Эпиграф — Прогнозирование результатов налогового контроля с использованием экономико-математических методов и моделей

№09 (309) от 09.03.01

# АРХИВ

### Прогнозирование результатов налогового контроля с использованием экономико-математических методов и моделей

Важнейшей предпосылкой успешного развития государства, несомненно, является эффективная система управления, причем проводимые в стране экономические преобразования требуют от органов государственного управления и, в частности, налоговых органов сосредоточения особого внимания на бюджетном менеджменте - системе управления бюджетными обязательствами налогоплательщиков. В эту систему входит комплекс всесторонних мероприятий как контрольно-аналитического, так и принудительного характера, направленных в конечном итоге на пополнение государственного бюджета.
Одной из составных частей бюджетного менеджмента является своевременное выявление потенциальных нарушителей налогового законодательства с целью дальнейшего проведения в отношении их налогового контроля. Однако, в связи с ограниченными финансовыми и людскими возможностями налоговых органов, последним практически постоянно приходится разрешать проблему обоснованного отбора налогоплательщиков для проведения налогового контроля, поскольку проверка всех налогоплательщиков непозволительна ни для одной страны мира.
В настоящее время, по сообщению В.Сашичева, начальника Управления организации контрольной работы Министерства Российской Федерации по налогам и сборам, результативность выездных налоговых проверок составляет порядка 50 %, а остальная часть проверок проводится без дополнительных начислений в бюджет.
Для исправления этой ситуации в мире разработано и существует множество различных способов и методов отбора налогоплательщиков для налогового контроля, начиная с простейших, таких, как метод случайного отбора, заканчивая методами, основанными на сравнении аналитико-статистических многокомпонентных показателей деятельности налогоплательщиков с имеющимися в налоговых органах массивами данных, в том числе, с так называемыми вторичными показателями (потребление тепловой и электрической энергии и т.п.).
В любом случае применение того или иного метода отбора направлено на выявление потенциальных нарушителей налогового законодательства с целью получения, по результатам налоговой проверки, дополнительных начислений в бюджет.
Основой процесса планирования налогового контроля являются следующие процедуры:
формирование из различных источников информационного массива данных о налогоплательщике;
проверка бухгалтерской отчетности и налоговых расчетов при их приемке;
анализ уровня и динамики основных экономических показателей налогоплательщиков;
предпроверочный анализ всей имеющейся в налоговом органе информации о налогоплательщиках;
выбор объектов для проведения налогового контроля.
Очевидно, что данные процедуры в своей основе опираются на приемы и методы предпроверочного анализа финансового состояния налогоплательщиков и технику налоговых проверок. При этом особую роль играет формирование информационного массива данных о налогоплательщиках как исходной базы для анализа их финансового состояния. В интересах точного отбора объектов для налогового контроля налоговым органам необходимо формировать актуальную и обширную информационную базу данных о налогоплательщиках, включающую в себя информацию, полученную как из внутренних, так и из внешних источников.
В настоящей статье рассмотрена возможность использования экономико-математических моделей (на примере выручки от реализации товаров, работ (услуг) и себестоимости) для выявления потенциальных нарушителей налогового законодательства путем сравнения показателей их финансово-хозяйственной деятельности, имеющих наиболее весомые различия между реальными данными и моделью, что при определенных условиях может быть основанием для включения в график налоговых проверок.
Для исследования данного вопроса было отобрано более 3 тысяч налогоплательщиков, у которых анализировались показатели выручки от реализации и себестоимости, взятые из бухгалтерской отчетности за 1999 год по форме № 2 "Отчет о прибылях и убытках".
Модель представляется в виде суммы двух уравнений - регрессионного и авторегрессионного. Регрессионная зависимость определяется в результате качественного анализа определенного количества факторов и выбора из них наиболее влияющих. В качестве факторных признаков авторегрессии являются значения прогнозируемых показателей в предыдущих периодах.
При построении модели в качестве объекта анализа поочередно выбирались показатели названной выше формы отчетности, а подбор коэффициентов регрессии и авторегрессии осуществлялся с помощью стандартного пакета прикладных программ "Statistica". Причем для отбора наиболее влияющих переменных использовался метод пошаговой регрессии включения, то есть, на каждом шаге в модель включалась независимая переменная из списка возможных переменных до тех пор, пока уравнение не стало удовлетворительно описывать исходные данные, что, в конечном итоге, позволило сократить число переменных, описывающих зависимость.
Исследования показали, что на выручку от реализации (Vt) и себестоимость (S_St) текущего периода оказывают наибольшее влияние следующие переменные:
Тогда модели прогнозирования для текущего периода выглядят следующем образом:
Для выручки от реализации:
Vt=b0+b1*Vt-1+b2*S_St-1+b3*DR_ORGt +b4*OPER_Dt-1+b5*OPER_Dt+b6*PRIB_Rt-2+b7*PRIB_Rt-1+b8*PRIB_FXt-2+b9*PRIB_FXt-1,
где bi - коэффициенты регрессии, принимающие следующие значения:
Для себестоимости:
S_St=b0+b1*Vt-1+b2*S_St-1+b3*K_Rt-1+b4*K_Rt+b5**DR_ORGt,
где bi - коэффициенты регрессии, принимающие следующие значения:
Основным показателем адекватности построенных моделей является значение индекса детерминации (R2), который для полученных моделей "Выручка" и "Себестоимость", соответственно, равен 0,985520 и 0,970904, что говорит о том, что построенные модели адекватно описывают реальные данные.
Для наглядного подтверждения адекватности моделей случайным образом были выбраны данные по 14 предприятиям и представлены в соотношении с полученными значениями самой модели. Соотношение реальных и прогнозируемых значений модели "Выручка" изображено на рис. 1, модели "Себестоимость" - на рис. 2.
Наглядный анализ и значение индекса детерминации показывают, что в обеих моделях построенная зависимость является высокозначимой.
Безусловно, полученные модели "Выручка" и "Себестоимость" не являются идеальными и требуют дальнейшей доработки. В них не учтены ряд факторов, влияющих на параметры моделей, такие как спрос, инфляция, рыночная конъюнктура, общая экономическая ситуация, доходность продукции, ценовая и налоговая политика предприятия и т.п.
В то же время, в первом приближении данные модели можно использовать при прогнозировании показателей выручки и себестоимости с целью выявления наиболее существенных отклонений, и, следовательно, использовать полученные результаты при планировании налогового контроля.
Р.И. Шумяцкий
начальник отдела УМНС РФ по НСО, советник налоговой службы I ранга
М.А. Панфилова
магистрант НГТУ

- Другие статьи в рубрике »
- К списку рубрик »

#### Оставить комментарий:

Ваше имя*:

Комментарий*:

© Copyright 1994-2005 Экономический еженедельник "Эпиграф"
© Copyright 1999-2005 Создание и поддержка электронной версии - компания "Айкон"