Анализ динамики поступления в федеральный бюджет НДС и акцизов, взимаемых при ввозе товаров на таможенную территорию Российской Федерации
Курсовой проект - Юриспруденция, право, государство
Другие курсовые по предмету Юриспруденция, право, государство
х. Обычно, точность модели признается удовлетворительной, если S? и еа6с не превышают 5% от среднего значения показателя Т.
Как видим, рассматриваемая модель вполне удовлетворяет требования критериев точности.
.2.3 Построение прогноза
Исходные данные в исследуемом временном ряду охватывают три года, следовательно, максимально возможная глубина прогнозирования составляет один год.
Для того, чтобы рассчитать прогнозные значения 2011 год, необходимо продлить тренд на следующие 4 квартала (13, 14, 15 и 16). Для этого используем полученное уравнение регрессии, описывающее тренд: y(t) = 63710,94 + 6346,68 t. Результаты расчетов представлены в таблице 2.6.
Таблица 2.6 Прогнозирование НДС на 2011 год
tТ прогнозныйУчет сезонности13146217,80145999,188714152564,48155938,151815158911,16159153,471216165257,84161860,4574Продлив тренд на прогнозируемые кварталы необходимо учесть сезонные колебания, для этого к каждому значению спрогнозированного уровня поступлений от НДС необходимо прибавить соответствующее значение скорректированной сезонной компоненты (табл. 2.4).
Результаты прогноза представлены на рисунке 2.4.
Сумма спрогнозированных поступлений от взимания НДС составила 622951,269 млн. руб. или 89,99% от запланированных в Проекте Закона РФ О федеральном бюджете на 2011 год 693062,40 млн. руб.
Рис. 2.4. Прогноз поступлений от НДС на 2011 год
2.2.4 Построение доверительных интервалов
В результате воздействия случайных и не учтенных в модели факторов, наш точечный прогноз может не соответствовать истинному значению уроню ряда. Чтобы учесть в прогнозе влияние случайности, помимо точечного строится также интервальный прогноз. В нем отклонение от закономерности в результате случайных воздействий определяется границами доверительных интервалов.
Доверительными интервалом называется такой интервал, в который с заданной степенью вероятности попадут истинные значения показателя при условии, что закономерности, отраженные в модели, не противоречат развитию, как в периоде наблюдения, так и в периоде упреждения прогноза.
При построении доверительных интервалов необходимо определить, из чего складываются возможные ошибки моделирования и прогнозирования. При условии, что модель адекватна, и возможные ошибки носят случайный характер, следует различать два основных источника ошибок: ошибки аппроксимации; ошибки оценок параметров модели. Наличие первого типа ошибок очевидно. Величина ошибок аппроксимации характеризуется остаточной дисперсией или среднеквадратической ошибкой. Распределение этих ошибок для адекватной модели нормально (это одно из условий адекватности).
Ошибки оценок параметров моделей обусловлены тем, что их параметры, фиксированные в модели как однозначные, в действительности являются случайными нормально распределенными величинами, так как они оцениваются на основе фактических данных, в которых присутствуют как закономерная, так и случайная составляющие. Средние значения этих оценок соответствуют истинным значениям параметров, а их дисперсии зависят от остаточной дисперсии модели, числа наблюдений и вида модели.
Так, для линейной модели ошибки оценок параметров а0 и а1 соответственно характеризуются дисперсиями:
Отсюда общая дисперсия ошибок отклонений истинных значений от расчетных может быть определена как:
Для нашей модели дисперсия ошибки прогноза при прогнозировании на 13 квартал (Г=13):
Соответственно, среднеквадратическая ошибка:
Размах доверительного интервала рассчитывается следующим образом:
где ta(n) - значение t-критерия Стьюдента при заданном уровне вероятности (0,95) и числе наблюдение
Рассчитанные значения для Г=13, 14, 15 и 16 (табл. 2.7).
Таблица 2.7 Расчет доверительных интервалов
tS2ytSytи1317704611330,5873068,341416908961300,3442998,6021516504381284,6942962,5111616265961275,3812941,035
Итак, для нашей модели при вероятности 0,95 доверительные интервалы имеют границы:
y13=145999,1887+(-) 3068,34
y14=155938,1518+(-) 2998,602
y15=159153,4712+(-) 2962,511
y16=161860,4574+(-) 2941,035.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы:
Таможенная статистика обладает широким и доступным инструментарием для анализа структуры и динамики экономических показателей.
Поступления от взимания НДС с ввозимых товаров в доходную часть федерального бюджета возможны благодаря выполнению таможенными органами работы налоговых органов по администрированию данного налога.
Поступления от взимания НДС с ввозимых товаров на протяжении последних лет имели разный удельный вес в системе таможенных платежей и доходной части федерального бюджета, однако всегда играли важную фискальную роль.
Доля НДС в системе таможенных платежей за исследованный период менялась незначительно, однако абсолютные значения данного показателя устойчиво росли.
При применении методов анализа временных рядов выяснилось, что для описания поступлений от НДС с ввозимых товаров возможно использование аддитивной модели структуры ряда, т.к. величина сезонных колебаний, в среднем, постоянна.
Расчет характеристик качества используемой модели показал высокие значения и свидетельствует об удачном применении имеющихся инструментов анализа.
Спрогнозированные значения поступлений от НДС с ввозимых товаров на 2011 год практически повторяют сумму, представленную в Проекте Закона РФ О федеральном бюджете на 2011г?/p>