WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 73 |

«Сборник статей I Научной школы молодых ученых ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СЦЕНАРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СИСТЕМ Екатеринбург, ...»

-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

УРАЛЬСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ

Сборник статей

I Научной школы молодых ученых

ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СЦЕНАРНОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО

РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Екатеринбург, 2012 УДК 911+332(075.8) ББК 65.049 (2 Рос) П78 Ответственный редактор:

доктор экон. наук, доцент Ю.Г. Лаврикова Рецензенты:

доктор экон. наук, профессор Л.А. Мочалова доктор фил. наук, профессор А.Ф. Суховей ИПроблемы прогнозирования и сценарного моделирования социально-экономического развития территориальных систем: сборник статей I Научной школы молодых ученых / под ред. д.э.н. Лавриковой Ю.Г. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. – 312 с.

ISBN 978 – 5 – 94646 – 395 – Сборник докладов I Научной школы молодых ученых (1-5 октября 2012 года г. Екатеринбург) подготовлен при финансовой поддержке гранта РГНФ № 12-32- «Проблемы прогнозирования и сценарного моделирования социально-экономического развития территориальных систем».

Представленный по итогам работы научной школы сборник содержит результаты исследований молодых ученых по самым разнообразным вопросам экономической науки, использующие различные методы моделирования и прогнозирования. В публикации представлен довольно широкий перечень инструментов моделирования и прогнозирования, в котором нашли отражение исследования на основе агентоориентированных, структурно-функциональных моделей, сценарного прогнозирования, адаптивных методов, кластеризации и пр. Развитие форм обмена опытом и сотрудничества в научной среде, в том числе в виде научной школы для молодых ученых по вопросам использования различных методов прогнозирования и моделирования позволяет существенно повысить уровень научных исследований, как за счет внедрения современных инструментов, так и более корректного их использования.

Сборник статей Научной школы будет интересен не только молодым ученым, занимающимся вопросами прогнозирования и сценарного моделирования, но также заинтересует уже состоявшихся ученых, преподавателей вузов, специалистов-практиков, специализирующихся на изучении схожей тематики.

УДК 911+332(075.8) ББК 65.049 (2 Рос) П ©Институт экономики УрО РАН, ISBN 978 – 5 – 94646 – 395 – Методология прогнозирования и моделирования социально-экономических процессов: основные подходы, методы и инструменты к.э.н. Анимица П.Е.

Институт экономики УрО РАН г. Екатеринбург

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЦЕЛЯХ ДИАГНОСТИКИ

ИМУЩЕСТВЕННЫХ НАЛОГОВ

Статья подготовлена в рамках исследовательского проекта №12-12- «Налогообложение недвижимости граждан: экономическая необходимость нововведений и социальные последствия (на примере Свердловской области)» (региональный конкурс РГНФ «Урал: история, экономика, культура»).

На протяжении последнего десятилетия активно прорабатывается вопрос относительно реформирования налогообложения недвижимости граждан и введения единого налога на недвижимость взамен действующих налогов на землю и имущество. В среде разработчиков новой реформы до сих пор отсутствует единое мнение о том, по каким ставкам будет рассчитываться данный налог. Однозначно определяется лишь факт, что недвижимость будет оцениваться исходя из рыночной стоимости объектов. В данных условиях, при введении налога на недвижимость, рассчитанного на новых началах, необходимо предвидеть возможные сценарии развития событий при различных ставках налога и прочих условиях. Для этого требуется спрогнозировать объем налоговых поступлений при разных вариантах реализации налога на недвижимость граждан.

В целом, прогнозирование налоговых поступлений требует детального учета и анализа результатов и перспектив социально-экономического развития страны и отдельных ее регионов. Основными проблемами в этой области являются несоответствие применяемых методик налогового прогнозирования современным требованиям развития национальной экономики, отсутствие единой методики расчета прогноза налоговых поступлений в субъектах федерации. Во многих субъектах построение прогнозов налоговых поступлений основывается на показателях «от достигнутого».

Прогнозирование налоговых поступлений может быть сведено к моделированию динамики базы налогообложения в зависимости от различных макро- и микроэкономических параметров. Подходы к решению задач планирования и прогнозирования поступлений налоговых доходов в укрупненном плане можно подразделить следующим образом1:

Прогнозирование налоговых поступлений на основе алгоритмов обработки временных рядов. Данный подход допустим в случае, если параметры налоговой и бюджетной политики, а также экономические условия в расчетном периоде полагаются неизменными. Прогноз формируется либо с помощью стандартных статистических процедур прогнозирования временных рядов (трендовые модели, модели авторегрессии, модели статистического сглаживания различных типов), либо путем экстраполяции сложившихся и рассчитанных на ретроспективном периоде темпов прироста налоговых поступлений по отношению к выбранному базовому периоду (соответствующему периоду прошлого года или предыдущему календарному периоду). Данный метод применим в основном для поддержки задач разработки проектов заданий по сбору налогов и сборов на краткосрочный период (от одного месяца до одного квартала текущего финансового года), и полученные данным методом прогнозы можно использовать только как ориентиры для формирования плановых заданий.



См., Мишустин М.В. Стратегия построения системы информационно-технологического обеспечения администрирования имущественных налогов в России // дисс. докт.экон.наук. М., 2010.

Прогнозирование налоговых поступлений с учетом возможных изменений показателей социального и экономического положения в регионах РФ, основных отраслях экономики, на мировых товарных и финансовых рынках. Параметры бюджетной политики при таком подходе не варьируются. Прогноз формируется с помощью регрессионных моделей, выявляющих на ретроспективном периоде зависимость налоговых поступлений от некоторого набора экономических факторов и показателей. Значения факторов в расчетном периоде могут задаваться экспертно или же формироваться другими моделями (статистическими или иными). Данный метод прогнозирования применим для расчета значений сценарных прогнозов налоговых доходов и оценки последствий изменения экономической политики с точки зрения перспектив развития экономики и социальной сферы.

Имитационное моделирование поступления налогов и сборов с целью оценки возможных изменений поступления налогов вследствие как изменений социальноэкономических условий, так и параметров налоговой и бюджетной политики на федеральном и региональном уровнях. Данный метод требует предварительного формирования модели для расчета сумм поступления налогов на основе индивидуального для каждого вида налогов набора нормативных показателей (ставки налогов, нормативы распределения), показателей налоговой базы (объемы налоговых баз, вычетов, льгот), социально-экономических показателей (курс рубля, уровень цен внутри страны и на мировом рынке), а также других параметров. Базовым вариантом данной модели могут служить расчеты поступлений по статьям бюджетной классификации доходов, содержащиеся в приложениях к законам «О федеральном бюджете» соответствующего финансового года.

Метод имитационного моделирования целесообразно применять для оценки возможных исходов реализации налога на недвижимость. В зависимости от способов определения на расчетном периоде показателей налоговой базы, в рамках данного метода можно выделить два подхода:

- расчет на основе экспертно задаваемых налогооблагаемых баз. Данный способ предполагает экспертное задание размера и структуры налогооблагаемой базы по рассчитываемым видам налогов;

- расчет на основе прогнозируемых налогооблагаемых баз. Отличие от предыдущего метода – в том, что размеры налогооблагаемых баз, вычетов из них определяются не экспертом-аналитиком, а рассчитываются с помощью моделей факторного анализа (линейной или нелинейной регрессии, нейронных сетей) при различных вариантах макроэкономического прогноза. При этом список факторов (показателей макроэкономического прогноза) для каждой статьи налогооблагаемой базы формируется пользователем-аналитиком до начала расчета и может быть изменен в ходе расчета.

Важным этапом при моделировании налоговых поступлений, в том числе и налога на недвижимость, является прогнозирование уровня собираемости налогов. Основой для прогнозирования служат ретроспективные данные о начислении и поступлении налогов, а также задолженности по их уплате. Прогноз уровня собираемости может быть получен как относительно простыми трендовыми методами, так и с помощью модели регрессионного анализа – с выявлением зависимостей уровня собираемости от нормативных и социальноэкономических показателей. Первые два метода прогнозирования относятся к группе так называемых эконометрических методов прогнозирования, по которым имеется довольно обширная литература. Общая схема построения прогнозов состоит из следующих этапов1:

Определяются цели построения модели (или цели прогнозирования). Как уже отмечалось выше модели временных рядов лучше подходят для задач разработки проектов заданий по сбору налогов и сборов на краткосрочный период, а регрессионные модели – для См., например: Турунцева М., Юдин А. и др. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. Москва: ИЭПП, Научные труды, 2005. № 89; Канторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ, 2002, №№1-4 (2002).

разработки плановых заданий по сбору налогов и оценки обоснованности таких заданий с точки зрения перспектив развития экономики и социальной сферы.

Определяется спецификация модели. Стандартная эконометрическая модель имеет вид:

где t ~ i.i.d. 0, 2 последовательность независимых (гауссовых) случайных величин с нулевым математическим ожиданием, постоянной и конечной дисперсией и нулевыми ковариациями (случайная ошибка регрессии); X t 1, X t 2,, X 1 – множество значений вектора объясняющих переменных X t до момента времени t-1 включительно. Среди объясняющих переменных могут присутствовать как экзогенные переменные, так и запаздывающие значения объясняющей переменной и случайной ошибки регрессии. В том случае, если в спецификации присутствуют только запаздывающие значения объясняющей переменной и случайной ошибки регрессии, мы получаем модель временного ряда ARIMA(p, d, q) – интегрированную авторегрессионную модель с ошибками в форме скользящего среднего.

Оценивается модель выбранного вида. Методы оценивания моделей различаются в зависимости от типа модели. Классическая линейная регрессия оценивается методом наименьших квадратов (МНК). Можно показать (теорема Гаусса-Маркова1), что при выполнении определенных предпосылок об ошибках регрессии (случайная ошибка регрессии должна быть белым шумом и быть распределена независимо от всех объясняющих переменных) оценки, полученные по МНК, являются наилучшими несмещенными оценками в классе всех линейных оценок. При этом вводится предположение о детерминированности объясняющих переменных.



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 73 |
 



Похожие работы:

«А. Н. АСАУЛ, С. Н. ИВАНОВ, М. К. СТАРОВОЙТОВ ЭКОНОМИКА НЕДВИЖИМОСТИ 3-е издание, исправленное Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности Экспертиза и управление недвижимостью направления подготовки дипломированных специалистов Строительство Санкт-Петербург 2009 2 Create PDF files without this message by purchasing novaPDF printer (http://www.novapdf.com) УДК 338.45 ББК 65.441 А 90 Рецензенты:...»

«Жизненный цикл малого предприятия РАУНД 2 Москва 2010 УДК 334.722.1:330.34(470+571) ББК 65.290.31(2Рос) Ж71 Под общей редакцией А.А. Шамрая Авторы: Галина Ермилова, Анна Закускина, Александр Литвак, Сергей Мигин, Николай Смирнов, Александр Шамрай, Алексей Шестоперов, Олег Шестоперов, Олег Щетинин Организация опроса: Ирина Качанова, Екатерина Шикова Ж71 Жизненный цикл малого предприятия / Под общ. редакцией А.А. Шамрая — М.: Фонд Либеральная миссия, 2010. — 244 с. ISBN 978 5 903135 17 2 В...»

«-примечание. Начало действия редакции (за исключением изменений, внесенных Приказами Минобрнауки РФ от 31.08.2009 № 320, от 19.10.2009 № 427) - 03.06.2008. -Изменения, внесенные Приказом Минобрнауки РФ от 03.06.2008 № 164, вступили в силу с 3 июня 2008 года. -Изменения, внесенные Приказом Минобрнауки РФ от 31.08.2009 № 320, вступили в силу с 31 августа 2009 года. -Изменения, внесенные Приказом Минобрнауки РФ от 19.10.2009 № 427, вступили в силу с 19 октября 2009 года. -По заключению Минюста РФ...»

«Глава 4. Применение квалиметрии в оценке качества и обеспечении конкурентоспособности в высшем образовании В условиях глобализации высшего образования1, увеличения количества вузов и доминирования стран с рыночной экономикой происходит постоянный рост конкурентной борьбы между вузами за ведущие позиции на рынке образовательных услуг, за эффективное использование ресурсов: абитуриентов, лучших профессоров и преподавателей, финансов, иностранных студентов и аспирантов. С маркетинговой точки...»

«Партизаны Третьей мировой Алексей Колентьев 2 Книга Алексей Колентьев. Партизаны Третьей мировой скачана с jokibook.ru заходите, у нас всегда много свежих книг! 3 Книга Алексей Колентьев. Партизаны Третьей мировой скачана с jokibook.ru заходите, у нас всегда много свежих книг! Алексей Колентьев Партизаны Третьей мировой 4 Книга Алексей Колентьев. Партизаны Третьей мировой скачана с jokibook.ru заходите, у нас всегда много свежих книг! Противник ослаб, но не хочет сдаваться: Ведь пленных уморят...»

«ПРОГРАММА кандидатского экзамена по специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономические науки) ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ Программа кандидатского экзамена по специальности 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством состоит из трех разделов: Общая экономическая теория, Теория управления экономическими системами и конкретной (предметной) области специализации в рамках данной специальности – 1.1. Промышленность. Программа подготовлена по примерным образовательным...»

«VOL.1 ИСЧЕРПЫВАЮЩИЙ СПРАВОЧНИК КАПСУЛИРА ВВЕДЕНИЕ ЭКИПИРОВКА ДОБЫЧА РЕСУРСОВ АГЕНТЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С ПЛАНЕТАМИ ПРОИЗВОДСТВО НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ТОРГОВЛЯ СООРУЖЕНИЯ ВО EVE ONLINE ВЛАДЕНИИ ИГРОКА ИССЛЕДОВАНИЯ КОСМОСА НУЛИ • CREATED BY LACI AND...»

«РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ГОСУДАРСТВЕННОМ ЗЕМЕЛЬНОМ КАДАСТРЕ Принят Государственной Думой 24 ноября 1999 года Одобрен Советом Федерации 23 декабря 1999 года (в ред. Федеральных законов от 22.08.2004 N 122-ФЗ, от 30.06.2006 N 93-ФЗ, от 04.12.2006 N 201-ФЗ) Глава I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ Статья 1. Основные понятия Для целей настоящего Федерального закона используются следующие основные понятия: государственный земельный кадастр - систематизированный свод документированных сведений,...»

«Налоговый кодекс Российской Федерации от создания до наших дней Ольга Борзунова 2 Книга Ольга Борзунова. Налоговый кодекс Российской Федерации от создания до наших дней скачана с jokibook.ru заходите, у нас всегда много свежих книг! 3 Книга Ольга Борзунова. Налоговый кодекс Российской Федерации от создания до наших дней скачана с jokibook.ru заходите, у нас всегда много свежих книг! Ольга Александровна Борзунова Налоговый кодекс Российской Федерации от создания до наших дней 4 Книга Ольга...»






 
© 2013 www.knigi.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.