Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата

При формировании федеральной и региональной налоговой политики необходимо учитывать, что сфера производства, распределения и потребления товаров и услуг невозможна без сферы производства, распределения и потребления знаний и профессионализма, а уровень развития общества зависит от качества, количества и адекватности информационных потоков и магистралей для решения социально-экономических проблем.

Политика информатизации, инвестиционная и налоговая политика тесно взаимосвязаны и в информационном обществе взаимно определяют друг друга.

Новые информационные технологии в налоговых системах: проблемы, примеры и опыт применения модельных решений

Самые прогрессивные информационные технологии не могут развиваться и даже функционировать в условиях слаборазвитой и негибкой, неэффективной экономики, низкой квалификации и недостаточного профессионализма работников. Для нормального развития таких технологий необходимо также четкое понимание социально-экономических систем (их целей, ресурсов, моделей), ведущих к эффективному производству и бизнесу, рациональному распределению и потреблению, целенаправленным и ресурсообеспеченным процессам в обществе.

Чаще всего в налоговых системах актуализируются следующие новые информационные технологии:

моделирование и вычислительный эксперимент;

базы данных и автоматизированные информационные системы (АИС);

базы знаний, экспертные и интеллектуальные системы (в том числе часто – эвристические процедуры и системы);

интеллектуальные среды планирования и управления;

телекоммуникационные средства доступа и сжатия информации;

автоматизированные системы (контроля, управления и т.д.), АРМы;

компьютерные, виртуальные организационные системы;

интегрированные пакеты прикладных программ;

мультимедийные, гипертекстовые, гипермедийные и WWW-технологии;

технологии когнитивные и визуализации;

объектно-ориентированные технологии;

средо-ориентированные технологии;

CASE-технологии;

нечеткие и нейро-ориентированные технологии.

Рассмотрим примеры, демонстрирующие имеющийся у авторов опыт их использования, а также перспективы применения и направление вектора информационного реинжиниринга налоговых систем. Выберем для этой цели часто применяемые в таких системах технологии.

Экономико-математическое и компьютерное моделирование, вычислительный эксперимент. Для решения актуальных задач управления и планирования используются математическое, в частности, имитационное моделирование и вычислительный налоговый эксперимент. Перечень решаемых задач постоянно расширяется, а сами модели усложняются.

Актуальной задачей в налоговых системах является анализ и, хотя бы краткосрочное, прогнозирование темпов сбора налогов. Рассмотрим следующую модельную задачу: построить математическую и компьютерную модель и провести вычислительные эксперименты для анализа динамики задолженности и налогособираемости, а также выявления факторов, влияющих на эту динамику.

Смысл используемых ниже переменных: х1 - коэффициент абсолютной ликвидности; х2 - коэффициент текущей ликвидности; х3 - дебиторская задолженность; х4 - кредиторская задолженность; х5 - превышение кредиторской задолженности над дебиторской; х6 - коэффициент финансовой зависимости; х7 - коэффициент соотношения привлеченных и собственных средств; х8 - кредиторская задолженность перед бюджетом; х9 - кредиторская задолженность по социальному страхованию и внебюджетным платежам; х10 - коэффициент собираемости налоговых платежей; х11 - коэффициент собираемости налога на прибыль. Эти коэффициенты определяются в соответствии с известными финансовыми и нормативно-справочными материалами и по данным республиканской налоговой базы данных (БД УМНС РФ по КБР).

Были проведены различные (отсеивающие, классифицирующие, регрессионные и корреляционные) вычислительные эксперименты с использованием БД УМНС РФ по КБР. План экспериментов определялся экономическими соображениями, а также целями и рекомендациям отдела анализа УМНС РФ по КБР. Большинство экспериментов было направлено на выявление факторов, оказывающих наибольшее влияние на сбор налогов (на коэффициент сбора налогов) за различные месяцы, кварталы и годы, на оценку налогового потенциала предприятий, их финансовой самостоятельности и устойчивости. В частности, осуществлялись эксперименты по нахождению эмпирических зависимостей вида: x10 = f(x1, x2, x3, x4, x6, x8, x9), x10 = f(x3, x4, x6, x7, x8), x10 = f(x1, x2, x6, x7), x10 = f(x3, x4, x8), x10=f(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9), x10 = f(x1, x2, x6), x10 = f(x3, x4, x8, x9), x10 = f(x3, x4, x8), x6 = f(x3, x4, x8, x9), x10 = f(x1, x2, x6), x6 = f(x1, x2, x3, x4, x5, x7, x8, x9, x10, x11), x10 = f(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10), x6 = f(x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10), x10 = f(x1, x2, x3, x4, x6, x7, x8), x6 = f(x1, x2), x6 = f(x1, x2, x10, x11).

Важные эксперименты ставили целью нахождение эмпирической зависимости вида х6 = f(x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10). Она позволяет статистически оценить финансовую зависимость предприятий района, их налоговый потенциал. Например, в результате обработки данных из БД УМНС РФ по КБР по Баксанскому району КБР была найдена линейная зависимость вида:

x6 = 0.85278 + 0.01021 x1 + 0.0001 х2 – 0.000005 х3 + 0.00002 х4 + 1.000025 х7 – 0.000012 х8+0.000281 х10 .

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: сборник изложений, тарас бульба сочинение.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата