CC BY
64
УДК 330.4:336.14
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ XYZ ДЛЯ К1ЛЬК1СНОГО АНАЛ1ЗУ РЕГРЕС1ЙНО-КОРЕЛЯЦ1ЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ
ПРОГНОЗУВАНН1 ОБСЯГ1В НАПОВНЕННЯ М1СЦЕВИХ
БЮДЖЕТ1В
Кузтченко В.М., к.ф.-м.н., доцент (Х1Ф УДУФМТ)
В сmаmmi пропонуеться використати метод XYZ для аналiзу регрестно-кореляцшних моделей при прогнозуванш обсягiв наповнення мкцевих бюджетiв та знайти юльюст характеристики, як пояснюють параметри цих моделей.
Ключовi слова: метод XYZ, регресшно-кореляцшт моделц методи прогнозування обсягiв наповнення м^цевих бюджетiв, ктьшст характеристики.
Постановка проблеми та и зв'язки з науковими чи практичними завданнями.
Удосконалення управлшня оподаткування i особисто процесом контролю за податковими надходженнями ввд платнишв потребуе прогнозування податкових надходжень, на базi якого треба розробляти поточне планування та управлшня збору податшв [1-3].
Очевидно, що основна причина невщповщносп планових обсягiв надходжень з фактичними ховаеться в характерi планування, коли показники розраховуються не на пiдставi реального потенцiалу оподаткування, а виходячи з потреб бюджету. Крiм того, самi методи прогнозування будуються на складнiй конструкцп - прогноз на прогноза Сьогоднiшня практика прогнозування доходiв мiсцевих бюджетiв здебiльшого базуеться на експертних оцшках. Такий шдхщ дае можливiсть максимально використовувати властиве фахiвцям вмiння оцiнювати перспективу, яка народжуеться з'еднанням спецiальних знань i професiйного досвiду. Але саме через значну роль, яку грають в експертних методах особиспсть експерта, його компетентшсть i досвiд, отриманi таким чином прогнози мають бiльшою чи меншою мiрою суб'ективний характер. Тому завжди iснуе можливiсть помилок, пов'язаних з ушкальшстю особистостi i досвщу експерта.
Тому, беручи до уваги серйозш сощально-економiчнi наслiдки, яш можуть мати прорахунки в бюджетнш сферi, експертнi методи прогнозування доцшьно доповнювати
формальними, менш чутливими до особистих думок експертiв. Як крок у цьому напрямку пропонуеться прогнозування доходiв бюджету з використанням економетричних моделей.
Анал1з останнгх до^джень i публшацш та видтення невиршених частин загальног проблеми. Питання теорп та практики прогнозування податкових надходжень активно дослщжуються зарубiжними та украшськими
вченими. У сферi прогнозування велике значення мають роботи Л. Гурвща, Л. Севiджа, Р. Томаса, До. Паррамоуза.
Дослiдження, в яких закладенi теоретичнi основи податкового прогнозування належать таким авторам, як В.В. Вилинський, 1.В. Гористий, О.Р. 1щук, Т.М. Коцюбка, Н.Л. Ковтунович, Н.1. Малiс,
A.В. Матвiйчук, М.В. Романовський, Н.П. Рибачок, 1.В. Панасенкова, А.Б. Паськачева, В.Г. Панськова,
B.Л. Плескач, Р.А. Саакян, Д.Г. Чорниця, Т.Ф. Утшна та iншi.
В роботах [4-6] розглядаються економiчнi моделi прогнозування та дослiдження факторiв, яш впливають на обсяг надходжень податку на прибуток, податку на додану вартiсть, акцизного збору та податку з доходiв фiзичних осiб до Державного бюджету.
Метою дано1 роботи е поеднання кореляцiйно-регресiйного аналiзу та методу XYZ, що дае змогу провести математичний аналiз моделей прогнозування та надати рекомендацiï по вдосконаленню управлiння процесом
оподаткування.
Виклад основного Mamepimy
до^дження. Постановка завдання. По статистичним даним мiсцевого бюджету Дзержинського району мюта Харкова за 2009-2010 роки:
1. Побудуемо регресiйнi моделi наповнення мюцевого бюджету:
а) вiд надходження податку з доходiв фiзичних оаб (ПДФО) за напрямками (юридичнi особи - хь фiзичнi особи - х2, громадяни - х3;
б) ввд надходжень ПДФО у сукупному доходi (х=х1+х2+хз).
2. Проведемо аналiз XYZ та за його допомогою зробимо шльшсш оцiнки побудованих регресшно-кореляцшних моделей.
Результати. 1. а. Розглянемо модель залежностi обсягiв мiсцевого бюджету ввд надходжень ПДФО за напрямками. Статистичш данi приведенi у таблиц 1.
© Кузнiченко В.М.
Таблиця 1
Обсяги надходження ПДФО (за напрямками) та наповнення мгсцевого бюджету Дзержинського району
мгста Харкова за 2009-2010 роки по м1сяцях
№ PiK мюяць ПДФО Мкцевий
Юридичш Фiзичнi особи Громадяни x3, бюджет Y,
особи XI, тис. х2, тис. грн. тис. грн. тис.грн.
грн.
1 2 3 4 5 6 7
1 2009 1 14634,3 584,0 3793,9 26626,0
2 2009 2 17394,5 1077,6 120,2 27807,4
3 2009 3 18454,8 1247,0 182,0 32099,8
4 2009 4 18711,8 1050,3 339,9 32112,8
5 2009 5 17107,2 1033,9 1152,8 30879,8
6 2009 6 22328,1 1026,5 288,1 34051,1
7 2009 7 19582,2 641,5 1130,6 33672,3
8 2009 8 16378,9 744,4 10,6 27489,1
9 2009 9 18207,3 934,7 130,1 31394,1
10 2009 10 17555,5 956,9 101,5 30646,0
11 2009 11 17709,0 858,6 208,9 31078,9
12 2009 12 24737,1 1711,2 28,0 38999,6
13 2010 1 15411,6 601,9 185,3 27029,4
14 2010 2 18272,7 932,5 76,0 29590,4
15 2010 3 19429,4 1065,6 1572,5 33420,7
16 2010 4 19702,2 1907,4 1082,2 33767,5
17 2010 5 18587,8 1386,6 42,3 30913,2
18 2010 6 24060,3 974,9 102,3 37105,4
19 2010 7 21874,6 1042,8 29,9 35911,8
20 2010 8 18123,8 817,9 15,3 30856,7
21 2010 9 20985,9 973,5 37,0 33760,4
22 2010 10 20710,6 998,5 25,8 33023,1
23 2010 11 20949,2 1037,4 47,4 35149,3
24 2010 12 29370,2 1676,0 208,7 43367,0
PiBHHHHfl лшп регресп Y=a + З аналогично! довiдки «Аналiз даних»
bixj+b2x2+b3x3 знайдемо за допомогою пакета виписуемо числовi характеристики дисперсшного
«Аналiз даних» вбудовано! програми Excel: аналiзу в таблицю 2: Y(x)=9326,43+1,132x1+0,837x2+0,316x3.
Таблиця 2
4u^oei характеристики множинноi лшп регресп
R R2 F ta tb(1) tb(2) tb(3)
0,97 0,941 107,92 6,63 13,48 1,06 1,2
Для визначення iх значущостi треба знайти критичш значення критерiю Фiшера та Стьюдента при рiвнi надiйностi а i ступенях свободи п-т-1, де п - к1льк1сть спостережень, т -шльшсть незалежних змiнних рiвняння регресп (а=0,05; т=3; п=24).
Для нашого прикладу F(а;m;n-m-1)=F(0,05;3;20), t(а;n-m-1)=t(0,05;20).
Знайдемо щ данi зi статистичних таблиць
F(0,05;3;20)=3,49; t(0,05;20)=2,086.
Висновки. Коефiцieнти регресп Ь2 та Ь3 не значим^ тому ця модель не може служити моделлю для визначення прогнозних значень мiсцевого бюджету.
Результати 1. б. Розглянемо модель залежносп обсяпв мiсцевого бюджету вiд надходжень ПДФО у разi сукупного доходу (х=х!+х2+х3). Статистичнi данi приведенi у таблиц 3.
Таблиця 3
Обсяги надходження ПДФО та наповнення мгсцевого бюджету Дзержинського району мгста Харкова
за 2009-2010 року по м1сяцях
№ Рш мюяць ПДФО, тис. грн. Мюцевий бюджет, тис. грн..
1 2 3 4 5
1 2009 1 19012,2 26626,0
2 2009 2 18592,3 27807,4
3 2009 3 19883,8 32099,8
4 2009 4 20102,0 32112,8
5 2009 5 19293,9 30879,8
6 2009 6 23642,7 34051,1
7 2009 7 21954,3 33672,3
8 2009 8 17133,9 27489,1
9 2009 9 19272,1 31394,1
10 2009 10 18613,9 30646,0
11 2009 11 18776,5 31078,9
12 2009 12 26476,3 38999,6
13 2010 1 16198,8 27029,4
14 2010 2 19281,2 29590,4
15 2010 3 22067,5 33420,7
16 2010 4 22691,8 33767,5
17 2010 5 19998,7 30913,2
18 2010 6 25137,5 37105,4
19 2010 7 22947,3 35911,8
20 2010 8 18957,0 30856,7
21 2010 9 21996,4 33760,4
22 2010 10 21734,9 33023,1
23 2010 11 22034,0 35149,3
24 2010 12 31254,9 43367,0
Рiвняння лши регресп Y=а + Ьх знайдемо за допомогою пакета «Аналiз даних» вбудовано! програми Excel:Y(x) = 8636,47+1,132х.
З аналогично! довiдки «Аналiз даних» виписуемо числовi характеристики дисперсшного аналiзу в таблицю 4:
Таблиця 4
Числовг характеристики парноI лти регресп
R F и
0,955 0,912 227,37 5,39 15,08
Для визначення iх значущосп треба знайти критичнi значения критерш Фiшера та Стьюдента при рiвнi надiйностi а i ступенях свободи п-т-1, де п - шльшсть спостережень, т -шльшсть незалежних змiнних рiвняння регресп (а=0,05; т=1; п=24). Для нашого прикладу F(а;m;n-m-1) = F(0,05;1;22), ^а;п-т-1)=:(0,05;22).Знайдемо цi данi зi статистичних таблиць [7]: F(0,05;1;22)=4,3; t(0,05;22)=2,07.
Висновок. Модель яку можна пропонувати для визначення прогнозних значень обсягiв мiсцевого бюджету Дзержинського району мюта Харкова у 2009-2010 роках е модель парно! регресп Y(x) = 8635,47+1,132х.
Результати 2. Для зручносп в робот з податковими надходженнями, розмiстимо !х за вiдповiдною нумерацiею. Отриманi результати занесемо до таблиц 5.
Таблиця 5
Нумерацгя надходжень податку з доходгв ф1зичних оаб за видами (коду бюджетной класиф1каци)
№ з/п Код бюджетно! класифжацп Показники номер податк у
1 2 3 4
юридичш особи
1 1101/01 податок з доходiв найманих пращвнишв 1
2 1101/02 податок з доходiв фiзичних оаб - суб'екпв тдприемницько! i незалежно! професшно1 дiяльностi 2
3 1101/03 податок з доходiв фiзичних осiб внаслiдок отримання дивiдендiв та роялтi 3
4 1101/06 податок з доходiв фiзичних осiб у разi отримання виграшiв або призiв, отриманих внаслiдок проведення конкурсiв 4
5 1101/07 податок з доходiв фiзичних осiб отриманих нерезидентами Украши 5
6 1101/08 податок з доходiв вшськовослужбовщв та осiб рядового та начальницького складу 6
7 1101/11 податок з доходiв фiзичних осiб вiд iнших видiв даяльносп 7
8 1101/12 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих в наслщок продажу та надання нерухомостi у найм (субаренду) 8
9 1101/13 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих внаслщок продажу та надання рухомого майна в аренду (субаренду) 9
ф1зичш особи - шдприемщ
10 1101/01 податок з доходiв найманих пращвнишв 10
11 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб - суб'екпв шдприемницько1 i незалежно1 професшно1 дiяльностi 11
12 1101/01 надходження фiксований податку ввд суб'ектiв шдприемницько1 i незалежно1 професшно1 дiяльностi 12
13 1101/01 податок з доходiв фiзичних осiб вiд iнших видiв дiяльностi 13
14 1101/01 ПДФО вiд продажу та надання нерухомосп у найм (суборенду) 14
15 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих в наслщок продажу та надання нерухомосп у найм (суборенду) 15
16 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих внаслщок продажу та надання рухомого майна в арену (суборенду) 16
ф1зичш особи - громадяни
17 1101/01 податок з доходiв найманих пращвнишв 17
18 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих в наслщок продажу та надання нерухомосп у найм (суборенду) 18
19 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих внаслщок продажу та надання рухомого майна в арену (суборенду) 19
20 1101/01 податок з доходiв фiзичних оаб отриманих внаслщок прийняття у спадщину майна, коштiв, майнових чи немайнових прав 20
Ознакою, на основi яко! податки будуть подшет на групи: Х, Y та Ъ е коефщент варiащl V, який в теорп ризик1в визначаеться за формулою [8]:
V =
а
MX
*100%,
Встановлена наступна як1сна оцiнка рiзних значень коефiцiента варiащl:
1) до 10% - слабке коливання (група Х); вiд 10 до 25% - помiрне коливання
понад 25% - високе коливання (група
де с - середньо - квадратичне вщхилення,
МХ - математичне сподiвання.
Чим бшьше коефiцiент варiацil, тим сильшше
коливання.
2)
(група Y);
3) Ъ).
Розраховуемо коефщенти варiацil для кожного з податшв до бюджету в порядку зростання та обчислюемо долю податку з наростаючим пiдсумком. Отриманi данi занесемо до таблиц 6.
Таблиця 6
XYZ - анализ
№ з/п № податку Сума надходжень за 2009 - 2010 роки, тис. грн. МХ, тис. грн. о(х), тис. грн. V, % Належнють до класу
1 2 3 4 5 6 7
1 8 976,8 325,6 12,99 3,99 Х
2 1 657005,7 219001,9 13278,5 6,06 Х
3 6 57251,6 19083,87 1233,67 6,46 Х
4 15 156,5 52,17 4,27 8,18 Х
5 12 5919,5 1973,17 185,65 9,41 Х
6 3 3708,8 1236,27 131,6 10,64 Y
7 10 14231,2 4723,73 722,52 15,23 Y
8 9 565,3 188,43 53,03 28,14 2
9 7 4435,4 1478,47 421,28 28,49 2
10 11 5230,2 1743,4 502,61 28,83 2
11 5 126,1 42,03 18,33 43,61 2
12 14 18037,2 6012,4 2763,07 45,96 2
13 20 880 293,33 139,15 47,44 2
14 17 13422,4 4474,13 2374,94 53,08 2
15 19 133,1 44,37 25,6 57,7 2
16 2 448,2 149,4 101,99 68,27 2
17 16 198,5 66,17 47,7 72,09 2
18 4 269,5 89,83 69,78 77,68 2
19 18 705,3 235,1 212,53 90,4 2
20 13 1244,2 414,73 377,23 90,96 2
З таблиц 6 складаемо статистичнi закони розподiлу для змшних х1,х2,х3 та х.
Таблиця 7
Статистичт закони розподшу
X Y 2
Х1 0,987 0,005 0,008
Х2 0,452 0 0,548
Х3 0 0 1
X 0,937 0,005 0,058
Висновки.
1. Коефщент Ь1 множинно! лшп регреси значущий тому, що податки х1 в своему складi мiстять 98,7% групи Х.
2. Коефщент Ь2 множинно! лшп регреси незначущий тому, що податки х1 в своему складi мiстять 45,2% групи Х та 54,8% групи 2.
3. Коефщент Ь3 множинно! лiнi! регреси незначущий тому, що податки х1 в своему складi мiстять 100% групи 2.
4. . Коефщент Ь парно! лiнi! регресi! значущий тому, що податки х в своему складi
мiстять 93,7% групи Х, 0,5% групи Y та всього 5,8% групи 2.
Висновки. Таким чином, ми отримали кшьшсний аналiз регресшно-кореляцшних моделей, який шдтверджуе значущiсть податкiв з класу х1 (юридичнi особи), та пояснюють хибшсть моделi множинно! регресi! у зв'язку з тим, що за методикою XYZ показано незначущшть коефiцiентiв Ь2 та Ь3.
СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ
1. Клiяненко Б. Використання моделi нiмецького бюджетного федералiзму в Укра1т/ Б. Клiяненко, С. Гречана [Текст]/ Економiка Укра!ни. - 2008. - №6. - С.48-57.
2. Тимченко О.М. Оптимiзацiя структури доходiв бюджету: застосування рейтингово! оцiнки/ О.М. Тимченко, Ю.В. Сибiрянська [Текст]/ Фiнанси Укра1ни. - 2008. - №7. - С. 1727.
3. Т. Чахаровська. Управлшня структурою доходiв мшцевих бюджетiв: застосування матриц Бостонсько! консультативно! групи / Т. Чахаровська [Текст]/ Ефектившсть державного управлшня. ЗНП. -2009. - №21. - С.417-425.
4. Вгглшський В.В. Моделювання економши: Навч. Посiб./ В.В. Вгтлшський [Текст]/ - К.: КНЕУ, 2003. - 408 с.
5. Ковтунович Н.Л. Особливосп прогнозування податкових надходжень (по основних платежах) / Н.Л. Ковтунович, Н.П. Рибачок [Текст]/ Економша, Фшанси, Право. -2010. - №11. - С. 19-22.
6. Саакян Р.А. Анализ и прогнозирование налоговых поступлений. Проблемы и практика / Р.А. Саакян [Текст]/ - М.: ИЭПП, 2007. - 340 с.
7. Лавршенко Н.М. Основи економшо-математичного моделювання: Навч. Поаб./ Н.М. Лавршенко, С.М. Латинш, В.В. Фортуна, О.1. Безкровний [Текст]/ - Львiв: «Магнолiя 2006», 2010.- 540 с.
8. Гаджинский А. М. Практикум по логистике : учеб. пособ. / А. М. Гаджинский [Текст]/ - Изд. 4-е, перед. и доп. - М.: Издательсько-торговая корпорация «Дашков и К», - 2008. - 260 с.
Аннотация. В статье предлагается использовать метод XYZ для анализа регрессионно -корреляционных моделей при прогнозировании объемов наполнения местных бюджетов и найти количественные характеристики, которые объясняют параметры этих моделей.
Ключевые слова: метод XYZ, регрессионно - корреляционные модели, методы прогнозирования объемов наполнения местных бюджетов, количественные характеристики.
Summary. The paper proposed a method to use XYZ for the analysis of correlation-regression models in predicting the volume filling municipal budgets and to find quantitative characteristics that explain the parameters of these models.
Keywords, method XYZ, correlation-regression models, forecasting methods of filling municipal budgets, the quantitative characteristics.
Рецензент д.ф.-м.н., професор УДУФМТЛапшин В.1. Експертредакцшног колеги к.е.н., доцент УкрДАЗТ Токмакова 1.В.
УДК 658.01
М1СЦЕ ТРАНСПОРТНИХ ПОСЛУГ В ЛОГ1СТИЧНИХ
СИСТЕМАХ
Кучерук Г.Ю., к.е.н., доцент (ДЕТУТ)
Розглянуто тенденцИ розвитку транспортно-логгстичних систем Украши 1з врахуванням
територгальних особливостей i адаптивних можливостей до змгн зовнгшнього економ1чного середовища.
Ключовi слова: лог^тика, транспортно-лог^тична система, транснащональний вантажопотж, товарорух, економiчнi реформи.
© Кучерук Г.Ю.
BiciiiiK економжи транспорту i промисловост1 № 36, 2011
