Методы бюджетного и налогового планирования и прогнозирования: характеристика и современная практика

• статистические методы;
• экспертные оценки;
• моделирование;
• математические методы;
• экстраполяция и интерполяция;
• метод аналогии;
• дедукция и индукция.

При этом многие из этих методов по существу представляют собой самостоятельные научные дисциплины.  Например, статистические методы прогнозирования - научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных; развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования; методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как математико-статистических, так и экспертных) моделей. Научной базой статистических методов прогнозирования является прикладная статистика и теория принятия решений5.

Для прогнозирования по временному ряду используют компьютерные программы  - инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. Такие приложения могут быть как локальными (для использования на одном компьютере), так и интернет-приложениями (доступными в виде веб-сайта, например). Поскольку изучение возможностей и способов компьютеризации сейчас также представляет самостоятельную научную дисциплину, можно говорить и о взаимодействии прогностики с компьютерным мышлением.

Еще один метод прогностики это моделирование. Моделирование является методом теоретической науки, который используется абсолютно во всех научных дисциплинах, точно так же как методы анализа, синтеза, научной абстракции и т.д. Моделирование – это процесс исследования объектов на их моделях6. Необходимость в моделировании возникает в том случае, когда исследовать сам объект не представляется возможным. Например, это чревато серьёзными потрясениями для всего человечества (исследование последствий атомного взрыва), или это слишком дорогостоящая операция (создание искусственной  экосистемы), или эта операция неосуществима современными техническими средствами (создание Вселенной) и т.д. Таким образом, необходимость в моделировании возникает тогда, когда исследовать процесс на практике представляется невозможным, слишком долговременным или слишком экономически невыгодным. Кроме этого моделирование позволяет обобщить условия задачи, учесть все возможные переменные и найти общие,  а не частные решения.

Моделирование связано с общей методологией мышления. Благодаря соотношению между моделью и объектом, все закономерности, выявленные на модели в дальнейшем могут быть применены к объекту. Но при этом следует различать модель и оригинал, что достигается приёмом «двойного знания». Благодаря этому различию в средствам и инструментарии объект оказывается представлен дважды: как объект (образ объекта) и как форма репрезентации знаний об этом объекте (объект-заместитель). И только тогда, когда построены эти две абстрактные модели, становится возможным продуктивное взаимодействие, координация кодов объекта и модели. В отличие от гипотез, различные модели не конкурируют и не отменяют друг друга, а взаимодополняют, являясь интерпретациями (осмысленными выражениями).

Планирование как функция управления представляет собой процесс  определения целей и путей их достижения. Оно охватывает различные уровни той или иной организации и во времени носит долгосрочный, среднесрочный и краткосрочный характер.

Подводя итоги этого раздела, можно сказать, что сами методы прогностики связывают ее практически со всеми науками. Часть методов является общенаучными, то есть они работают и по отношению к прогностике, и по отношению ко всем другим наукам. Часть методов прогностики являются предметом самостоятельных научных дисциплин.

2.1 Прогнозирование  в сфере бюджетной и налоговой  политики

Налоговое прогнозирование представляет собой оценку налогового потенциала и поступлений налогов и сборов в бюджетную систему (консолидированный, федеральный и территориальный бюджеты) и основывается на социально-экономическом прогнозировании развития Российской Федерации в целом и ее субъектов7. Налоговое прогнозирование включает в себя определение налоговых баз по каждому налогу и сбору, мониторинг динамики их поступления за несколько периодов, расчет уровней собираемости налогов и сборов, объемов выпадающих доходов, состояние задолженности по налоговым платежам, оценку результатов применения налогового законодательства и т.д.

В зависимости от поставленных целей налоговое планирование может проводиться различными методами. Однако все расчеты должны учитывать следующие составляющие:

- фоновый уровень поступления;

- сезонную составляющую их изменений;

- событийную составляющую (например, варианты развития политической ситуации, изменения в налоговом законодательстве);

- остаточную составляющую, включающую  возможные неучтенные факторы8.

Прогнозирование налоговых доходов бюджета представляет собой прогнозирование развития сложной социально-экономической системы, для которого необходим комплекс последовательных и одновременно осуществляемых взаимодействующих мер по решению задач обоснованного расчета размера налоговых поступлений в бюджет соответствующего уровня на заданный период. Для решения указанных задач наиболее эффективно применение эконометрических методов. Одним из важнейших из них является метод эконометрического моделирования. Эконометрическая модель (ЭКМ) может иметь различные модификации.

1. ЭКМ может состоять из одного  уравнения регрессии с одним фактором.

2. ЭКМ может состоять из одного  уравнения регрессии с несколькими  факторами, т.е. многофакторного уравнения.

3. ЭКМ может состоять из нескольких  уравнений двух вышеуказанных  видов. Эти уравнения называются  одновременными, так как образуют  систему уравнений. При этом они могут быть взаимоувязаны, т.е. результирующие переменные первого уравнения системы используются как факторы для нахождения результирующих переменных последующих уравнений. Уравнения системы могут быть и независимы одно от другого. При этом каждое уравнение системы решается самостоятельно, независимо от других уравнений9.

Эконометрические методы применяются для среднесрочного прогнозирования в условиях нестабильной экономической среды, зависящей от влияния различных факторов. При этом эффективность данных методов повышается по мере повышения устойчивости экономической системы и стабилизации тенденций ее развития. Недостатком эконометрических методов является повышенная сложность и высокая стоимость реализации, а достоинством - возможность прогнозирования бюджетных показателей, наиболее чувствительных к изменениям экономических условий.

Метод экстраполяции тренда применяется для краткосрочного прогнозирования бюджетных показателей. Трендовая модель - это математическая модель, описывающая изменение прогнозируемого показателя только в зависимости от времени и имеющая вид

Y = f ( t )

Это один из пассивных методов прогнозирования, так как он предполагает строгую инерционность развития, которая представляется в виде проецирования прошлых тенденций в будущее и независимость показателей развития от любых факторов, кроме времени.

Именно игнорирование экономических и демографических условий, оказывающих влияние на изменение налоговых доходов бюджета в будущем и является основным недостатком данного метода. Достоинством же считается то, что трендовый метод является простейшим инструментом прогнозирования.

В качестве базы для применения этого метода служит информация о поступлении конкретных налогов и сборов за определенные периоды предыдущих лет, об объемах выпадающих доходов, состоянии задолженности по налоговым платежам, анализ тенденций в развитии налогооблагаемой базы, структуры налогоплательщиков и т.д. При этом в методе планирования соответствующие показатели должны приводиться в сопоставимые условия. Особенно важно правильно оценить размеры дополнительных поступлений налогов и сборов и выпадающих доходов в результате определенных изменений в налоговом законодательстве.

Детерминистические методы представляют собой установление зависимости прогнозируемого показателя от определенных факторов, доминирующих среди прочих, влияющих на изменение прогнозируемого показателя, вследствие чего при применении данных методов не учитываются факторы неопределенности, случайной природы. Среди детерминистических методов наиболее распространенными являются: условный метод прогнозирования налоговых поступлений и метод «налогового калькулятора».

Условный метод применяется для получения прогнозных значений агрегированных поступлений и основывается на получении оценок эластичности налоговых поступлений по налоговой базе. Существует два типа условных методов прогнозирования: статистические и динамические модели прогнозирования налоговых поступлений.

Статистические модели прогнозирования налоговых поступлений ориентированы на учет прямых эффектов воздействия на налоговую базу, в частности, изменения структуры налогов. Для составления прогнозов с помощью статистических моделей необходимы данные о налоговых поступлениях и налоговых базах по каждому из рассматриваемых налогов. В этих данных уже отражена та часть изменения налоговых поступлений, которая была вызвана соответствующими изменениями совокупного дохода или объема расходов и то, что было обусловлено изменениями в налоговом законодательстве и налоговом администрировании. Дифференциация этих эффектов является определяющим для статистических моделей прогнозирования налоговых поступлений. Разделить эти эффекты можно различными способами.

Так, один из подходов основан на построении скорректированных временных рядов налоговых поступлений с учетом изменений в налоговом законодательстве и налоговом администрировании, возникших на всем временном интервале. При этом подходе для построения скорректированных налоговых баз необходима только информация об объеме поступления налогов и сборов. Эти скорректированные налоговые поступления в основном будут изменяться только в зависимости от изменения объема облагаемых налогом доходов (или расходов), поскольку система налогообложения остается неизменной в исследуемом периоде.

С помощью динамических моделей учитывается не только прямой эффект воздействия налоговой базы на объем поступлений, но и косвенные эффекты, такие как реакция налоговой базы на изменение структуры налоговой системы и др. Динамические модели рассматривают ожидаемую реакцию секторов экономики на изменения налогового законодательства. В силу этого налоговые базы не являются фиксированной величиной при построении прогнозов налоговых поступлений, и на них отражаются изменения налоговой системы.

Метод «налогового калькулятора» как один из методов детерминистического подхода к построению прогноза налоговых поступлений применяется тогда, когда доступна база данных с налоговой отчетностью налогоплательщиков10. При построении налоговых калькуляторов обычно используются модель типичного налогоплательщика и модель агрегирования.

Применение модели типичного налогоплательщика предполагает, во-первых, поиск типичного представителя для каждой группировочной категории; во-вторых, на основе индивидуальной налоговой декларации расчет текущих налоговых обязательств. Эта модель позволяет рассматривать влияние изменений налогового законодательства на различные категории налогоплательщиков.

С помощью модели агрегирования можно при наличии базы индивидуальной налоговой отчетности за несколько лет, значений темпов экономического роста и дефлятора прогнозировать суммарные налоговые поступления. Применение этой модели предполагает, во-первых, разбивку налогоплательщиков на несколько групп, каждой из которых присваивается определенный вес; во-вторых, расчет налоговых обязательств отдельно для каждого налогоплательщика; в-третьих, построение прогноза налоговых поступлений на следующий период на основании значений темпов экономического роста и расчета индивидуальных налоговых обязательств по группам налогоплательщиков.

Детерминистические методы применяется при краткосрочном прогнозировании налоговых доходов бюджета и среднесрочном планировании в условиях сравнительно стабильной и предсказуемой экономической среды. Достоинством данных методов является простота, информационная гибкость и достаточная точность прогнозов для определенной категории показателей. Основной недостаток — это невозможность прогнозирования сложных явлений.

Методы экспертных оценок - это методы прогнозирования, использующие в качестве источника информации обработанные суждения экспертов, полученные в ходе проведения специальных консультаций.

Данные методы применяются для кратко- и среднесрочного бюджетного прогнозирования и планирования в случае:

- отсутствия или недостаточного  количества статистических данных об объекте;

- если объект прогнозирования  чрезвычайно сложен для формализации, крупномасштабен или достаточно  велик период упреждения прогноза;

- если достаточно велик фактор  неопределенности, связанный с будущим  состоянием прогнозного фона;

- острого дефицита времени на разработку прогноза в связи с экстремальной ситуацией.11