Эконометрическое моделирование налоговых поступлений в бюджет России

Доходы бюджета государства выражают его экономические отношения с гражданами и предприятиями в процессе формирования государственного бюджетного фонда. Прогнозирование величины налоговых поступлений, основного источника бюджетных средств, в бюджетную систему государства является актуальной проблемой при принятии решений касаемо финансового планирования.

Известны ежеквартальные данные налоговых поступлений в бюджетную систему РФ за 2011-2013 гг. (источник данных - Федеральная служба государственной статистики). На основе анализа временных рядов, являющегося одним из методов эконометрики, возможно моделирование и прогнозирование налоговых поступлений в бюджет Российской Федерации. Представим графически исходный временной ряд величины налоговых поступлений (рис. 1).

Рисунок 1. График динамики объема налоговых поступлений в бюджет РФ за период 1 квартал 2011-4 квартал 2013 гг.

Из визуального анализа полученного графика делаем вывод о наличии положительной тенденции в динамике развития величины налоговых поступлений.

При эконометрическом моделировании исследуемого показателя используем два метода:

1.   экспоненциальное   сглаживание (построение адаптивной модели);

• 2.    построение авторегрессионной модели.

В результате применения экспоненциального сглаживания к исходному временному ряду пакете STATISTICA была построена модель Хольта, характеризующаяся наименьшей среднеквадратической ошибкой: x_t(r) = 0,55 + 0,1

Прогноз полученной адаптивной модели представлен в таблице 2.

При построении модели, в которой текущий уровень временного ряда зависит от своих собственных значений, взятых с определенным лагом, оптимальной получилась модель AR(1). Характеристики модели приведены в таблице 1.

Таблица 1

Характеристики модели авторегрессии первого порядка

Таблица 2

Результаты прогнозирования по построенным моделям

Прогноз, полученный с помощью модели Хольта, непригоден для практического применения, так как превышен допустимый предел расхождений с фактическими значения, равный 5%. Таким образом, лучшую адаптацию к исходным данным показала авторегрессионная модель первого порядка. Следовательно, данная модель может быть применена на практике. Рассчитаем прогноз величины налоговых поступлений в бюджет РФ на 4 квартала 2014 г.