Предыдущая страница реферата | 1  2  3

Коэффициент множественной корреляции значим и составляет 0.98. Вычислены доверительные интервалы коэффициентов связи и значимость. Построена также общая корреляционная таблица 95%-ной значимости, которая позволяет оценить тесноту связей указанных выше факторов и определить основные управляющие и управляемые параметры налоговой системы, осуществить краткосрочное планирование и управление.

Аналогичные зависимости были получены и использованы для других районов и городов КБР. Не приводя их из-за однотипности, отметим основные результаты анализа проведенных экспериментов:

наиболее адекватные результаты получены для экспериментов типа x6 = f(x1, x2, x3, x4, x5, x7, x8, x9, x10, x11) и x6 = f(x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10);

по каждому району и городу для экспериментов указанных двух типов найдена регрессионная зависимость с высокой степенью адекватности; коэффициент множественной корреляции равен 0.96 – 1.0, а относительная погрешность составляет в среднем 5 – 9%; эксперименты других типов дают худшие результаты и требуют использования нелинейного регрессионного анализа и более сложных методов, что, однако, не представляет принципиальных трудностей;

использованная авторская программа (возможно использование известных мощных пакетов анализа, например, MATHCAD, STATISTICA, но этот путь требует согласования входных и выходных спецификаций пакета и БД УМНС РФ по КБР) работает качественно, например, имевшиеся колебания параметров (от 7814.612 до 0) “ухвачены” и отражены в модели, а вычисленные доверительные интервалы коэффициентов зависимостей можно использовать для определения предельных прогнозных значений функции отклика;

по указанным зависимостям можно оценивать (прогнозировать на короткий срок, например месяц, квартал) сбор налогов и финансовую активность предприятий при тех или иных значениях остальных значимых факторов, т.е. можно проводить имитационные расчеты и планирование;

необходимо построить более сложные и адекватные модели (отследить динамику за длительный период) и провести налоговый информативный мониторинг.

В региональной системе налогообложения очень важно использовать методы анализа экономического и финансового состояния предприятий и фирм, позволяющие получать сравнительные оценки экономической или финансовой устойчивости предприятий и их налогоплатежеспособности. Такой анализ необходим и для выработки соответствующих рекомендаций по изменению порядка уплаты налогов, их структуры и др.

В настоящее время в стране и, в частности, в КБР растет удельный вес убыточных предприятий. Как показывают данные по республике за 1998 г., самые большие убытки в размере 70,1% наблюдаются в промышленности. Проводимые эксперименты, анализ их результатов позволяют оценить потенциал производителей.

Сложность и многообразие, слабая структурированность и плохая формализуемость экономических и политических механизмов, определяющих работу предприятий, не позволяют преобразовать процедуры принятия решений в налоговой системе в эффективные математические модели [7] и алгоритмы прогнозирования. Поэтому часто эффективно использование хотя и простых полуэмпирических (подобных описанным выше), но гибких, надежных и технологичных процедур принятия решения. Кроме того, в силу динамичности процессов, происходящих в налоговых системах, их плохой формализуемости и структурируемости, недостатка информации, дороговизны и сложности проведения налогового мониторинга, имитационное моделирование зачастую является основным источником получения информации о системе.

Имитационная модель может быть прогнана с различными ставками налогообложения, что позволит выработать оптимальную для бюджета ставку (она отличается от максимальной ставки), в частности, соответствующую той или иной кривой Лаффера. Эти кривые демонстрируют, что с ростом ставки налогообложения сбор налогов в бюджет увеличивается лишь до определенного значения, а затем уменьшается. Может иметь место оптимальная ставка налогообложения, максимизирующая инвестиции в экономику, и она меньше ставки, максимизирующей поступления налогов в бюджет. Высокие налоги ведут к спаду производства, деловой активности, сокрытию доходов, инфляции.

Рассмотрим еще одну, пока лишь исследованную математически, и не доведенную до практического использования (из-за необходимости идентификации модели), но достаточно актуальную задачу – моделирование возможности снижения налогового бремени [6].

В последнее время все острее ощущается необходимость прогнозирования воздействия уровня налогообложения на деятельность хозяйствующего субъекта. В частности, необходимо определить ту предельную норму, превышение которой влечет потери общества и государства. Определение совокупной величины налоговых сборов таким образом, чтобы она, с одной стороны, максимально соответствовала государственным расходам, а с другой – оказывала слабо отрицательное воздействие на деловую активность, относится к числу главных задач государственного управления. В России, в отличие от большинства развитых стран, значительная часть доходов поступает в государственный бюджет в виде налогов с юридических лиц. При таких условиях важно смоделировать, как снижение налогового бремени влияет на деятельность и платежи предприятий в бюджет.

Итак, наша задача заключается в том, чтобы определить потенциальную возможность увеличения собираемости налогов в зависимости от поведения различных факторов, влияющих на этот процесс. Объектом исследования будут способы увеличения объемов выпуска и факторы, на это влияющие. Поэтому в качестве налоговой базы принимаются объемы выпуска продукции.

Пусть Q - исходная налоговая база (объем выпуска в денежной форме), В - доход бюджета, Т - налоговая ставка. Сформулируем многокритериальную оптимизационную задачу нахождения максимума прироста общего объема выпуска продукции

,

где n - количество рассматриваемых предприятий, DQi - прирост объема выпуска i-го предприятия. Для простоты рассмотрим аддитивный вариант – максимальный прирост общего объема выпуска продукции есть сумма максимальных приростов выпуска продукции каждого предприятия:

 

Используя производственные функции типа Кобба-Дугласа, прирост объемов выпуска по каждому предприятию будем выражать в виде:

 

где m - количество факторов, yi(t) - i-й фактор, уimax - максимальное значение, уimin - минимальное значение, уiopt - оптимальное значение i-го фактора, t - время расчетного периода, ai(t) - важность фактора уi и она является весовой функцией каждого i-го фактора.

Так как величина начальной налоговой ставки оказывает непосредственное влияние на деятельность предприятия, в качестве фактора у0 принимается величина ставки налогообложения Т0 в начальный момент времени t0 = 0. При этом 0 Ј Т0 < 1.

Оптимальными значениями i-го фактора будем считать экспертные оценки, характеризующие оптимальные значения по каждому i-му фактору, или данные, выбираемые из статистических материалов, баз данных или же получаемые в результате решения более простых оптимизационных задач. Для нашей задачи актуальна следующая интерпретация: фактор у1(t) – величина изменения налоговой ставки DТi (0Ј DТiЈ 1 - Т0); фактор у2(t) – коэффициент рентабельности продукции R (в долях единицы), аЈ RЈ b; фактор у3(t) – удельный вес условно-постоянных расходов L в их общей величине (в долях единицы), cЈ LЈd (0

Скачали данный реферат: Хмельнов, Аникий, Савинков, Shishmarjov, Sofronij, Kvasov, Levanevskij.
Последние просмотренные рефераты на тему: ремонт реферат, рефераты, реферат на тему техника, реферат по литературе.

Предыдущая страница реферата | 1  2  3