных расчетов: программно-алгоритмическое, информационное, организационно-техническое.

Применение современных персональных ЭВМ (ПЭВМ) в качестве технических средств АРМ приводит одновременно с организацией децентрализованной системы обработки данных к интеграции информационной базы. При этом в значительной мере устраняется такой недостаток, присущий централизованной обработке данных, как большое количество стадий обработки информации. Внедрение ПЭВМ на рабочих местах ликвидирует разрыв во времени между процессом получения первичной информации, ее обработкой и выдачей результатов вычислений, позволяет по-новому организовать работу экономистов, высвобождает их от трудоемких процессов ручной обработки информации, усиливает контрольные функции, функции анализа и прогноза.

В результате проводимой в АО "Финтех". ВЦ Министерства финансов РФ опытной и промышленной эксплуатации комплекса расчетов по краткосрочному прогнозированию исполнения налоговых доходов бюджета, были получены прогнозы исполнения федерального бюджета в течение 1992 года, проведен их анализ и определена экономическая эффективность от внедрения задач по краткосрочному прогнозированию исполнения налоговых платежей федерального бюджета на ПЭВМ IBM PC/AT.

Проведенный автором анализ построения моделей расчетов по ожидаемому исполнению налоговых доходов по материалам АО "Финтех" Министерства финансов РФ, иллюстрирует тот факт, что разработка краткосрочных прогнозов не представляет собой единовременного акта, такого, например, каким является свод финансовой отчетности. Это непрерывный процесс, начинающийся практически с нового финансового года и завершающийся при утверждении бюджета. Многочисленные, в процессе согласования, корректировки "сверху" и "снизу" при этом не нарушают целостности балансовой увязки прогнозов, которые после каждой корректировки необходимо рассчитывать заново.

Пользователь на основе своего опыта, интуиции и неформализованной информации должен иметь возможность выбирать прогнозное значение по предлагаемым моделям, корректировать значение параметров. Анализ выходной информации предоставляет возможность выбора альтернатив, коррекции модели. Использование диалоговых методов решения финансовых задач дает возможность:

- учитывать трудно формализуемые факторы и обстоятельства, характеризующие экономическую среду функционирования финансовой системы;

- прослеживать на моделях возможные последствия принимаемых управленческих решений.

Применение современных персональных ЭВМ (ПЭВМ) в качестве технических средств АРМ приводит одновременно с организацией децентрализованной системы обработки данных к интеграции информационной базы. При этом в значительной мере устраняется такой недостаток, присущий централизованной обработке данных, как большое количество стадий обработки информации. Внедрение ПЭВМ на рабочих местах ликвидирует разрыв во времени между процессом получения первичной информации, ее обработкой и выдачей результатов вычислений, позволяет по - ноеому организовать работу экономистов,

высвобождает их от трудоемких процессов ручной обработки информации, усиливает контрольные функции, функции анализа и прогноза.

Техническое обеспечение АРМ экономиста по бюджету включает в себя, как правило, двухуровневый вычислительный комплекс.

На верхнем уровне - ЭВМ с быстродействующим процессором и большим объемом оперативной и внешней памяти (ведущая машина), обрабатывающая основной поток данных, поступающих с ПЭВМ нижнего уровня. На нижнем уровне находится ПЭВМ рабочих мест экономистов, в т.ч.- экономиста по бюджету, оснащенные периферийным оборудованием.

Как показала практическая апробация, для получения надежных прогнозов необходимо постоянно пополнять имеющуюся информационную базу новыми статистическими данными для осуществления корректировки прогнозов. Постоянная актуализация информационной базы -непременное условие реализации принципов оперативного решения прогнозных задач, непрерывности прогнозирования.

На основании выполненного автором исследования и разработки моделей, применяемых в краткосрочном прогнозировании, выделения системы статистических оценок и их адекватности реальному состоянию финансовых показателей, а также выбора оптимальной для конкретного временного ряда модели прогнозирования, было осуществлено оперативное их прогнозирование согласно предложенной в работе технологии.

Для определения эффективности качества полученных в 1992 г. краткосрочных прогнозов поступления налоговых платежей федерального бюджета Российской Федерации и территориальных (местных) бюджетов, проводился сопоставительный анализ оценок расчитанных вручную, и с использованием экономико - статистических моделей, реализованных на ПЭВМ IBM PC/AT.

Анализ результатов расчетов краткосрочного прогнозирования поступлений налоговых платежей за 1992 год, полученных с использованием экономико - статистических моделей, реализованных на ПЭВМ IBM PC/AT, и расчетов, осуществляемых вручную работниками Главного бюджетного управления Министерства финансов Российской Федерации, показал высокую точность прогнозных оценок, полученных с применением предлагаемых в работе моделей и методов.

Таким образом, можно утверждать, что методика выбора оптимальной модели краткосрочного прогнозирования поступления налого-

вых платежей, реализованная в АРМ экономиста по бюджету, эффективна, как с точки зрения точности прогнозных оценок, так и в экономическом смысле. Это подтверждено проведенной опытной и промышленной эксплуатацией комплекса расчетов по ожидаемому исполнению налоговых доходов бюджета в Акционерном обществе "Финтех" и ВЦ Министерства финансов России в 1989 - 1993 гг.

Основные положения диссертации отражены в следующих опубликованных работах:

1. Савельев В.И. Прогнозирование налоговых поступлений в доходную часть бюджета с использованием имитационных моделей и ПЭВМ (на примере налога на добавленную стоимость) /Всерос. заочн. фин.-эк. ин-т. М., 1993. : -Рус. - рукоп. деп. в ИНИОН РАН 16.07.93. (0.9 п. л.)

2. Савельев В.И. Прогнозирование поступлений налоговых платежей в бюджет //В Сб.: Проблемы развития Автоматизированной системы финансовых расчетов. - М.: НИФИ - АО "Финтех". Минфина РФ, 1992, вып. 2 (23). (0.5 п. Л. )

3. Савельев В.И. Технология решения задачи краткосрочного прогнозирования поступления платежей в бюджет с применением персональных ЭВМ // В Сб.: Проблемы развития Автоматизированной системы финансовых расчетов. - М.: НИФИ - АО "Финтех". Минфина РФ. 1993. вып. 1 (26). (0.3 п. л.)