Прогнозирование доходов федерального бюджета тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование доходов федерального бюджета"

На правах рукописи

Карев Михаил Александрович

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО БЮДЖЕТА (НА ПРИМЕРЕ НАЛОГА НА ПРИБЫЛЬ)

Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

1 3 ОКТ 2011

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2011

4857323

Диссертационная работа выполнена на кафедре «Финансы» в ФГОБУ • ВПО «Государственный университет Министерства финансов Российской

каьдйдат экономических наук, профессор Бушмин Евгений Викторович доктор экономических наук, профессор Павлова Лидия Петровна кандидат экономических наук Шинкарук Елена Вячеславовна Институт макроэкономических исследований Министерства экономического развития Российской Федерации

Защита состоится «27» октября 2011 года в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 226.001.01 при ФГОБУ ВПО «Государственный университет Министерства финансов Российской Федерации» по адресу: г. Москва, Малый Златоустйнский переулок, д.7, стр. 1, ауд. 318.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОБУ ВПО «Государственный университет Министерства финансов Российской Федерации».

Автореферат разослан «27» сентября 2011 г. Объявление о защите диссертации и автореферат диссертации «27» сентября 2011г. размещены на бфициальном' сайте ФГОБУ ВПО «Государственный университет Министерства финансов Российской Федерации»: http://www.abik.ru и направлены для размещения в сети Интернет Министерством образования и науки Российской Федерации по адресу referat_vak@mon.gov.ru

Федерации»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Ученый секретарь диссертационного совета, к.э.н.

ГаловаЕ.В.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью дальнейшего овершенствования налогового и бюджетного прогнозирования в Российской едерации, особенно на федеральном уровне. Дело в том, что налоговое и бюджетное рогнозирование представляют собой неотъемлемые элементы налогового и юджетного процессов, при осуществлении которых принимаются необходимые олитические, финансовые и социально-экономические решения. Более того, в словиях циклических проявлений финансовой нестабильности в экономике, подобных овременному мировому экономическому кризису, усовершенствованный :струментарий прогнозирования призван решать задачи предвидения и . едупреждения негативных последствий экономических потрясений, обеспечения инансовой устойчивости федерального бюджета.

Востребованность прогнозов обусловлена их непосредственным участием в роцессе принятия решений на всех уровнях. Обоснованное представление о будущем ажно не столько само по себе, а по причине его доминирующего воздействия на ринимаемые решения в настоящее время. Соответственно и последствия от спользования прогнозов возникают не только в отдаленном будущем, но и в астоящем.

В этих условиях повышаются требования к надежности и обоснованности акроэкономического и бюджетного прогнозирования.

Согласно -авторским расчетам, за время действия Закона РФ о Федеральном юджете1, отклонение между прогнозом доходов федерального бюджета и езультатами их исполнения составляет 20,9%. Значительную долю в данной величине

Глава 22 Бюджетного кодекса РФ регламентирует процедуру рассмотрения и утверждения Федерального закона о едеральном бюджете. Первый Закон Российской Федерации «О федеральном бюджете на 1994 год» N 9-ФЗ был принят июля 1994 г. В настоящее время исполняется Федеральный закон Российской Федерации N 357-Ф3 «О федеральном юджете на 2011 год и на плановый период 2012 и 2013 годов» от 13 декабря 2010 г.

составляет отклонение прогноза налога на прибыль, которое за тот же период оценивается в объеме 36,1%. Существующее различие между прогнозом и фактом, как доходов в делом, так и налога на прибыль в частности, свидетельствуют о большом резерве в деле повышения качества государственного прогнозирования в России.

Заметное влияние на масштабы несоответствия параметров прогноза и результатов исполнения федерального бюджета России оказывают многие факторы. Среди них надо отметить и динамику социально-экономического развития государства за конкретный бюджетный год, и уровень мировых цен на нефть, и изменение законодательной базы, и рамки используемой модели прогнозирования.

Особое влияние на планируемые показатели федерального бюджета оказывает также «политический фактор», представляющий собой степень зависимости параметров, закладываемых в прогноз от существующей в Правительстве России концепции разработки прогнозов. Влияние данного фактора, зачастую, приводит к консервативным бюджетным прогнозам, нежели к оптимистичным.

В качестве одного из основных инструментов повышения качества прогнозов предлагается применение современных методик и основанных на них моделей прогнозирования, наиболее эффективные из которых - использующие регрессионные уравнения и эластичность.

Использование современных моделей, наряду с реализацией других мер повышения качества прогнозов доходов бюджетов различных уровней позволит сформулировать сбалансированный, адекватный подход к прогнозированию доходов и, в частности, налога на прибыль, который будет одинаково эффективен, как в периоды хозяйственной нестабильности, так и во время динамичного экономического роста.

Степень научной разработанности проблемы. Теоретические аспекты государственного прогнозирования доходов в исследованиях зарубежных авторов принципиально разграничены двумя направлениями. В первом - авторы делают акцент на анализе технических подходов, используемых в практике государственного

рогнозирования (А. Ауэрбах, Дж.С. Армстронг, Й. Допке, Т. Пайк, Д. Сэвадж). Во тором - рассматриваются возникающие в процессе прогнозирования ошибки и роводится всесторонний анализ приводящих к ним факторов. (С. Бретпннайдер, Н. окан, С. Данингер, Р. Роджерс).

В российской экономической литературе, на данный момент, не существует омплексного отражения проблемы качества прогнозирования доходов бюджетов азличных уровней. Встречаются лишь отдельные работы, содержащие либо онстатацию факта о несовершенстве системы государственного прогнозирования оходов (С.Г. Синельников-Мурылев, Е.В. Боровикова, A.B. Едронов, М.И. Яндив), бо рассматривающие лишь методы социально-экономического прогнозирования (А. ранберг, В.Макаров, Ю.В. Белецкий, В.И. Дудорин).

Ряд авторов в своих работах, рассматривая подходы к государственному рогнозированию, останавливаются на описании методик и моделей прогнозирования ез прямой их увязки с вопросами составления государственных прогнозов доходов юджета (А. Гранберг, В.Макаров), превращая, тем самым, свои работы в сугубо татистические и математические.

Значительный вклад в решение проблем, связанных с различными вопросами ункционирования бюджетной системы Российской Федерации, в том числе и в части оходов, внесли А. Л. Кудрин, Е.В. Бушмин, М.П. Афанасьев, А.Н. Клепач.

Немногочисленную группу экономистов, анализирующих проблему рогнозирования доходов в ее многофакторном характере, образуют Е.Т. Гурвич, A.A. аскачев, Ф.К. Садыгов, P.A. Саакян и другие.

Такого рода данность позволяет считать, что, несмотря на значительный объем арубежных исследований, а также наличие работ российских авторов, проблема осударственного прогнозирования доходов (охватывающих как применяемые методы, ак и особенности формирования прогнозов доходов по отдельным видам налоговых и

неналоговых поступлений), является весьма актуальной для российской науки и практики.

Основная гипотеза исследования заключается в объективной потребности разработки и реализации механизма развития налогового и бюджетного прогнозирования финансовых ресурсов, соответствующего современному этапу реформирования налогообложения, бюджетного процесса, особенностям налогово-бюджетных отношений. Указанные обстоятельства предопределили цель и задачи диссертационной работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и обоснование методики прогнозирования налога на прибыль в целях минимизации отклонения между прогнозной и фактической величиной доходов бюджета, а также формирование альтернативных мер повышения качества прогнозов доходной части федерального бюджета.

Поставленная цель предопределила необходимость решения следующих задач:

- раскрыть особенности методологического инструментария прогнозирования доходов бюджета в условиях проявления финансовой нестабильности в экономике;

определить приоритетность и область применения методов прогнозирования налоговых доходов в бюджетном процессе и обобщить функционально-элементное взаимодействие моделей построения прогнозов налоговых поступлений;

- исследовать теоретические основы государственного прогнозирования и предложить пути его совершенствования;

- изучить мировую практику прогнозирования доходов бюджета и выявить основные причины несоответствия между прогнозом и фактом;

- определить ошибку прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации, используя факторный анализ и другие известные методы;

- проанализировать существующие в мире методики прогнозирования налога на рибыль и разработать модель прогнозирования налога на прибыль, эффективно ункционирующую в российских реалиях, на основе синтеза рассмотренных моделей;

- сформулировать альтернативные методы повышения качества бюджетных рогнозов;

- внести предложения по совершенствованию процесса прогнозирования доходов . едерального бюджета в целях повышения его эффективности.

Объект исследования - процесс прогнозирования доходов федерального юджета Российской Федерации и, в частности, прогноз налога на прибыль.

Предмет исследования - организация и методы прогнозирования доходов федерального бюджета и, в частности, налога на прибыль, применяемые Минфином оссии и Минэкономразвития России.

Теоретическая и методологическая основа исследования. В основу иссертации легла классическая теория прогнозирования, основанная на тезисе, формулированном К. Грэйнджером, что все налоговые агенты стремятся инимизировать потери, связанные с ошибками прогноза. Автор опирался также на сследования А. Ауэрбаха и Дж.С. Армстронга по вопросу качества государственного рогнозирования доходов. Часть исследований проведена с использованием процедур окса-Дженкинса.

При написании диссертации, в качестве методологической и инструментальной базы, используется теория финансов, теория статистики, системный подход и метод анализа исторических аналогий, синтез теоретического и практического материала, сравнительный, факторный, корреляционно-регрессионный анализ, метод экспертных оценок, моделирование поступления налога на прибыль в бюджет. Применение указанных теорий и методов позволяет обеспечить достоверность исследования и обоснованность выводов.

Информационно-эмпирической базой исследования явились прогнозы доходов федерального бюджета, прогноз социально-экономического развития, статистические исследования качества социально-экономического прогнозирования и государственного прогнозирования доходов, статистические данные Казначейства России и Федеральной службы государственной статистики (Росстата), формы налоговой отчетности Федеральной налоговой службы, информационные ресурсы Интернет.

Положения, выносимые на защиту:

- классификация методов прогнозирования налога на прибыль по величине максимально возможного горизонта прогноза;

- модель прогнозирования налога на прибыль с использованием регрессионных уравнений при определении прибыли для целей налогообложения;

модель реализации композитного подхода (консенсус-прогноз) к прогнозированию доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Научная новизна, содержащаяся в диссертационном исследовании, состоит в следующем:

- предложена классификация на основе систематизации существующих подходов к прогнозированию налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования (с. 28-34). В результате проведенного анализа, оптимальной, с точки зрения качества и горизонта прогноза, является синтез моделей микромоделирования и эластичности либо микромоделирования и регрессионных уравнений (с. 35-37).

выявлены основные факторы (изменение показателей социально-экономического развития, величина мировых цен на нефть, изменение законодательства, несовершенства используемой модели прогнозирования), оказывающие наибольшее влияние на величину несоответствия между прогнозом и ошибки прогноза доходов и налога на прибыль (с. 57-59), а также определена взаимосвязь между качеством прогнозирования доходов и налога на прибыль (с. 53).

анная связь заключается в том, что ошибка прогнозирования налога на прибыль олыпе совокупной ошибки прогноза доходов бюджета в целом, что говорит о уществовании более качественных прогнозов по другим видам поступлений в юджет.

- разработана комплексная модель прогнозирования поступлений от налога на хрибыль, использующая результаты регрессионного анализа (с. 70-75, с. 81-88).

сновными факторами, влияющими на качество прогноза налога на прибыль, являются бъем прибыли организаций без учета полученных убытков и цена на нефть марки <Urals». Данные факторы введены в регрессионное уравнение определения прибыли ля целей налогообложения в качестве неизменных переменных.

- предложена модель прогнозирования доходов бюджета на основе композитного одхода (консенсус-прогноз), реализованного в виде линейного уравнения регрессии с пределением веса n-различных прогнозов (с. 93).

- дана рекомендация по представлению официальной оценки ошибки прогноза в тчете об исполнении бюджета (с. 96-97), а также указания приведших к ней факторов, то наряду с другими мерами позволит снизить возникающую из года в год неточность рогноза.

Практическая значимость диссертационного исследования. Основные ыводы и предложения диссертационного исследования могут быть использованы ¡инфином России и Минэкономразвития России с целью повышения качества рогнозирования поступлений от налога на прибыль в федеральный и онсолидированный бюджет. Обоснованные автором методические процедуры, аправленные на повышение эффективности прогноза, могут значительно повысить точность разрабатываемых государственных прогнозов бюджета на текущий финансовый год и среднесрочную перспективу.

Развитие системы консенсус-прогноза способно стать решающим фактором в повышении качества всей системы государственного прогнозирования доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Аналитические материалы и практические выводы могут быть задействованы при подготовке учебных пособий и методических материалов к лекциям по дисциплине «Финансы» и «Планирование и прогнозирование», спецкурсу «Бюджет и бюджетная система».

Соответствие исследования паспорту научной специальности. Исследование выполнено в рамках п. 2.4. «Бюджетное и налоговое прогнозирование и планирование в рыночной экономике» паспорта специальности ВАК 08.00.10 - «Финансы, денежное обращение и кредит».

Апробация результатов исследования. Основные выводы и положения диссертационного исследования нашли отражение в выступлении автора на межвузовской научной конференции на тему «Финансовые аспекты развития России в условиях глобализации и нестабильности» (Москва, апрель 2009), двух научно-практических семинарах в Государственном университете Министерства финансов Российской Федерации, а также в научных публикациях автора.

Выполненные исследования, разработанные методики и модели были использованы Сводным департаментом макроэкономического прогнозирования Минэкономразвития России при участии в работе по подготовке уточнений в Федеральный закон «О Федеральном бюджете на 2010 год и плановый период 2011 и 2012 годов».

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в трех работах общим объемом 3,4 п.л. в изданиях, входящих в перечень научных изданий, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.

Структура и объем работы. Диссертация общим объемом 137 страниц состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и интернет-

сточников (125 наименований). Основной текст исследования изложен на 116

страницах и содержит 14 рисунков и 1 таблицу. Диссертация имеет следующую структуру:

ведение 3 лава 1. Теоретический аспект государственного прогнозирования доходов 10

1.1. Система методов прогнозирования 11

1.2. Подходы к прогнозированию государственных доходов 17

1.3. Государственное налоговое прогнозирование 24 лава 2. Прогнозирование налога на прибыль. 39

2.1. Анализ качества прогнозирования доходов федерального бюджета 40

2.2. Ошибка прогнозирования налога на прибыль 49

2.3. Факторный анализ прогноза налога на прибыль 57 лава 3. Рекомендации по повышению качества прогнозирования налога

на прибыль 65 3.1. Оптимизация системы подготовки статистической информации в

части формирования доходов федерального бюджета 65

. 3.2. Совершенствование модели прогнозирования налога на прибыль 70 3.3. Методы повышения качества прогнозирования доходов федерального

бюджета 88

аключение 99

Список использованной литературы и интернет источников 104

Приложение 117

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована суть проблемы, определены цель и задачи исследования, раскрыта научная новизна и практическая значимость научных результатов.

В первой главе - «Подходы к прогнозированию государственных доходов» -рассмотрены существующие модели и методики государственного прогнозирования доходов, применяемые в мире. Проведена их систематизация и оценка эффективности. На основе синтеза существующих подходов представлена классификация методов

прогнозирования поступлений в бюджет от налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования, а также обоснованы предложения по выбору оптимальной модели прогноза.

Во второй главе - «Прогнозирование налога на прибыль» - проведена оценка качества прогнозирования доходов федерального бюджета и налога на прибыль за пятнадцатилетний период, а также определены основные факторы, влияющие на возникновение ошибки прогнозирования.

В третьей главе - «Совершенствование системы прогнозирования налога на прибыль» - разработаны рекомендации по совершенствованию применяемой модели прогнозирования налога на прибыль. Вместе с этим, сформулированы альтернативные предложения по улучшению качества государственного прогнозирования в России.

В заключении систематизированы сделанные по итогам исследования выводы, и представлены предложения по совершенствованию качества государственного прогнозирования в целом и налога на прибыль в частности.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ВЬШОСИМЫЕ НА

ЗАЩИТУ.

Сформирована система подходов государственного прогнозирования доходов, исходя из максимально возможного горизонта планирования, и определена наиболее эффективная модель прогнозирования поступлений от налога на прибыль в бюджет.

На протяжении многих лет модели, используемые при прогнозировании налоговых доходов российского бюджета, претерпевали лишь незначительные изменения, связанные с нововведениями в налоговое и бюджетное законодательство. Результаты, которые обеспечивали применяемые методики, ежегодно приводили к ошибке прогнозирования. Однако в связи с тем, что российский бюджет носит ярко выраженный консервативный характер, данная ошибка всегда была положительной, то

есть объем фактических доходов всегда был больше, нежели было предусмотрено в роекте бюджета.

Мировой экономический кризис наглядно показал, что используемая в России истема прогнозирования государственных доходов недостаточно эффективна. Ни дин сделанный прогноз не предусматривал кризисного варианта развития событий, а рогнозы развития в посткризисный период, подготовленные всеми участниками юджетного процесса, сильно отличаются друг от друга.

В сложившейся ситуации анализ основных методов налогового прогнозирования выбор среди них оптимального с точки зрения как подготовки качественного рогноза, так и эффективности функционирования в российских реалиях поможет лучшить используемые в России модели. А это, в свою очередь, приведет к овышению точности бюджетных прогнозов.

Прогнозированию доходов государственного бюджета уделено большое нимание в мировой экономической науке. Данный вопрос рассматривается в двух аспектах: во-первых, - это технические аспекты прогнозирования, во-вторых, - анализ озникающих в процессе прогнозирования ошибок и приводящих к ним факторов.

Изучению технических особенностей прогнозирования посвящены работы А. уэрбаха, Й. Допке, Т. Пайка и Д. Сэваджа, Л. Шредера и М. Василенко и других, уэрбах в своем исследовании рассматривает процесс прогнозирования в США, сосредотачивая свое внимание на ошибке прогнозирования и эффективности прогноза.

По мнению автора данной работы государственные прогнозы обладают меньшей эффективностью, чем независимые, что может быть устранено использованием большего количества данных в государственных прогнозах, а также делает вывод о том, что бессмысленно требовать от прогноза точности в условиях несовершенного бюджетного процесса.

Анализу возникающих в процессе прогнозирования ошибок посвящено не меньше работ, чем техническим аспектам прогноза, так как понятие ошибки прогнозирования достаточно широко и факторов, приводящих к ней, очень много.

С. Бреттшнайдер и В. Горр исследуют влияние краткосрочных политических целей ' и особенностей процесса прогнозирования на подготовку прогноза. Они заключают, что политические цели, в той или иной форме попадающие в прогноз, приводят к возникновению ошибок. Другим выводом работы является мысль о том, что прогнозы ряда стран специально подготавливаются в консервативном ключе с заниженными параметрами доходов, так как недооценка обеспечивает запас прочности бюджета в случае спада.

В мире применяется большое множество моделей, прогнозирующих поступления налогов в бюджет. Наиболее полная классификация, отражающая последние тенденции в составлении прогнозов доходов, в основу которой заложено разделение моделей по использованию макро и микро подходов выглядит следующим образом: Макро подходы (Macro approaches):

• Экстраполяция (трендовый анализ) (Extrapolation);

• Условный подход на основе эластичности (Conditional approach using elasticities):

• Построение макроэконометрических моделей (Macroeconometric models);

• Промежуточный подход (Gap approach);

• Контрольный подход (Audit approach);

• Оперативный прогноз (Cash flow Model); Микро подходы (Micro approaches):

• Микроэкономические модели (Integrated forecasting system or microsimulation models);

' • Микроэконометрическое моделирование (Econometric models using enterprise (micro) data);

• Эффективная налоговая ставка (Effective tax rates approaches);

Деление существующих методов прогнозирования налога на прибыль в зависимости от использования макро или микро подходов не в полной мере решает поставленную задачу по выбору оптимальной модели прогнозирования. Главным

критерием оптимальности модели, наряду с эффективностью ее применения, является обеспечиваемый ей горизонт прогнозирования, так как именно, исходя из задачи построения прогноза на определенный период, выбирается подходящая модель.

Структура деления моделей прогнозирования налога на прибыль в зависимости от периода подготавливаемого прогноза может выглядеть следующим образом:

Модели, обеспечивающие формирование краткосрочного прогноза (до 1 года):

• Экстраполяция (трендовый анализ) (Extrapolation);

• Промежуточный подход (Gap approach);

• Оперативный прогноз (Cash flow Model);

• Микроэкономические модели (Integrated forecasting system or microsimulation models);

• Дневной прогноз;

Модели, обеспечивающие формирование средне- и долгосрочных прогнозов:

• Условный подход на основе эластичности (Conditional approach using elasticities);

• Построение макроэконометрических моделей (Macroeconometric models);

• Микроэконометрическое моделирование (Econometric models using enterprise (micro) data);

• Композитный подход (Composite approach);

Представленная структура в полной мере охватывает основные существующие подходы к прогнозированию налога на прибыль и ранжирует их в зависимости от горизонта подготавливаемого прогноза. Ее использование на первоначальном этапе подготовки прогнозов способно существенно снизить затраты времени на выбор оптимальной модели.

Наиболее популярным подходом среди стран и таких организаций, как МВФ и Институт финансовых исследований (IFS) является использование эластичности. Так как поступление налогов в большей степени зависит от роста экономики, прогнозирование при помощи эластичности дает наиболее точные результаты, ввиду ее

тесной связи с прогнозом ВВП - наиболее точным из прогнозов в любой развитой экономике.

Существующие модели налогового микромоделирования в основном сосредоточены на оценке вводимых налоговым законодательством изменений и в редких случаях используются для прогнозирования. Несомненным плюсом данных моделей также является их способность моделировать различные изменения в налоговой среде, что во много раз увеличивает точность прогноза.

Таким образом, наиболее продуктивным и точным методом прогнозирования бюджетных доходов по отдельным видам налоговых поступлений является симбиоз методов микромоделирования и эластичности.

Выявлены основные факторы, снижающие качество прогнозирования государственных доходов и, в частности, налога на прибыль в России.

Среднее абсолютное отклонение (МАО) прогноза доходов федерального бюджета в рамках временного ряда за пятнадцатилетний период наблюдения, отражающее на сколько в среднем отклонялся прогноз от факта, составляет 3,4% ВВП или 515,3 млрд. рублей. Минимальная ошибка прогноза была допущена в 2002 и 2007 годах и равнялась 0,7% ВВП или 79 млрд. рублей и 237,9 млрд. рублей соответственно. Данный факт объясняется ровньм поступательным развитием российской экономики, отсутствием в эти годы значительных изменений налогового и бюджетного законодательства, а также резких колебаний в экономиках ведущих стран мира. Применяемые в эти периоды модели прогнозирования доходов, а они были практически идентичны, хорошо справляются с оценкой предстоящих событий в благоприятных условиях.

С другой стороны, те же самые модели и методики привели к максимальной за рассматриваемый период ошибке прогнозирования в 2005 и 2008 годах равной 7,2% ВВП и 6,3% ВВП соответственно. Причиной столь значительных отклонений является благоприятная конъюнктура на мировых рынках энергоносителей, когда цена на нефть резко возросла и, к примеру, в 2008 году достигала своих максимальных значений и была равна 145 долларам за баррель.

В этих условиях и в связи с сырьевым характером российской экономики нефтегазовые доходы резко увеличились и привели к огромному разрыву между плановыми и фактическими значениями. Причем этот разрыв был получен в условиях использования таких же моделей и методик, как и в 2002 и 2007 годах, что свидетельствует о низкой их эффективности в периоды резких колебаний. Средняя абсолютная (по модулю) ошибка (МАРЕ) за пятнадцатилетний период составила 20,9%, что свидетельствует о среднем качестве прогнозирования в России, оставляя

возможности увеличения его эффективности.

В части налога на прибыль, максимальная ошибка прогноза была допущена в 1997 году: -1,7% ВВП и 2000 году - 1,6% ВВП в связи с неправильной оценкой тенденций развития экономии страны, так как других факторов, имевших сильное влияние на поступление налога, таких как изменение законодательства или структуры налога, в данные периоды времени, не отмечено. Минимальная ошибка прогноза налога на прибыль зафиксирована 2007 году и равна -0,02% ВВП.

Одной из причин сокращения ошибки прогнозирования данного налога стало снижение его ставки с 35% до 24%. Реализация данной меры привела к сокращению МАРЕ (средней абсолютной ошибки) в период с 2003 по 2008 года до 19,4%, что не так уж и плохо по сравнению с 36,1% за весь пятнадцатилетний период наблюдения. Основными факторами, обуславливающими возникновение ошибки прогноза доходов в целом и налога на прибыль, в частности, являются:

• Изменение показателей социально-экономического развития;

• Изменение законодательства;

• Изменение внешних факторов;

• Качество применяемой методики;

• Консервативность в оценках ключевых параметров, влияющих на прогноз;

Говоря об ошибке прогнозирования, важно различать понятии ошибка и

искажение. Ошибка - это результат неточности, а искажение - результат недостоверности или, по-другому, преднамеренная ошибка. Зачастую очень трудно различить, где специально сделана ошибка, а где она допущена. Принято считать, что

незначительное отклонение от фактического значения, находящиеся в рамках «допуска», - случайные ошибки. Большие же отличия трактуются как искажения. В этой связи возникает проблема оценки границы «допуска».

Косвенное определение данной границы можно найти в первой части Налогового кодекса РФ. Статья 40 гласит: «Налоговые органы при осуществлении контроля за полнотой исчисления налогов вправе проверять правильность применения цен по сделкам <.. > при отклонении более чем на 20 процентов в сторону повышения или в сторону понижения от уровня цен, применяемых налогоплательщиком по идентичным (однородным) товарам (работам, услугам) в пределах непродолжительного периода времени». Таким образом, за рубеж, после которого ошибка становится искажением, целесообразно принять величину равную 20%.

Исходя из проанализированных данных за пятнадцатилетний период видно, что величина ошибки прогнозирования преобладающей части прогнозов как налога на прибыль, так и доходов в целом превышает 20%. Исходя из этого, можно с уверенностью утверждать о наличии не ошибки, а искажения прогноза. Также, учитывая то, что ошибка, зачастую, носит положительный характер, соответственно, и искажение будет являться положительной величиной. А, в свою очередь, преднамеренное занижение прогноза доходов бюджета принято считать консервативным прогнозом.

Предложена модель, обеспечивающая высокое качество прогнозирования поступлений от налога на прибыль в бюджеты бюджетной системы Российской Федерации.

Налог на прибыль является примером применения микроэкономического моделирования. Его использование обусловлено большим числом элементов, влияющих на формирование налога.

Основными недостатками применяемой в России методики прогнозирования поступлений от налога на прибыль является невозможность точного определения прогнозной величины прибыли для целей налогообложения, а также отсутствие оперативно обновляемой отчетной информации о компонентах налоговой базы.

Выходом из сложившейся ситуации может стать построение регрессионной модели зависимости прибыли для целей налогообложения от независимых переменных: прибыли организаций без учета полученных убытков и мировых цен на нефть марки «Urals».

Ptf = Const + aPf +bOf + E (12)

a, b - оцениваемые коэффициенты уравнения;

Ptf - прогнозируемый объем прибыли для целей налогообложения;

Pf- прогноз прибыли организаций без учета полученных убытков на очередной финансовый год и на плановый период;

Of- цена на нефть марки «Urals» текущего года (прогноз);

В модели величина прибыли для целей налогообложения является функцией объема прибыли прибыльных организаций и цены на нефть. Введение в модель других переменных приводит к незначимости оцениваемых коэффициентов. Кроме того, согласно исследованию Р. Эшли, использование много факторных моделей не всегда приводит к более точным результатам, чем при использовании одно- и двухфакторных

R = 0,99 Стандартная ошибка оценки: 338,0

R2= 0,988 Свободный член: -478,19

Скорректированный R2 = 0,985 Стандартная ошибка: 241,0

Число наблюдений: 9 Oil price =0,704

F = 269,2 Profït_pr =0,315

р = 0,000001 t(6) = 7,49; 3,35

df= 2,6

выглядеть следующим образом:

р^ =-478,19 + 0,315 хРг + 0,704 хО, (1)

В данной модели все коэффициенты уравнения значимы на 5% уровне. Коэффициент детерминации (Д2) близок к 1 (равен 0,988), что свидетельствует о том,

что наблюдаемые значения лежат близко к регрессионной кривой, описывающей зависимость прибыли для целей налогообложения от выбранных факторов. Высокое качество полученного уравнения регрессии также подтверждается значением скорректированного R2 = 0,985.

Коэффициенты имеют правильные знаки - рост прибыли и цен на нефть приводит к росту прибыли для целей налогообложения. Данный факт подтверждается значениями t-статистики, которые для первого коэффициента равны 7,49, а для второго - 3,35. Критическое значение t-статистики для 5% уровня значимости с 6 степенями свободы равно tKp = 1,943. Значения t-статистики обоих коэффициентов больше tKp, что согласуется с выдвинутыми предположениями.

Проведем диагностику гетероскедастичности ошибки случайного остатка при помощи теста Бреуша - Пагана (Breusch - Pagan test), позволяющего проверить ответственность за гетероскедастичность нескольких факторов пропорциональности одновременно одним тестом.

Последовательность выполнения теста следующая:

1. Вычисляются остатки оцененного уравнения (1);

'2. Оценивается регрессия квадратов полученных остатков на все переменные: 2

et - а0 + аха + a2b + ut ^

3. Тестируется общая значимость оценки уравнения;

Наблюдаемое значение статистики вычисляется по формуле:

BP = ESS/

2 d»)2.

(3)

где ESS - объясненная сумма квадратов уравнения; е - остатки; п - число наблюдений;

Распределение BP асимптотически стремится к распределению %2 с числом степеней свободы т.

Если ВР превышает критическое значение, делают вывод о том, что оценка уравнения в целом значима, нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативной. (Если ВР меньше критичекого значения, наблюдения не дают оснований отвергнуть нулевую гипотезу о гомоскедастичности.

В нашем случае параметры теста Бреуша - Пагана равны:

ЕББ 58389006952

п 9

Сумма квадратов ошибок 685571

ВР 5,03

т 2

%2-критическое значение 5,991464547

что случайный остаток гомоскедастичен, что свидетельствует о хорошем качестве модели.

Рисунок. 1 - Соответствие прогнозных данных фактическим, млрд. рублей

-РПфактичесние значения)

- РГ(смор\елнрованные значения)

Источник: данные ФНС России.

Убедившись в том, что полученная функция хорошо справляется с описанием фактически сложившихся значений, спрогнозируем с помощью нее величину прибыли для целей налогообложения на период до 2013 года. Показатели прибыли организаций без учета полученных убытков и цены на нефть марки «Urals» возьмем из ! уточненного прогноза социально-экономического развития на 2011-2013 гг. (см. рис. 2,3). 1

Рисунок 2 - Прибыль для целей налогообложения, млрд. рублей

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Источник: Расчеты автора на основе данных Росстата и ФНС

Рисунок 3 - Доля прибыли для целей налогообложегния в прибыли прибыльных

организаций

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Источник: Расчеты автора на основе данных Росстата и ФНС

Таким образом, введение в модель прогнозирования налога на прибыль уравнения регрессии для определения прибыли для целей налогообложения видится целесообразным. Данный шаг позволит снизить долю существующей ошибки прогноза, связанную с неточностью определения прибыли для целей налогообложения.

Сформулированы альтернативные подходы по повышению качества бюджетных прогнозов.

Перечень альтернативных подходов по повышению качества бюджетных прогнозов охватывает меры, начиная от совершенствования системы обработки и предоставления статистической информации о формировании основных социально-экономических показателей, участвующих в прогнозе отдельных налоговых и неналоговых поступлений в консолидированный бюджет Российской Федерации, и, заканчивая применением альтернативных моделей и методов прогнозирования.

К таким методам можно отнести, к примеру, построение регрессионных уравнений, моделирующих поступления налога на прибыль, в которых неизменным показателем будет величина поступлений данного налога, а зависимыми, к примеру, прибыль для целей налогообложения, объем убытков, изменение законодательства и объем доходов, облагаемых по ставкам, отличающимся от общеустановленных. Данное уравнение выглядело бы следующим образом:

СТ = Const + axPtf+bxL + cx CTrev + dxTleg (4)

CT - поступления налога на прибыль;

a, b, с, d - оцениваемые коэффициенты уравнения;

Ptf- прибыль для целей налогообложения;

L - объем убытков;

CTrev - налог на доходы, облагаемые по ставкам, отличающимися от

общеустановленных;

Tieg - оценка изменения налогового законодательства по налогу на прибыль;

Другим методом прогнозирования налога на прибыль может стать применение композитного или составного подхода к прогнозированию. Данный подход способен значительно повысить качество и точность подготовки прогноза, как по отдельным видам налоговых поступлений, так и доходов в целом. Его рассмотрению посвящено большое количество работ зарубежных авторов.

Модели консенус-прогноза представляют собой сочетание двух или более различных прогнозов. Использование прогнозов, подготовленных различными ведомствами либо по различным методикам, позволяет снизить величину неопределенности в отношении рассматриваемых величин. Ошибка прогноза в случае применения составного подхода также будет меньше, чем если бы использовался прогноз на основе одной модели.

Составную модель прогнозирования проще всего описать линейным уравнением регрессии, в которой будут определены веса n-различных прогнозов:

Ff = cxFx + c2F2 +...+ cnFn + e (5)

Ff - окончательный вариант прогноза;

Fi,Fn - отдельно взятый прогноз;

Ci,Cn - вес каждого прогноза

Простота применения композитного подхода позволит вводить его в действие в любой момент подготовки проекта бюджета. Кроме того, данный подход одинаково эффективен как в периоды экономической стабильности, так и во время неопределенности дальнейших перспектив развития экономики страны.

Композитный подход в виде регрессионной модели с использованием весов п-различных прогнозов в какой-то мере существует и в России. Только весами выступают не параметры, определенные посредством уравнения, а авторитет и должность руководителя ведомства, озвучивающего свой прогноз. Какой из предложенных методов повышения качества прогнозных показателей является наиболее приемлемым должно ответить время, но их применение на данном

этапе развития системы государственного прогнозирования в России более чем целесообразно.

3. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Рассмотрены основные подходы прогнозирования государственных доходов, существующие в мире. Среди них выделены те, в которых особое внимание уделено техническим аспектам прогнозирования и анализу возникающих в процессе прогнозирования ошибок и приводящих к ним факторов.

2. Проанализированы существующие модели прогнозирования прямых и косвенных налогов, с выделением основных методов прогнозирования к которым относятся: метод предпоследнего года, метод скользящей средней, метод прямых оценок. Отдельное внимание уделено особенностям существующих систем прогнозирования доходов в ведущих странах мира, с выделением основного метода, играющего ключевую роль в процессе прогнозирования государственных доходов.

3. Рассмотрена наиболее полная на данный момент классификация методов прогнозирования доходов, в основу которой заложено разделение моделей по использованию макро и микро подходов. По итогам проведенного анализа существующих моделей прогнозирования доходов, сделан вывод о том, что наиболее продуктивным и точным методом прогнозирования бюджетных доходов по отдельным видам налоговых поступлений является симбиоз методов микромоделирования и эластичности.

4. Проведено исследование качества прогнозирования доходов федерального бюджета за пятнадцатилетний период, по итогам которого средняя абсолютная ошибка составила 20,9%. Данная величина ошибки свидетельствует о том, что существует значительный резерв улучшения качества прогноза государственных доходов.

5. Анализ возникающей ошибки прогнозирования доходов бюджета показал, что одни и те же методики прогнозирования показывают различный по точности результат, что говорит о наличии других факторов, влияющих на прогноз. Один из них -изменение мировой цены на нефть марки «Urals». Данный факт, безусловно, учитывается при подготовке прогноза бюджета, однако по результатам исполнения

получается, что доходы не настолько сильно зависят от изменения цены на нефть, как это предполагалось при разработке бюджета.

6. Проведенное исследование показало, что величина прогноза доходов бюджета на очередной финансовый год очень схожа с фактически поступившим объемом доходов предыдущего года, что свидетельствует о наличии консервативных оценок в процессе подготовки проектов бюджета. Минусом данного факта является то, что при этом значительно возрастает величина ошибки прогнозирования, а точнее та ее часть, которая не зависит от качества использованных методик прогнозирования отдельных налогов, а также правильной оценки тенденций внутри страны и в мире. Причем, чем больше сходство прогнозных значений и фактических, тем эта часть ошибки больше.

7. Средняя абсолютная ошибка прогнозирования налога на прибыль в федеральный бюджет за период с 2003 года по 2008 г. составила 19,4% (36,1% за весь пятнадцатилетний период). Сравнивая данный показатель с аналогичным только в части доходов всего, можно сделать вывод о больших трудностях прогноза налога на прибыль и о наличии качественных прогнозов по другим видам налоговых поступлений, которые в сумме нивелируют высокую ошибку прогноза налога на прибыль.

8. Говоря об ошибке прогнозирования, важно различать понятии ошибка и искажение. Ошибка - это результат неточности, а искажение - результат недостоверности или, по-другому, преднамеренная ошибка. Высокая величина ошибки прогнозирования налога на прибыль (19,4%) позволяет сделать вывод о наличии не ошибки, а искажения прогноза.

9. Проведенный факторный анализ ошибки прогнозирования налога на прибыль позволил выделить основные факторы, негативно влияющие на прогноз. К ним относятся: изменение показателей социально-экономического развития, изменение законодательства, изменение мировых цен на нефть марки «Urals», изменение прочих факторов, ошибка прогнозирования. Причем на фактор «ошибка прогнозирования», подразумевающий качество используемой модели, приходится 20%-30% общей величины ошибки прогноза.

10. Проанализирована применяемая в России модель прогнозирования налога на прибыль, выделены ее сильные и слабые стороны. К недостаткам модели можно отнести невозможность точного определения прогнозной величины прибыли для целей налогообложения, а также отсутствие оперативно обновляемой отчетной информации о компонентах налоговой базы. С положительной стороны существующую модель прогнозирования налога на прибыль характеризует наличие возможности гибкой подстройки модели к изменяющимся экономическим условиям, а также использование для прогнозирования поступлений налога на прибыль максимальное количество элементов налоговой базы.

11. По результатам корреляционно-регрессионного анализа разработана модель прогноза прибыли для целей налогообложения - основного фактора, влияющего на качество прогноза данного налога. В качестве неизменных факторов в данной модели выступают объем прибыли организаций без учета полученных убытков и мировая цена на нефть. Сравнительный анализ данных, полученных с использованием регрессионной модели и метода, используемого ранее, показал наилучшее приближение смоделированных значений к исходным данным. Тем самым доказана целесообразность использования в дальнейшем анализе методов корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего учитывать влияние на процесс поступления налога на прибыль различных факторов.

12. Наряду с модификацией используемой модели даны рекомендации по улучшению качества прогноза налога на прибыль альтернативными методами. К их числу, в первую очередь, относится использование композитного подхода к прогнозированию, который представлен в виде линейного уравнения регрессии с определением веса п-различных прогнозов.

13. Значительным шагом по улучшению качества прогноза всех бюджетных показателей может стать представление официальной оценки ошибки прогноза, а также указания факторов, приведших к ошибке и мер, необходимых для повышения качества подготавливаемого прогноза.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что высказанные рекомендации относительно совершенствования прогноза налога на

прибыль можно использовать при очередной подготовке проекта федерального закона о федеральном бюджете на очередной финансовый год и плановый период.

Перспективным направлением повышения качества системы прогнозирования в России также видится применение композитного подхода (консенсус прогноза) не только в отношении налога на прибыль, но и других видов поступлений в бюджет. Реализация данной меры позволит приблизить эффективность Российских прогнозов к мировым стандартам государственного прогнозирования доходов.

Список работ, в которых опубликованы основные положения диссертации.

В ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Карев М.А., «Особенности прогнозирования доходов от налога на прибыль» // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал, 2010, №1, с. 35-42 - 1,1 п.л.

2. Карев М.А., «Ошибки прогноза налога на прибыль» II Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал, 2010, №3, с. 57-68 -1,3 п.л.

3. Карев М.А., «Консенсус-модель в системе государственного прогнозирования России» // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал, 2011, №2, с.87-94 - 1,0 п.л.

Изд.л°12-11-01 Объем п. л. 10 Тираж Л*) Заказ )><«

Государстаенный университет Министерства финансов Российской Федерации

101990, Москва, Златоустинский Малый пер. д.7 стр 1. "

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Карев, Михаил Александрович

Введение

Глава 1. Теоретический аспект государственного прогнозирования доходов

1.1. Система методов прогнозирования

1.2. Подходы к прогнозированию государственных доходов

1.3. Государственное налоговое прогнозирование

Глава 2. Прогнозирование налога на прибыль.

2.1. Анализ качества прогнозирования доходов федерального бюджета

2.2. Ошибка прогнозирования налога на прибыль

2.3. Факторный анализ прогноза налога на прибыль

Глава 3. Рекомендации по повышению качества прогнозирования налога на прибыль.

3.1. Оптимизация системы подготовки статистической информации в части формирования доходов федерального бюджета

3.2. Совершенствование модели прогнозирования налога на прибыль

3.3. Методы повышения качества прогнозирования доходов федерального бюджета

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование доходов федерального бюджета"

Актуальность исследования

Мировой финансовый кризис 2008 года смог всего за несколько месяцев выявить слабые стороны большинства экономик мира. Некоторые из них он поверг в глубокую рецессию, справиться с которой они не могут до сих пор.

Российская экономика не стала исключением. После себя кризис оставил нашей стране проблемы с развитием промышленности, привлечением инвестиций, получением кредитов под приемлемые проценты, как у российских, так и у международных организаций, а также значительно сократил объем Резервного фонда, копившегося годами. Главное, финансовый кризис вновь напомнил России о давно забытом дефицитном бюджете, который по итогам 2009 года составил 5,9% к ВВП, а по итогам 2010 года - 4,0% к ВВП1.

Однако во всех появившихся проблемах и трудностях можно найти положительный аспект. Мировой финансовый кризис дал каждой стране, в том числе и России, возможность исправить допущенные ошибки в построении своих экономик, а где-то не просто исправить, а выбрать другой путь развития.

Одним из таких направлений, которое могло бы быть значительно преобразовано, может стать система прогнозирования государственных финансов. Причем не вся система, а ее часть - прогноз доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

В ввиду больших объемов расходования средств 2008-2010 годах на меры антикризисной поддержки экономики страны, реализацию приоритетных проектов, сохранения докризисных объемов финансирования

1 Отчет Казначейства России об исполнении бюджета за 2009 и 2010 года. социальной сферы, а также снижения размера Резервного фонда, качественное прогнозирование доходов, которые будут собраны в ближайшие несколько лет, важная задача правительства страны.

Качественное прогнозирование в переходный период развития экономики не подразумевает под собой формирование сугубо консервативных прогнозов, позволяющих перестраховаться в ближайшие несколько лет экономической неопределенности. Однако это также не подразумевает необоснованно завышенных ожиданий поступления доходов в бюджет страны.

В текущей ситуации необходимо разработать сбалансированный подход к прогнозированию доходов, который будет одинаково эффективен, как в периоды нестабильности, так и во время поступательного роста экономики. Причем разработка и совершенствование применяемых подходов должны проводиться не только с точки зрения использования правильной концепции при разработке прогнозов, но и с точки зрения применения качественных моделей и методов прогнозирования.

Степень изученности проблемы.

Рассмотрение вопроса государственного прогнозирования доходов в исследованиях зарубежных авторов строго разделено на два аспекта. Во-первых, анализируются технические подходы, используемые при государственном прогнозировании (А. Ауэрбах, Дж.С. Армстронг, И. Допке, Т. Пайк, Д. Сэвадж). Во-вторых, рассматриваются возникающие в процессе прогнозирования ошибки и проводится всесторонний анализ приводящих к ним факторов. (С. Бреттшнайдер, Н. Мокан, С. Данингер, Р. Роджерс).

В российской экономической литературе, на данный момент, не существует комплексного отражения проблемы качества прогнозирования доходов бюджетов различных уровней. Встречаются лишь отдельные работы, содержащие либо констатацию факта о несовершенстве системы государственного прогнозирования доходов (Е.В. Боровикова, A.B. Едронов,

O.JI. Гвызин, М.И. Яндив), либо рассматривающие лишь методы социально-экономического прогнозирования (Ю.В. Белецкий, В.И. Дудорин).

Значительный вклад в решение проблем, связанных с различными вопросами функционирования бюджетной системы Российской Федерации, в том числе и в части доходов, внесли A.JI. Кудрин, Е.В. Бушмин, М.П. Афанасьев, А.Н. Клепач.

Немногочисленную группу экономистов, анализирующих проблему прогнозирования доходов в ее много факторном характере, образуют A.A. Паскачев, Ф.К. Садыгов, P.A. Саакян, Е.Т. Гурвич и другие.

Не смотря на большой объем зарубежных исследований по вопросу государственного прогнозирования доходов, работ российских авторов, охватывающих как применяемые методы, так и особенности формирования прогнозов доходов по отдельным видам налоговых и неналоговых поступлений не много. Данный факт позволяет считать, что российские реалии и возможности прогнозирования доходной части бюджета, как в целом, так и по отдельным видам доходов, еще до конца не изучены.

Целью диссертационной работы является - разработка и обоснование методики прогнозирования налога на прибыль в целях минимизации отклонения между прогнозной и фактической величиной доходов бюджета, а также формирование альтернативных мер повышения качества прогнозов доходной части федерального бюджета.

Поставленная цель предопределила необходимость решения следующих задач: раскрыть особенности методологического инструментария прогнозирования доходов бюджета в условиях проявления финансовой нестабильности в экономике; определить приоритетность и область применения методов прогнозирования налоговых доходов в бюджетном процессе и обобщить функционально-элементное взаимодействие моделей построения прогнозов налоговых поступлений; исследовать теоретические основы государственного прогнозирования и предложить пути его совершенствования;

- изучить мировую практику прогнозирования доходов бюджета и выявить основные причины несоответствия между прогнозом и фактом;

- определить ошибку прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации, используя факторный анализ и другие известные методы;

- проанализировать существующие в мире методики прогнозирования налога на прибыль и разработать модель прогнозирования налога на прибыль, эффективно функционирующую в российских реалиях, на основе синтеза рассмотренных моделей;

- сформулировать альтернативные методы повышения качества бюджетных прогнозов; внести предложения по совершенствованию процесса прогнозирования доходов федерального бюджета в целях повышения его эффективности.

Предмет исследования - организация и методы прогнозирования доходов федерального бюджета и, в частности, налога на прибыль, применяемые Минфином России и Минэкономразвития России.

Объект исследования - процесс прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации и, в частности, прогноз налога на прибыль.

Теоретическая и методологическая основа исследования. В основу диссертации легла классическая теория прогнозирования, основанная на тезисе, сформулированном К. Грэйнджером, что все налоговые агенты стремятся минимизировать потери, связанные с ошибками прогноза. Авторо опирался также на исследования А. Ауэрбаха и Дж.С. Армстронга по вопросу качества государственного прогнозирования доходов. Часть исследований проведена с использованием процедур Бокса-Дженкинса.

При написании диссертации в качестве инструментальной базы используется теория финансов, теория статистики, системный подход и метод анализа исторических аналогий, синтез теоретического и практического материала, сравнительный, факторный, корреляционно-регрессионный анализ, метод экспертных оценок, моделирование поступления налога на прибыль в бюджет. Применение указанных теорий и методов позволяет обеспечить достоверность исследования и обоснованность выводов.

Информационно-эмпирической базой исследования явились прогнозы доходов федерального бюджета, прогноз социально-экономического развития, статистические исследования качества социально-экономического прогнозирования и государственного прогнозирования доходов, статистические данные Казначейства России и Федеральной службы государственной статистики (Росстата), налоговая отчетность Федеральной налоговой службы, информационные ресурсы Интернет.

Положения, выносимые на защиту:

- классификация методов прогнозирования налога на прибыль по величине максимально возможного горизонта прогноза;

- модель прогнозирования налога на прибыль с использованием регрессионных уравнений при определении прибыли для целей налогообложения;

- модель реализации композитного подхода (консенсус-прогноз) к прогнозированию доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Научная новизна, содержащаяся в диссертационном исследовании, состоит в следующем:

- предложена классификация на основе систематизации существующих подходов к прогнозированию налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования (с. 28-34). В результате проведенного анализа оптимальной с точки зрения качества и горизонта прогноза является синтез моделей микромоделирования и эластичности либо микромоделирования и регрессионных уравнений (с. 35-37).

- выявлены основные факторы (изменение показателей социально-экономического развития, величина мировых цен на нефть, изменение законодательства, несовершенства используемой модели прогнозирования), оказывающие наибольшее влияние на величину несоответствия между прогнозом и ошибки прогноза доходов и налога на прибыль (с. 57-59), а также определена взаимосвязь между качеством прогнозирования доходов и налога на прибыль (с. 53). Данная связь заключается в том, что ошибка прогнозирования налога на прибыль больше совокупной ошибки прогноза доходов бюджета в целом, что говорит о существовании более качественных прогнозов по другим видам поступлений в бюджет.

- разработана комплексная модель прогнозирования поступлений от налога на прибыль, использующая результаты регрессионного анализа (с. 7075, с. 81-88). Основными факторами, влияющими на качество прогноза налога на прибыль, являются объем прибыли организаций без учета полученных убытков и цена на нефть марки «Urals». Данные факторы введены в регрессионное уравнение определения прибыли для целей налогообложения в качестве неизменных переменных.

- предложена модель прогнозирования доходов бюджета на основе композитного подхода (консенсус-прогноз), реализованного в виде линейного уравнения регрессии с определением веса n-различных прогнозов (с. 93).

- дана рекомендация по представлению официальной оценки ошибки прогноза в отчете об исполнении бюджета (с. 96-97), а также указания приведших к ней факторов, что наряду с другими мерами позволит снизить из года в год возникающую неточность прогноза.

Практическая значимость диссертационного исследования. Основные выводы и предложения диссертационного исследования могут быть использованы Минфином России и Минэкономразвития России с целью повышения качества прогнозирования поступлений от налога на прибыль в федеральный и консолидированный бюджет. Обоснованные автором методические процедуры, направленные на повышение эффективности прогноза, могут значительно повысить точность разрабатываемых государственных прогнозов бюджета на текущий финансовый год и среднесрочную перспективу.

Развитие системы консенсус-прогноза способно стать решающим фактором в повышении качества всей системы государственного прогнозирования доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Аналитические материалы и практические выводы могут быть задействованы при подготовке учебных пособий и методических материалов к лекциям по дисциплине «Финансы» и «Планирование и прогнозирование», спецкурсу «Бюджет и бюджетная система».

Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Карев, Михаил Александрович

Основные выводы и результаты диссертационного исследования заключаются в следующем:

1. Рассмотрены основные подходы прогнозирования государственных доходов, существующие в мире. Среди них выделены те, в которых особое внимание уделено техническим аспектам прогнозирования и анализу возникающих в процессе прогнозирования ошибок и приводящих к ним факторов.

2. Проанализированы существующие модели прогнозирования прямых и косвенных налогов, с выделением основных методов прогнозирования к которым относятся: метод предпоследнего года, метод скользящей средней, метод прямых оценок. Отдельное внимание уделено особенностям существующих систем прогнозирования доходов в ведущих странах мира, с выделением основного метода, играющего ключевую роль в процессе прогнозирования государственных доходов.

3. Рассмотрена наиболее полная на данный момент классификация методов прогнозирования доходов, в основу которой заложено разделение моделей по использованию макро и микро подходов. По итогам проведенного анализа существующих моделей прогнозирования доходов, сделан вывод о том, что наиболее продуктивным и точным методом прогнозирования бюджетных доходов по отдельным видам налоговых поступлений является симбиоз методов микромоделирования и эластичности.

4. Проведено исследование качества прогнозирования доходов федерального бюджета за пятнадцатилетний период, по итогам которого средняя абсолютная ошибка составила 20,9%. Данная величина ошибки свидетельствует о том, что существует значительный резерв улучшения качества прогноза государственных доходов.

5. Анализ возникающей ошибки прогнозирования доходов бюджета показал, что одни и те же методики прогнозирования показывают различный по точности результат, что говорит о наличии других факторов, влияющих на прогноз. Один из них - изменение мировой цены на нефть марки «Urals». Данный факт, безусловно, учитывается при подготовке прогноза бюджета, однако по результатам исполнения получается, что доходы не настолько сильно зависят от изменения цены на нефть, как это предполагалось при разработке бюджета.

6. Проведенное исследование показало, что величина прогноза доходов бюджета на очередной финансовый год очень схожа с фактически поступившим объемом доходов предыдущего года, что свидетельствует о наличии консервативных оценок в процессе подготовки проектов бюджета. Минусом данного факта является то, что при этом значительно возрастает величина ошибки прогнозирования, а точнее та ее часть, которая не зависит от качества использованных методик прогнозирования отдельных налогов, а

11. По результатам корреляционно-регрессионного анализа разработана модель прогноза прибыли для целей налогообложения -основного фактора, влияющего на качество прогноза данного налога. В качестве неизменных факторов в данной модели выступают объем прибыли организаций без учета полученных убытков и мировая цена на нефть. Сравнительный анализ данных, полученных с использованием регрессионной модели и метода, используемого ранее, показал наилучшее приближение смоделированных значений к исходным данным. Тем самым доказана целесообразность использования в дальнейшем анализе методов корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего учитывать влияние на процесс поступления налога на прибыль различных факторов.

12. Наряду с модификацией используемой модели даны рекомендации по улучшению качества прогноза налога на прибыль альтернативными методами. К их числу, в первую очередь, относится использование композитного подхода к прогнозированию, который представлен в виде линейного уравнения регрессии с определением веса п-различных прогнозов.

13. Значительным шагом по улучшению качества прогноза всех бюджетных показателей может стать представление официальной оценки ошибки прогноза, а также указания факторов, приведших к ошибке и мер, необходимых для повышения качества подготавливаемого прогноза.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что высказанные рекомендации относительно совершенствования прогноза налога на прибыль можно использовать при очередной подготовке проекта федерального закона о федеральном бюджете на очередной финансовый год и плановый период.

Перспективным направлением повышения качества системы прогнозирования в России также видится применение композитного подхода (консенсус-прогноза) не только в отношении налога на прибыль, но и других видов поступлений в бюджет. Реализация данной меры позволит приблизить эффективность Российских прогнозов к мировым стандартам государственного прогнозирования доходов.