Совершенствование системы планирования налогового контроля организаций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Шашкова, Татьяна Николаевна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2007 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.10 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Совершенствование системы планирования налогового контроля организаций"
На правах рукописи
Шашкова Татьяна Николаевна
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ НАЛОГОВОГО КОНТРОЛЯ ОРГАНИЗАЦИЙ
Специальность 08 00 10 - Финансы, денежное обращение и кредит
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва - 2007
003055332
Диссертационная работа выпонена на кафедре Финансовый менеджмент Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Научный руководитель: доктор экономических наук,
профессор Бублик Николай Дмитриевич
Официальные оппоненты: доктор экономических наук,
профессор Паскачев Асламбек Боклуевич
кандидат экономических наук, доцент Горелик Владимир Николаевич
Ведущая организация: Научно-исследовательский финансовый
институт АБиК Минфина России
Защита состоится л 3 2007г в часов в аудитории А200
на заседании диссертационного совета К 212 040 01 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата экономических наук при ГОУ Всероссийский заочный финансово-экономический институт по адресу 123995, г Москва, ГСП-5, ул Олеко Дундича, д 23
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института
Автореферат разослан л с 2007г
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент
Смирнова Е Е
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. В условиях становления рыночных отношений в России, перехода ее на инновационный путь развития важнейшей социально-экономической проблемой является адекватное развитие налоговой системы в целях обеспечения потребностей бюджетов разных уровней
Влияние рыночных отношений на налоговую систему характеризуется
Х экспоненциальным ростом числа объектов и субъектов налогообложения,
Х высокой динамикой изменений налогового законодательства (только за 2005 - 2006 годы было внесено более 600 изменений в НК РФ),
Х низкой законопослушностью многих предприятий (платить налоги еще не стало гражданской обязанностью налогоплательщика),
Х постепенным накоплением практического опыта налогового контроля (на сегодня практически 100% выездных налоговых проверок (ВНП) заканчиваются доначислениями налогов в бюджет, хотя не всегда существенными по размеру)
Однако сложившийся к настоящему времени механизм налогового контроля не обеспечивает требуемого повышения эффективности деятельности налоговых органов
Современная деятельность налогоплательщиков все больше подвержена росту неопределенности внешней и внутренней среды Результатом этих тенденций является увеличение разброса выходных параметров экономической деятельности организаций, что во многих случаях предопределяет высокий риск низкой результативности налоговых проверок
Задачи налогового контроля требуют применения обширных знаний и большого опыта специалистов Однако переход к экономико-математической формализации этапов принятия решений натакивается на ряд трудностей, связанных с проблемой моделирования сложных экономических систем в условиях нестабильной рыночной среды
Применяемые в настоящее время в ФНС РФ информационные технологии по операциям камеральных проверок, отбора налогоплательщиков для выездных
проверок сводятся в основном к автоматизации мониторинга декларируемых
отчетных данных, их анализу на логическую непротиворечивость в запросном режиме При этом каждый субъект налогообложения анализируется поочередно Однако главный недостаток существующих методик налогового контроля состоит в субъективности планирования налоговых проверок
К влиянию человеческого фактора в действующей системе отбора налогоплательщиков для ВНГТ в ближайшем будущем добавится фактор изменения социально-экономической (деловой) среды, которая будет выражаться в усложнении, диверсификации деятельности налогоплательщика, увеличении многообразия юридических аспектов совершаемых сделок между налогоплательщиками, повышении рискоемкости деятельности
налогоплательщика, повышении стохастичности состояния международной конкурентной среды Все это увеличивает налоговую неопределенность
В таких условиях необходимы новые технологии отбора налогоплательщиков и новая концепция налогового контроля в целом
Цель и задачи исследования. Цель исследования - разработка научно-методических основ технологии отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки (ВНП) с целью повышения эффективности налогового контроля в условиях неопределенности внешней экономической среды Поставленная цель требует решения следующих задач
- уточнить роль и место планирования налогового контроля в налоговом администрировании,
- проанализировать существующую в РФ практику отбора налогоплательщиков для ВНП,
- исследовать экономическую среду, в условиях которой производится налоговый контроль,
- обосновать методические положения технологии отбора налогоплательщиков для ВНП,
- сформулировать требования к подготовке информационного массива налогоплательщиков для моделирования их деятельности и осуществления отбора к ВНП,
- разработать предложения по применению компьютерных технологий моделирования деятельности налогоплательщиков в условиях неопределенности внешней экономической среды,
- апробировать разработанную автором технологию отбора налогоплательщиков при решении практической задачи
Объектом диссертационного исследования является финансово-экономическая деятельность налогоплательщиков
Предметом диссертационного исследования является процесс планирования отбора налогоплательщиков для ВНП
Теоретической и методологической базой исследования послужили научные работы российских и зарубежных авторов, раскрывающих теорию и практику налогового администрирования, теоретические аспекты и проблемы налогового контроля А В Брызгалина, Э А Вознесенского, М Н Карасева, В И Колесникова, С П Кочина, М В Мишустина, О А Ногиной, А Ф Панскова, И Р Пайзулаева, А Н Романова, А Э Сердюкова и др, а также работы зарубежных авторов А Вагнера, А Лаффера, В. Мирабо, В Парето, П Грин и других Использовались работы, посвященные отбору налогоплательщиков Д А Аленчикова, Г И Букаева, Н Д. Бублика, Г Б Поляка, А П Починка, М В Романовского, В В Сашичева, Д Г Черника и других
Исследование и анализ действующего в России контроля за понотой и правильностью начисления налогов проведены в диалектическом развитии и взаимосвязи с другими социально-экономическими категориями и процессами При оценке и обработке материалов использовались методы экономического анализа, теории вероятностей и финансовой статистики, нейросетевого и непараметрического моделирования, эконометрики
Информационной базой исследования являются законодательные и нормативные акты РФ по налогообложению, материалы Федеральной Налоговой Службы по Республике Башкортостан, Федеральной службы государственной статистики, а также статистические и фактические данные,
опубликованные в отечественных и зарубежных монографиях и периодических изданиях
В процессе исследования получены следующие результаты, определяющие научную новизну диссертационной работы
Х уточнено содержание понятия налоговый контроль, обосновано понятие налоговой неопределенности, рассмотрены факторы, формирующие неопределенность, и пути ее преодоления,
Х выявлены качественные изменения, интенсивно происходящие в системах налогового контроля экономически развитых стран в условиях неопределенности деятельности налогоплательщиков и экономической среды определяющим элементом системы налогового контроля становится подсистема Отбор налогоплательщиков для выездной налоговой проверки Предложено в существующей системе налогового контроля выделить процесс отбора налогоплательщиков для ВНП в отдельный самостоятельный этап наряду с камеральными и выездными проверками,
Х установлены причины, сдерживающие эффективное применение статистических методов моделирования в системах налогового контроля В их числе индивидуальные технические и технологические особенности производства, сказывающиеся на финансовом планировании, особенности учетной политики налогоплательщиков для бухгатерского и налогового учета, гражданско-правовые действия налогоплательщика,
Х предложены механизмы снижения влияния индивидуальных особенностей налогоплательщиков на результаты моделирования, что приводит к более однородной их совокупности, в частности группировка налогоплательщиков по одинаковым видам деятельности, по одинаковой структуре начисляемых налогов, по одинаковым масштабам деятельности,
Х предложен концептуальный подход к моделированию отбора налогоплательщиков для ВНП как к процессу снятия неопределенности,
Х разработаны методические основы отбора налогоплательщиков, определена структура информационного массива по отбору налогоплательщиков для ВНП, и предложен агоритм его формирования,
Х определена область эффективного применения предлагаемого метода отбора налогоплательщиков для ВНП - крупные и средние налогоплательщики
Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности использования предложенной методики отбора налогоплательщиков, позволяющей производить эффективные (с точки зрения доначисления налогов) выездные налоговые проверки в условиях неопределенности внешней экономической среды
Реализация и апробация диссертационного исследования. На основе разработанной автором технологии отбора налогоплательщиков для ВНП налоговыми органами Республики Башкортостан по информации бухгатерской и налоговой отчетности предприятий строительной отрасли РБ за 2003-2004 гг из предложенного набора налогоплательщиков был определен круг организаций, рекомендуемых для включения в план выездных налоговых проверок
Результаты проведенных выездных налоговых проверок на этих предприятиях показали эффективность разработанной методики отбора налогоплательщиков для ВНП, что подтверждается соответствующей справкой о внедрении
Работа выпонялась в рамках следующих хоздоговорных научно-исследовательских работ по заказу ГНИИ РНС
Х Разработка методологии при автоматизированном проведении камеральных проверок и отбора налогоплательщиков для планирования и подготовки выездных налоговых проверок соблюдения законодательства о налогах и сборах (2003 г ),
Х Создание автоматизированной системы анализа показателей для отбора налогоплательщиков с целью проведения налоговых проверок соблюдения
законодательства о налогах и сборах, выявления признаков правонарушений и оценки потенциальных сумм доначислений (2004 г),
Х Разработка опытно-конструкторского образца автоматизированной системы отбора налогоплательщиков для проведения выездных проверок (2005
Основные положения диссертационной работы обсуждались и получили одобрение ФНС РФ при разработке программы развития налогового контроля в Российской Федерации
Публикации автора. По теме диссертации опубликовано 6 научных работ общим объемом 51,83 п л , в том числе авторский объем - 9,77 п л Из них одна работа опубликована в издании, рекомендованном ВАК
Объем и структура работы. Диссертационная работа выпонена на 154 страницах машинописного текста, включает 16 рисунков, 2 диаграммы и 12 таблиц в тексте, состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 154 наименований и 6 приложений, содержащих 6 таблиц
II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, определяются цели, задачи, объект, предмет, теоретические и методологические основы исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов
В первой главе Анализ современной системы планирования налогового контроля определено место планирования налогового контроля в налоговой системе, проанализированы методологические положения планирования налогового контроля, представлены основные определения понятия налоговый контроль, выявлены особенности налогового контроля в условиях нестабильности рыночной среды РФ
Предметом исследования в работе является процесс планирования отбора налогоплательщиков для ВНП в системе контроля, обладающий специфическими свойствами Он предопределяет эффективность налогового контроля и является наиболее сложным, так как нацелен на снятие неопределенности в процессе оценки деятельности налогоплательщиков и в самом процессе контроля
Проблема испонения налогового законодательства является актуальной для всех стран (включая страны с развитой рыночной экономикой) В настоящее время для решения этой проблемы проводятся многочисленные исследования, вводятся инновации, вызывающие изменения в законодательстве и крупномасштабное реформирование не только налогового контроля, но и всей налоговой системы Однако использование налоговых инноваций часто осуществляется фрагментарно, несистемно, на основе методологической базы, сложившейся в условиях середины прошлого века Это не приводит к получению ожидаемого результата
Налоговый контроль в современных условиях Ч это качественно новое явление, которое находится на пересечении многих процессов (экономических, правовых, государственного регулирования финансовых и информационных потоков) Поэтому для разработки предложений по совершенствованию налогового контроля в работе проведен анализ ключевых характеристик понятия контроль
Как показал анализ, многие авторы дают определения налогового контроля без выделения системообразующих признаков, ограничиваясь общетеоретическими понятиями Определения направлены на простые, детерминированные экономические объекты, которые функционировали в условиях плановой экономики и не имеют специфических особенностей современных экономических объектов, характеризующих их динамичность и стохастичность
В работе предложено свое понимание сущности налогового контроля с точки зрения выпонения им основной функции Ч контроля поноты и
правильности налоговых начислений Основными требованиями, предъявляемыми к современной системе налогового контроля, по мнению автора, являются
Х оценка результатов деятельности налогоплательщиков в условиях быстроизменяющейся рыночной среды и адаптации налогового законодательства по критериям и правилам, определенным НК РФ,
Х установление экономически значимого отклонения реальных (декларируемых) показателей налогоплательщиков от их расчетных значений,
Х мероприятия по устранению отклонений, разработанные с учетом особенностей деятельности налогоплательщиков
В работе проведен анализ существующей практики отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки, на основании которого сделаны следующие выводы
1 Информационной основой планирования ВНП являются данные о налогоплательщике, предоставляемые им в налоговый орган, а также сведения от государственных органов и других внешних источников, связанные с деятельностью налогоплательщиков На взгляд автора, существующее законодательство дает возможность сформировать информационный массив, обеспечивающий эффективное решение задач в области налогового контроля
2 В настоящее время в ФНС формируется мощный информационно-интелектуальный комплекс, именуемый Система ЭОД, который позволяет в приемлемые сроки эффективно обработать значительное количество информации
3 Организационная основа анализа, обработки информации и принятия решения по отбору налогоплательщиков для ВНП сформулирована в Регламенте планирования и подготовки выездных налоговых проверок Регламент, кроме определения процедур отбора на основе принципа самоначисления, предусматривает и функцию воспитания законопослушности путем реализации принципа случайной проверки Однако, как правило, эта функция не
выпоняется в поном объеме из-за нехватки контролеобеспечивающих ресурсов
4 Резервы модернизации налогового контроля, заложенные в системе ЭОД, исчерпываются, поскольку сдерживаются внутренними ограничениями принципа самоначисления
5 Сутцес гвующая методологическая и методическая база налогового контроля создавалась в конце прошлого века, когда большинство экономических процессов могло с приемлемой точностью описываться детерминированными зависимостями и моделями Современные принципы отбора налогоплательщиков для ВНП все больше основываются на экспертно-эвристических методах В настоящее время возможности такого подхода ограничены Это обстоятельство предопределяет все более усиливающуюся роль субъективного фактора в деятельности налоговых органов
Проведенный в работе анализ указывает на необходимость поиска новых концептуальных подходов к эффективному отбору налогоплательщиков для ВНП Необходима альтернативная модель планирования налогового контроля, основанная на методологии достижения его главной цели - повышения эффективности с точки зрения максимального доначисления по результатам выездных проверок
Во второй главе Теоретические основы формирования системы отбора налогоплательщиков определены концептуальные принципы отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки, обоснованы теоретические положения отбора на основе моделирования деятельности налогоплательщиков, разработан принципиальный агоритм отбора
Эффективное использование ресурсов налоговых органов, предполагающее достижение максимального результата ВНП при заданных затратах на их проведение, возможно при целенаправленном отборе налогоплательщиков - кандидатов на выездную налоговую проверку
В работе проведен анализ применяемых в мировой практике методов отбора налогоплательщиков и методологических принципов, положенных в их
основу Основные методы, способы их реализации и принципы, положенные в основу этапа отбора налогоплательщиков для ВНП автором сведены в таблицу 1
Таблица 1
Основные методы отбора налогоплательщиков для ВНП, способы и принципы, _______положенные в их основу_
Метод отбора Способ реализации Принцип, положенный в основу способа реализации
Экспертный 1 Технология камеральной проверки Принцип прямого счета
2 По максимальному индивидуальному показателю налогоплательщика Принцип крупные налогоплательщики дают основной объем налоговых доначислений
3 По результатам сравнения показателя налогоплательщика со средним значением показателя в кластере Принцип по аналогии
4 На основе предыстории налогоплательщика Принцип вероятности повторения нарушения
5 На основе цикличности налоговых проверок во времени Принцип регулярности (систематичности) контроля
6 Способ, основанный на опыте и знаниях налоговых инспекторов Принцип вероятности повторения нарушений по аналогии
Методы экономико-математического моделирования 7 Выявление эмпирической зависимости по чистой выборке и распространение ее на всю генеральную совокупность налогоплательщиков Принцип по аналогии
Случайный отбор 8 Выборочная проверка налогоплательщиков Принцип воспитания законопослушности
Как видно из таблицы 1, преимущественно используются экспертные методы, основанные во многом на интуиции, знаниях и опыте работников налоговых органов Анализ способов отбора налогоплательщиков показал, что принципы, заложенные в них, имеют различную природу
Для разработки теоретических основ отбора налогоплательщиков, уточнения понимания и раскрытия содержания выпонения функции контроля за правильностью и понотой начисления налогов рассмотрено понятие налог
Налог - это экономико-правовая система, образующая определенную структуру, логика построения которой инвариантна (неизменна) Как показывают исследования, из всех обязательных элементов налога для выпонения функции контроля за понотой и правильностью его начисления наибольшее значение имеет элемент налоговая база
База налога выступает основой для исчисления суммы налога, так как именно к ней применяется ставка налога Именно она является наиболее искажаемым элементом налога, и для большинства налогов она явно не определяется По мнению автора, поскольку результатом контроля при ВНП является выявление отклонений суммы налоговых обязательств, определенных самим налогоплательщиком, от обязательств, рассчитанных налоговыми органами, то отбор налогоплательщиков для ВНП следует производить на основе использования теоретических принципов, положенных в основу расчета налога и налоговой базы Исходя из принципа единообразия, на всех этапах контроля (камеральная проверка, отбор налогоплательщиков для выездной проверки, выездная проверка) дожен использоваться единый методологический подход
В теории налогов существуют четыре метода (в основу которых положены соответствующие принципы) определения налога и налоговой базы К ним относятся
- прямой метод, когда искомая величина определяется на основе прямых признаков (прямого счета),
- косвенный метод (расчет по аналогии),
- условный (презумптивный) метод, когда искомая величина определяется с помощью вторичных признаков;
- паушальный метод, когда искомая величина определяется через косвенную
В диссертации предлагается в основу отбора налогоплательщиков для ВНП положить принцип аналогии А для устранения недостатков экспертных методов, построенных на принципе аналогии, применить статистическое моделирование Это позволит уйти от субъективизма и формализовать процесс отбора налогоплательщиков, повысить вероятность выявления нарушений налогового законодательства и, как следствие, максимизировать суммы доначислений в бюджет.
Деятельность каждого налогоплательщика многообразна, многообразны объекты налогообложения, существует много факторов, влияющих на налоговую базу Поэтому найти достаточно поное подобие конкретного налогоплательщика по величине начисляемых налогов (или определяемым налоговым базам) за конкретный отчетный (налоговый) период не представляется возможным
Приближенный аналог налогоплательщика можно найти только при сравнении достаточно большого количества подобных налогоплательщиков (функционирующих как минимум в аналогичной (подобной) экономической среде, имеющих аналогичный профилирующий вид деятельности и аналогичный масштаб деятельности, а также аналогичный объект налогообложения) в определенный период времени А это, в свою очередь, предопределяет сбор статистических данных о налогоплательщиках и разделение их статистической совокупности по совокупности наиболее существенных признаков на классы, т е кластеризацию
В современных условиях такие статистические данные достаточно сильно зашумлены в силу несовершенства налогового законодательства и низкой налоговой дисциплины среди налогоплательщиков Поэтому и налог (или налоговая база) определяется с большой погрешностью
Снизить зашумленность статистических данных в какой-то степени можно, если смоделировать усредненный аналог величины налога (налоговой базы) или, другими словами, найти ланалого-усредненную его величину По определению автора, ланалого-усредненная величина налога (налоговой базы)
- это среднее значение величины налога (налоговой базы) для налогоплательщика, рассчитанное на основе принципа аналогии (по аналогичным налогоплательщикам)
Поскольку статистическое моделирование осуществляется на всей выборке налогоплательщиков, дожны быть сформулированы особые требования к принципам кластеризации Чем понее и обоснованнее принципы кластеризации, тем выше точность моделирования и вероятность достижения положительных результатов от его применения
Кластеризация дожна учитывать все прочие обязательные элементы налога (кроме налоговой базы, поскольку она является моделируемой величиной), обеспечивающие функцию поноты и правильности его начисления, и строиться на следующих принципах
Х принцип главных видов деятельности Он состоит в том, что у разных налогоплательщиков существуют похожие виды деятельности, которые можно выделить и принять как стандартные Основные виды деятельности остаются неизменными в некотором промежутке времени и могут быть описаны с приемлемой точностью типовыми моделями Поэтому кластеризацию налогоплательщиков следует проводить по одинаковому стандартному виду деятельности,
Х принцип сопоставимости налогоплательщиков по масштабам деятельности,
Х принцип однородности по начисляемым налогам (все налогоплательщики одного кластера дожны являться плательщиками одних и тех же налогов),
Х принцип сопоставимости по структуре начисляемых налогов (удельный вес одних и тех же налогов дожен находиться в определенном диапазоне),
Х принцип минимальной размерности кластера Установлено, что число наблюдений дожно быть не менее чем в 5-10 раз больше числа выбранных факторов, влияющих на величину моделируемого показателя
Проведенное исследование показало, что только в этом случае будет возможно построение математической модели, а ланалого-усредненная величина, полученная в результате моделирования, будет иметь экономически
значимое содержание.
Предлагаемый в работе формализованный подход на основе статистического моделирования ланалого-усредненной величины позволяет с достаточно большой вероятностью выявить ту группу налогоплательщиков в кластере, у которых заявленные налоговые обязательства значительно ниже его ланалого-усредненной величины
Поскольку аналогичную величину налогового обязательства можно рассчитать (смоделировать) для каждого налогоплательщика в кластере, появляется возможность установить критерий отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки по величине отклонения заявленного налогового обязательства от его ланалого-усредненной величины
Для предлагаемого метода отбора налогоплательщиков по результатам проведенных исследований разработаны базовые методические положения, основой которых являются
Х принцип аналогии - концептуальный принцип, положенный в основу предлагаемого метода отбора налогоплательщиков для ВНП,
Х принцип статистической связи В современных экономических условиях (возрастания неопределенности) связь между налогом (налоговой базой) и факторами, его определяющими, в рамках качественно однородной группы налогоплательщиков может быть только статистической, что предопределяет статистическое моделирование,
Х нахождение (моделирование) ланалого-усредненных величин в процессе моделирования,
Х принятие в качестве моделируемой величины величины налогового обязательства (налога) или налоговой базы, как наиболее значимого элемента налога,
Х проведение моделирования на всей стохастической совокупности налогоплательщиков,
Х обоснование и определение особых требований к принципам кластеризации,
Х определение критерия отбора налогоплательщиков для ВНП - величины отклонения заявленного налогового обязательства (налоговой базы) от смоделированной его ланалого-усредненной величины
Реализация предлагаемого подхода стала возможной в связи с появлением совокупности законодательных, организационно-технических и научных предпосылок
Предлагаемая технология отбора налогоплательщиков для ВНП, основанная на расчете отклонений декларируемых показателей от смоделированных ланалого-усредненных величин, состоит из следующих этапов
Х кластеризация налогоплательщиков На этом этапе формируется однородная группа налогоплательщиков,
Х построение экономической (концептуальной) модели для каждого кластера На этом этапе обосновывается выбор моделируемой величины У, и определяются ее экономические факторы х Схематично выбор параметров моделирования представлен на рис 2,
Х построение экономико-математической (факторной) модели для каждого кластера Из множества аналогов для каждого элемента экономической составляющей налога (или косвенного признака налоговой базы) выбирается один - наиболее значимый,
Х построение математической модели ланалого-усредненной величины налога (или налоговой базы) На основе современных информационно-интелектуальных технологий строится математическая модель ланалого-усредненной величины налога (или налоговой базы),
Х определение величины отклонения декларируемых показателей от ланалого-усредненных Для каждого налогоплательщика из кластера определяется величина отклонения декларируемого показателя (налог или налоговая база) от смоделированной его ланалого-усредненной величины,
Рис 2 Выбор параметров моделирования Х отбор налогоплательщиков для выездной налоговой проверки по максимальной величине отклонения, определенной на предыдущем этапе
В третьей главе Моделирование процесса отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки на примере предприятий строительной отрасли предложена методика построения экономической и факторной моделей отбора налогоплательщиков, рассмотрен процесс формирования
информационного массива предприятий строительной отрасли РБ, построена математическая модель
Этап построения экономической модели схематично представлен на рис 3 Анализ значимости налогов для выборки предприятий строительной отрасли показал, что для моделирования налоговых поступлений в рамках поставленной задачи следует использовать НДС
Для выбранной входной переменной (У) определен состав входных переменных (Х-сы), которые могут выпонить роль объясняющих в соответствии с формулой
У = /(Масштабный фактор, Основные факторы, Добавочные факторы) (1)
Масштабный фактор (М) Масштаб деятельности предприятия определяют следующие показатели валюта баланса (ВБ), чистые активы (ЧА), выручка от продаж (В), совокупный доход (СД), доходы от реализации (ДР))
Если рассматривать экономическое содержание НДС, то налогом облагается добавленная стоимость, которая по определению состоит из непосредственно прибыли, перенесенной стоимости средств труда (начисленной суммы амортизации), стоимости затрат живого труда работников предприятия Каждый из этих факторов в бухгатерской и налоговой отчетности может выражаться несколькими показателями
Так, Прибыль (П), как фактор, характеризуется следующими показателями валовая прибыль (ВП), прибыль (убыток) от продаж (ПП), прибыль (убыток) до налогообложения (ПДН), чистая прибыль (убыток) (477), налогооблагаемая прибыль (Я/7)
Перенесенная стоимость средств труда (А) Сумму начисленной амортизации характеризуют следующие показатели балансовая стоимость основных фондов (БСОФ) и остаточная стоимость основных фондов (ОСОФ)
I Кластеризация налогоплательщиков Принципы кластеризации
Однородность по видам деятельности Сопоставимость по масштабам деятельности Однородность по начисляемым налогам Сопоставимость по структуре начисляемых налогов
II Построение экономической модели Экономический анализ налогообложения для каждого кластера
Выделение наиболее значимых налогов _Анализ структуры налогов_
Построение экономической модели первого порядка моделируемый показатель - налог
Максимальный удельный вес в совокупности налоговых Отражение масштаба, эффективности Наиболее искажаемый
Выбор факторов определяющих Залоговую базу моделируемого налога (факторов X) по критериям
Масштабный фактор Р^м) Элементы налоговой базы по экономическому содержанию налогов
Модель! У'н.по^КХ1л Х!энв 1 Х,нб2 Х'.нбгО Источники информации для Модели I Качественная характеристика
Достоинства^ Недостатки
- доступность информации - искаженноетъ исходной
- дешевизна информации информации, -----------------г-----------------
! Г11Г И Г
Построение экономической модели второго порядка моделируемый показатель - элемент налоговой базы
(У'-х',,л)
Выбор моделируемого элемента налоговой базы, наиболее _значимого для данного кластера (У")__
Выбор факторов определяющих моделируемый показатель на основе теории графов
Модель II У|,=Г(г"1 2"2 г"к) Источники информации для Модели И
Качественная характеристика
Достоинства Недостатки
- точность исходной - информация менее доступна
информации - информация дорогая
Рис 3 Экономическая модель отбора налогоплательщиков для ВНП
Затраты живого труда (Т) работников предприятия могут характеризоваться следующими показателями фонд оплаты труда (ФОТ), средняя численность за период (Ч)
Допонительные факторы (Д) НК РФ приняты особые правила учета начисления и вычета НДС Поэтому при построении модели для предприятий строительной отрасли рассматривались следующие факторы, влияющие на величину НДС НДС с авансов (НДСав), Приращение остаточной стоимости основных средств (Д ОС), Уменьшение величины незавершенного строительства (АНЗС)
До 01 01 2006 в соответствии с НК РФ (ст 167) моментом определения налоговой базы для НДС при реализации (передаче) товаров (работ, услуг) в зависимости от принятой налогоплательщиком учетной политики мог являться день отгрузки товаров либо день оплаты отгруженных товаров Поэтому, во избежание искажения модели при ее построении (когда используются статистические данные до 2006 года) предложено использовать факторы Величина дебиторской задоженности покупателей (заказчиков) (ДЗ) и Режим признания выручки в целях начисления НДС (РПВ)
Концептуальная (экономическая) модель для данной группы налогоплательщиков имеет следующий вид
М; п, А, Т; Д)
т
ВБ ВП БСОФ ФОТ ДЗ
ЧА пп ОСОФ ч РПВ
В пдн НДСав
сд чп АОС
ДР нп АНЗС
Построение факторной модели (этот этап схематично представлен на рисунке 4) по данной выборочной совокупности производилось на основе корреляционного анализа зависимости выходной переменной от входных переменных
-"и тцншятатгй г гдтв горпэддт тттнш-ттттшшшш^
Ст1гттщщ
Ш Построение экономико-математической модели Сбори обработка статистических данных V, У11, X, 1л (1=1 ,п) по каждому кластеру на основе ЭОД (в тч. из внешних источников для модели Л)
Выборка необходимой информации о налогоплательщиках из ЭОД ФНС Преобразование информации по шаблону в файле единой системой изменения
Анализ генеральной выборки наблюдений по кластеру
(Жюр количества наблюдений по одному налогоплательщику (с предысторией, без предыстории)
Рис 4 Факторная модель отбора налогоплательщиков для ВНП
В результате были выявлены наиболее значимые показатели, характеризующие объясняющие переменные (факторы) для математической модели отбора налогоплательщиков строительной отрасли Полученная факторная модель имеет следующий вид
НДС (У) = /(СД; ПП, ОСОФ, ФОТ; ДЗ) (3)
Для определения аналого-усредненных значений моделируемой величины налога на добавленную стоимость по каждому налогоплательщику из выборки использовалось непараметрическое моделирование Далее выявляся размер отклонения величины НДС, заявленного налогоплательщиком, от смоделированной его аналого-усредненной величины Организации, по которым выявлен максимальный размер отклонения, были рекомендованы для включения в список претендентов к ВНП
Проведенные налоговыми органами Республики Башкортостан выездные налоговые проверки отобранных предприятий подтвердили эффективность предложенного подхода к отбору налогоплательщиков
Применение разработанной концепции планирования налогового контроля и методики отбора налогоплательщиков для ВНП позволит формализовать процедуру отбора и уйти от субъективизма в планировании контроля, использовать в поном объеме информацию о налогоплательщике из глобальной информационной системы налоговых органов, обеспечить соответствие технологии отбора новым принципам и инструментариям (математическому обеспечению) налогового контроля на качественно новом уровне, что позволит высвободить огромный потенциал эффективности налоговой службы и творческой энергии ее сотрудников
В заключении диссертационной работы приводятся основные результаты проведенного исследования, выводы и разработанные
концептуальные подходы к совершенствованию системы планирования налогового контроля
По теме диссертации опубликованы следующие печатные работы
1 Шашкова Т Н Планирование мероприятий налогового контроля на основе методов статистического моделирования // Налоговая политика и практика - 2007 № 1 - 0,35 п л /0,35 п л - издание, рекомендованное ВАК
2 Шашкова Т Н, Горбатков С А, Габдрахманова Н Т, Гнедых А В Раздел 7 3 Оценка теоретических предложений (концепций) из главы 3 для сферы гостиничного бизнеса в монографии "Теоретические основы разработки технологии налогового контроля и управления" / НД Бублик, И И Голичев, С А Горбатков, А В Смирнов - Уфа РИО Баш ГУ, 2004 -38,64 п л/0,26 п л
3 Шашкова Т Н, Асадулин Р Г Регулирование уровня налоговой нагрузки на предприятия в условиях переходной экономики Учебное пособие - Уфа РИО БашГУ, 2005 - 5,35 п л /2,68 п л.
4 Шашкова Т Н Проблемы совершенствования налогового контроля и пути их решения Монография Уфа РИО БашГУ, 2006 - 5,98 п л / 5,98 п.л
5 Шашкова Т Н, Бублик Н Д, Чегодаева Н В Анализ и оценка рисков на основе учетной и отчетной информации (статья в Сборнике научных статей Социально-экономические проблемы развития российского общества)- Уфа-ДизайнПолиграфСервис, 2006 - 0,75 п л / 0,25 п л
6 Шашкова ТН, Бублик НД, Чегодаева НВ Методика оценки рисков на основе учетной и отчетной информации (статья в Сборнике научных статей Социально-экономические проблемы развития российского общества) Уфа- ДизайнПолиграфСервис, 2006 -0,75 п л / 0,25 п л
Р ИД № 00009 от 25 08 99 г
Подписано в печать 27 02 2007 Формат 60*90 '/i6 Бумага офсетная Гарнитура Times New Roman Cyr Уел печ л 1 Тираж 100 экз Заказ №719
Отпечатано в редакционно-издательском отделе
Всероссийского заочного финансово-экономического института (ВЗФЭИ)
с оригинал-макета заказчика Олеко Дундича, 23, Москва, Г-96, ГСП-5,123995
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Шашкова, Татьяна Николаевна
Глава 1. Анализ современной системы планирования налогового контроля. Проблемы повышения эффективности налогового контроля и пути их решения.
1.1. Сущность налогового контроля.
1.2. Анализ существующих методологических положений планирования налогового контроля на современном этапе.
1.3. Особенности налогового контроля в условиях становления рыночной среды РФ.
Глава 2. Теоретические основы формирования системы отбора налогоплательщиков для контроля поноты и правильности начисления налогов на основе моделирования деятельности налогоплательщиков.
2.1. Методологические принципы отбора налогоплательщика к выездной налоговой проверке.
2.2. Теоретические положения отбора налогоплательщиков на основе аналого-статистического моделирования их деятельности.
2.3. Принципиальный агоритм отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки.
Глава 3. Моделирование процесса отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки на примере предприятий строительной отрасли.
3.1. Технология построения экономической и экономико-математической моделей отбора налогоплательщиков на примере предприятий строительной отрасли.
3.2. Формирование информационного массива при отборе налогоплательщиков для выездной налоговой проверки по математической модели первого порядка.
3.3. Построение математической модели отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки на примере предприятий строительной отрасли.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Совершенствование системы планирования налогового контроля организаций"
Актуальность темы исследования. В условиях становления рыночных отношений в России и общего увеличения стохастичности экономической среды, а также перехода на инновационный путь развития важнейшей социально-экономической проблемой является неустойчивое состояние налоговой системы, ее неадекватность потребностям бюджета РФ.
На современном этапе существенно возрастают требования к организации налогового контроля, в том числе повышению его методического обеспечения. В решениях ряда колегий Министерства Российской Федерации по налогам и сборам отмечалось, что наряду с усилением ориентации налоговых органов на качественное возрастание роли камеральных проверок в процессе осуществления налогового контроля на основе использования эффективных механизмов сбора и обработки информации о налогоплательщиках, актуальной проблемой является совершенствование технологии планирования налогового контроля.
За более чем десятилетнюю историю развития налоговой системы в РФ произошли качественные изменения в масштабах деятельности по осуществлению контроля за соблюдением налогового законодательства. Этот период характеризовася:
Х экспоненциальным ростом числа объектов и субъектов налогообложения;
Х высокой динамикой изменений налогового законодательства (только за 2005-2006 годы было внесено более 600 изменений в НК РФ));
Х низкой законопослушностью многих предприятий (платить налоги еще не стало гражданской обязанностью налогоплательщика);
Х постепенным накоплением практического опыта налогового контроля (на сегодня практически 100% выездных налоговых проверок заканчиваются доначислениями налогов в бюджет, хотя не всегда существенным по размеру).
Однако сложившийся к настоящему времени механизм налогового планирования не обеспечивает требуемого сегодня повышения эффективности деятельности налоговых органов.
Современная деятельность налогоплательщиков характеризуется увеличением неопределенности внешней и внутренней среды. Результатом этих тенденций является увеличение разброса выходных параметров экономической деятельности предприятий, что во многих случаях предопределяет высокий риск низкой результативности налоговых проверок. Задачи налогового контроля носят творческий характер, требуют применения обширных знаний, большого опыта и развитой интуиции специалиста. Поэтому переход к экономико-математической формализации этапов принятия решений, необходимость которого диктуется сложностью стоящих задач, натакивается на ряд трудностей, связанных с проблемой моделирования при наличии плохо формализуемых ограничений.
Применяемые в настоящее время в ФНС РФ информационные технологии по операциям камеральных проверок, отбора налогоплательщиков для выездных проверок сводятся в основном к автоматизации мониторинга декларируемых отчетных данных, их анализу на логическую непротиворечивость в запросном режиме, когда каждый субъект налогообложения анализируется поочередно. Однако главный недостаток существующих методик налогового контроля состоит в следующем: вся технология планирования налоговых проверок носит субъективный характер.
К влиянию человеческого фактора в действующей системе отбора в ближайшем будущем добавится фактор изменения социально-экономической (деловой) среды, которая будет выражаться в следующем: в усложнении, диверсификации деятельности налогоплательщика; увеличении многообразия юридических аспектов совершаемых сделок между налогоплательщиками; повышении рискоемкости деятельности налогоплательщика; повышении стохастичности состояния международной конкурентной среды. Все это увеличивает налоговую неопределенность.
В таких условиях необходимы новые технологии отбора налогоплательщиков и новый стиль налогового контроля в целом.
Цель диссертационной работы - разработка научно-методических основ технологии отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки (ВНП) с целью повышения эффективности налогового контроля в условиях неопределенности внешней экономической среды.
Поставленная цель определила следующие задачи:
Х Уточнить роль и место планирования налогового контроля в налоговой системе.
Х Проанализировать существующую в РФ практику отбора налогоплательщиков для ВНП.
Х Определить экономическую среду, в условиях которой производится налоговый контроль.
Х Определить методические положения технологии отбора налогоплательщиков для ВНП.
Х Сформулировать требования к подготовке информационного массива налогоплательщиков для моделирования их деятельности и осуществления отбора к ВНП.
Х Разработать предложения по применению компьютерных технологий моделирования деятельности налогоплательщиков в условиях неопределенности внешней экономической среды.
Х Апробировать разработанную технологию отбора налогоплательщиков при решении практической задачи.
Объектом исследования является финансово-экономическая деятельность налогоплательщиков.
Предметом исследования является процесс планирования отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки.
Теоретической и методологической основой исследования являются научные работы российских и зарубежных авторов раскрывающих теорию и практику налогового администрирования и налогового контроля. В работе были использованы труды, раскрывающие теоретические аспекты и проблемы налогового контроля: А.В. Брызгалина, Э.А. Вознесенского, В.П. Иваницкого, М.Н. Карасева, В.И. Колесникова, Кочина С.П., М.В. Мишустина, О.А. Ногиной, В.Г. Панскова, И.Р. Пайзулаева, Б.М. Райзберга, А.Н. Романова, Б.М. Сабанти, А.Э. Сердюкова, Г.И. Тиктина, Г.М. Точильникова, А.А. Тривуса, И.К. Чумака и др., а также работы зарубежных авторов: А. Вагнера, А. Лаффера, В. Мирабо, В. Парето, П.А. Грин; Риккардо, П.А. Самуэльсона, А. Смита, Дж. Стиглица и др. Использовались работы, посвященные отбору налогоплательщиков: Д.А. Аленчикова, В.К. Бабаева, И.А. Белобжецкого, Г.И. Букаева, Н.Д. Бублика, Г.Б. Поляка, А.П. Починка, М.В. Романовского, В.В. Сашичева, Д.Г. Черника и др. Также были использованы публикации по современному математическому обеспечению отбора налогоплательщиков: С.А. Горбаткова, И.И. Голичева.
Исследование и анализ действующего в России контроля за понотой и правильностью начисления налогов проведены в диалектическом развитии и взаимосвязи с другими социально-экономическими категориями и процессами.
При оценке и обработке материалов использовались методы: экономического 6 анализа, теории вероятностей и математической статистики, нейросетевого и непараметрического моделирования, эконометрики.
Информационной базой исследования являются законодательные и нормативные акты РФ по налогообложению, материалы Федеральной Налоговой Службы по Республике Башкортостан, Федеральной службы государственной статистики, а также статистические и фактические данные, опубликованные в отечественных и зарубежных монографиях и периодических изданиях.
В процессе исследования автором достигнут ряд результатов, позволяющих определить научную новизну диссертационной работы:
1. Установлены качественные изменения, интенсивно происходящие в системах налогового контроля экономически развитых стран. В условиях стохастичности и неопределенности деятельности налогоплательщиков и экономической среды, а также особенностей становления рыночной экономики РФ определяющим этапом системы налогового контроля становится подсистема Отбор налогоплательщиков для выездной налоговой проверки. Предложено в существующей системе налогового контроля выделить процесс отбора в отдельный самостоятельный этап наряду с камеральными и выездными проверками.
2. Доказана необходимость перехода от принципа самоначисления, как системообразующего принципа налогового контроля, к принципам моделирования деятельности налогоплательщиков в однородной статистической совокупности в условиях повышения динамичности и стохастичности деятельности налогоплательщиков.
3. Раскрыты причины, снижающие эффективность применения статистических методов моделирования в системах налогового контроля. Поскольку результаты налогообложения определяются не только экономическими процессами, но и индивидуальными особенностями финансового планирования, бухгатерского и налогового учетов, гражданско-правовыми действиями налогоплательщика, то результаты налоговых начислений даже в сходных условиях их экономической деятельности существенно различаются. Предложены механизмы смятения индивидуальных особенностей налогоплательщиков, что приводит к более однородной их совокупности.
4. Введено понятие налоговой неопределенности, как результата взаимодействия нормативной базы налогообложения и экономической неопределенности, определены и рассмотрены факторы, формирующие налоговую 7 неопределенность и процессы снятия ее. Предложен методологический подход к моделированию процессов отбора как процесса формирования снятия неопределенности.
5. Разработаны методологические принципы, методические основы, агоритм и структура информационного массива по отбору налогоплательщиков на основе моделирования их деятельности.
6. Определена область эффективного применения отбора налогоплательщиков на основе статистического моделирования их деятельности: средние и крупные предприятия, обеспечивающие жизнедеятельность регионов и крупных населенных пунктов.
Теоретическая значимость работы состоит в дальнейшем развитии теоретических аспектов планирования налогового контроля применительно к условиям нарастания стохастичности (нестабильности) экономической среды и особенностям становления рыночных отношений в России. Это позволило автору разработать практические рекомендации по совершенствованию отбора налогоплательщиков для выездной налоговой проверки. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенной технологии отбора налогоплательщиков, позволяющей производить эффективные (с точки зрения доначисления налогов) выездные налоговые проверки в условиях стохастичности и неопределенности внешней экономической среды.
Апробация диссертационного исследования. Работа выпонялась в рамках следующих хоздоговорных научно-исследовательских работ по заказу ГНИИ РНС:
Х Разработка методологии при автоматизированном проведении камеральных проверок и отбора налогоплательщиков для планирования и подготовки выездных налоговых проверок соблюдения законодательства о налогах и сборах (2003 г.),
Х Создание автоматизированной системы анализа показателей для отбора налогоплательщиков с целью проведения налоговых проверок соблюдения законодательства о налогах и сборах, выявления признаков правонарушений и оценки потенциальных сумм доначислений (2004 г.),
Х Разработка опытно-конструкторского образца автоматизированной системы отбора налогоплательщиков для проведения выездных проверок (2005г.).
Основные положения диссертационной работы обсуждались и получили одобрение ФНС РФ при разработке программы развития налогового контроля РФ.
По теме диссертации опубликовано две авторские и четыре в соавторстве научные работы общим объемом 51,83 п.л. (9,77 а.л.). Из них одна авторская работа опубликована в издании, рекомендованном ВАК.
Объем и структура работы. Диссертационная работа выпонена на 154 страницах машинописного текста, включает 16 рисунков, 2 диаграммы и 12 таблиц в тексте и состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 154 наименований и 6 приложений, содержащих 6 таблиц.
Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Шашкова, Татьяна Николаевна
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В соответствии с проведенными в диссертационной работе исследованиями автор делает следующие выводы и рекомендации:
1. Современная экономика характеризуется повышенным уровнем стохастичности как результат проявления глобализации, НТП, увеличения диверсификации и ухода от массового крупносерийного типа производства к мекосерийному и индивидуальному. Динамичность и индивидуализация, интенсификация и повышение рискоемкости производства предопределили усиление роли налоговой системы в стимулировании экономики, что обусловило необходимость реформирования и определения в новых условиях оптимальных параметров всей системы налогообложения.
2. В условиях увеличения стохастичности внешней среды и деятельности налогоплательщика важнейшее место в системе налогообложения занимает подсистема налогового администрирования и в особенности налогового контроля.
3. В новых условиях существующая система налогового контроля, основанная на концепции, принципах самоначисления и последующего индивидуального и прямого контроля за правильностью и достоверностью начисления налогов, заявленных в налоговых декларациях, себя исчерпала. Ни совершенствование организации, техники и технологии, ни увеличение ресурсов налоговых органов не позволяют решить качественно новых задач налогового контроля. Наблюдаются признаки системного кризиса существующей концепции контроля, основанной на контроле конкретного налогоплательщика путем анализа и контроля за процессом начисления налогов.
4. В качестве принципиально новой концепции формирования системы современного налогового контроля предлагается концепция моделирования, оценки и снятия процесса неопределенности. Предлагаемый подход принципиально отличается от известных в литературе и проходящих апробацию в экономически развитых странах подходов, основанных на статистическом моделировании процессов начисления и доначисления налогов с использованием современных информационно-интелектуальных технологий. В частности в США и Канаде известна программа исследований, которая на основе выборки тщательно проверенных объектов формирует модель, позволяющую определить достоверность и точность заявленных налогов. Полученную на основе ограниченной выборки модель распространяют на всю статистическую совокупность. При этом при моделировании используется весь известный в теории и практике инструментарий: дисперсионный, регрессионный, корреляционный анализ, нейросетевое моделирование. Однако, как показывает практика, подобные программы не позволяют решить поставленные задачи. В частности в США эта программа в настоящее время приостановлена. На взгляд автора и взгляд ряда других исследователей, неудача в основном объясняется отнюдь не слабостью или неквалифицированным использованием современных математических инструментариев, а принципиальными изменениями, происходящими в экономике, в системе налогообложения, связанными с увеличением изменчивости, разнообразия, стохастичности деятельности налогоплательщика, внешней среды и, как следствие, увеличением уровня неопределенности в процессах налогового контроля (см. пп.1-2).
5. На основе предлагаемой концепции в работе определены направления анализа и исследования процессов формирования уровня неопределенности в системе налогового контроля (в частности источников, средств и инструментариев уменьшения, а также механизмов оптимизации процесса формирования и снятия неопределенности).
6. Установлено, что основными источниками неопределенности являются:
Х стохастичность (изменчивость) экономических, финансовых процессов, происходящих у налогоплательщиков;
Х недостоверная и подчас сознательно искаженная информация бухгатерского и налогового учета;
Х искажение информации даже в коротких отрезках временного ряда. Процессы изменения внешней среды, государственного регулирования экономических процессов, изменение налогового законодательства в условиях становления переходной экономики РФ столь значительны, что даже неизменные экономические процессы одного и того же налогоплательщика могут обеспечивать различные результаты начисления налогов в двух смежных кварталах;
Х несовершенные и противоречивые положения Налогового кодекса, позволяющие на законных основаниях формировать множество схем лухода (оптимизации налогов);
Х ограниченные знания процессов поведения налогоплательщиков и, как следствие, методов воспитания их законопослушности.
7. Доказано, что механизмами (инструментариями) снятия неопределенности являются:
7.1. формирование особых статистических совокупностей налогоплательщиков, на основе которых происходит моделирование и оценка отличия (отклонения) по наиболее налогоемким и изменяемым показателям налогообложения относительно ланалого-усредненной величины в рамках классификационной группы налогоплательщиков, имеющих качественно однородный и приблизительно одинаковый уровень налоговой неопределенности. Данный подход по сравнению с существующими попытками лобового использования статистического моделирования деятельности налогоплательщиков отличается следующими признаками: а) оценкой не конкретных значений налогов, а их отличий от некоторых ланалого-усредненных значений (что, безусловно, снижает ценность моделирования, но позволяет решить главную задачу налогового контроля -определить наиболее недобросовестных налогоплательщиков); б) вводится понятие налоговой неопределенности и налоговой однородности налогоплательщиков, исходя из экономической логики и природы формирования налоговой базы и начисления налогов. Формирование классификационных групп налогоплательщиков идет не по всей совокупности налогов, а только по наиболее значимым и статистически изменяемым. То есть происходит не лобовое статистическое моделирование налогообложения в схожих группах налогоплательщиков, а моделирование процесса формирования неопределенности в рамках однородной налоговой неопределенности налогоплательщиков. Налоговая неопределенность формируется путем:
Х непоноты, неисчерпываемости определения и, как следствие, точности оценки налоговой базы (НК РФ предопределяет грубую, примерную, упрощенную и подчас искаженную экономическую модель формирования налоговой базы, в результате чего наиболее эффективные и инновационноемкие налогоплательщики оказываются в худших несправедливых условиях по сравнению с ресурсоемкими и нерадивыми налогоплательщиками), что побуждает их к лоптимизации налогообложения;
Х непоноты, изменчивости, искажения имеющейся в бухгатерской отчетности и налоговых декларациях информации.
7.2. Повышение достоверности информации путем введения (базируясь на теорию графов) расчетных показателей на основе имеющейся внутренней (бухгатерский и налоговый учет), внешней информации о налогоплательщике. Огрубление экономических показателей формирования налоговой базы путем замены их расчетными с избытком компенсируется повышением достоверности за счет привлечения трудноискажаемой информации в системе расчетных показателей.
7.3. Проведение целенаправленных выездных проверок, позволяющих максимально снимать налоговую неопределенность, т.е. проведение проверок как экспериментов в наиболее неисследованных и сильно зашумленных областях статистической совокупности каждой классификационной группы.
7.4. Переход от выборок к моделированию всей совокупности.
8. Установлено, что эффективность разработки качественно новой системы налогового контроля на основе новой концепции налогового контроля предопределяется:
Х использованием концепции моделирования налоговой неопределенности;
Х созданием новых комбинированных методов оценок, где используются на основе причинно-следственных связей и экономической логики формирования финансово-экономических результатов существующие методы оценок экономических показателей (налогов): прямые, по аналогии, косвенные методы;
Х методы повышения точности оценки экономических показателей за счет эвристических методов статистической обработки имеющейся неточной информации;
Х за счет ориентации на резкое увеличение объемов информации о налогоплательщике на основе использования глобальной системы ЭОД;
Х за счет моделирования всей генеральной совокупности;
Х за счет эффективной системы моделирования снятия неопределенности путем планирования экспериментов (выездных проверок).
Облик этой принципиально новой системы изложен в данном диссертационном исследовании и проилюстрирован на рисунках и схемах.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Шашкова, Татьяна Николаевна, Москва
1. A New Approach to Tax Collection. Andy Obermann 6 August 2004 Ссыка на домен более не работаетarticle3683.html
2. Beck U. (1992). "From Industrial Society to the Risk Society: Questions of survival, social structure and ecological enlightment." Theory, Culture and Society, 9(1), 97-123
3. Benjamin J.R. & Cort'ell C.A., Probability, Statistics and Decisions for Engineers, McGraw Hill, New York, 1970
4. Bressers H. and Hoppe R. (1998). "Strategies for the Management of Inherent Uncertainty in Sustainable Development: Links between the cognitive and political structure of uncertainty and risk", University of Twente, Enschede, the Netherlands
5. Budget formats or budget classification and reform Ссыка на домен более не работаетfrederickinscho/mpa530/Lectures/formats.ppt
6. Chao H.P. Managing the risk of global climate catastrophe: an uncertainty analysis. Risk Anal., 15 (1995) 69-78
7. Clayton Smith, Bryan O'Connor. Probabilistic Risk Assessment For The International Space Station. Furton Corporation. Washington, DC
8. D. Hillson. Effective Strategies for Exploiting Opportunities Proceeding of the Project Management Annual Seminars & Symposium. November 1-10, 2001. Nashville, Tenn., USA
9. Elizabeth Pate-Cornell. Probabilistic Risk Analysis for the NASA Space Shuttle: A Brief History and Current Work. Reliability Engineering and System Safety. April, 2000
10. Fischhoff, B. (1995). "Ranking Risks." Risk: Health, safety and environment, 6(Summer), 191 -201
11. Gezondheidsraad. (1995). "Not All Risks are Equal (in Dutch with English summary)." 1995/06, Health Council of the Netherlands, The Hague, the Netherlands
12. Helton J. C. (1994). "Treatment of Uncertainty in Performance Assessments for Complex Systems." Risk analysis, 14(4), 483-511
13. Henrion M. and Fischhoff B. (1986). "Assessing Uncertainty in Physical Constants." Annual Journal of Physics, 54(9), 791-797
14. Hester G.L. Electric and magnetic fields: managing an uncertain risk. Environment, 34 (1992) 6-11
15. Hofstede, G. (1991). Cultures and Organization: Software of the mind, McGraw-Hill, London, UK
16. Hoogerwerf A. (1989). "Government policy: An introduction to policy science (in Dutch)", Tjeenk Willink, Alphen aan de Rijn, the Netherlands
17. Howard R.A. Uncertainty about probability: a decision analysis perspective. Risk Anal., 8(1988)91-9821. Ссыка на домен более не работаетdocument.php?id=14918&topic=budjet (Дата публикации: 16.09.2004 Официальный сайт Министерства РФ по налогам и сборам)
18. Imputed and presumptive taxes: international experience and lessons for Russia; Sally Wallace, march 2002 Ссыка на домен более не работаетpapers/ispwp0203.pdf
19. Kahneman D. and Tversky A. (1982). "Variants of uncertainty." Judgement under Uncertainty: heuristics and biases, D. Kahneman, P. Slvic, and A. Tversky, eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK
20. Kahneman D. and Tversky A. (1982). "Variants of uncertainty." Judgement under Uncertainty: heuristics and biases, D. Kahneman, P. Slvic, and A. Tversky, eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK
21. Klir G. J. (1996). "Uncertainty Theories, Measures and Principles." Uncertainty: Models and Measures, H. G. Natke and Y. Ben-Haim, eds., Akademie Verlag, Berlin, Germany
22. Koopmans Т. C. (1957). Three Essays on the State of Economic Science, New York, USA
23. March J. G. (1978). "Bounded Rationality: Ambiguity and Engineering of Choice." Bell Journal of Economics, 9, 587-608
24. Martin S.Feather, Steven L.Cornford, K. Moran. Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA
25. Melchers R.E. Structural Reliability Analysis and Prediction, Ellis, Horwood Ltd., Chichester, England, 1987
26. Natke H. G. and Ben-Haim Y. (1996). "Uncertainty: a discussion from various points of view." Uncertainty: Models and measures, H. G. Natke and Y. Ben-Haim, eds., Akademie Verlag, Berlin, Germany
27. Natke H. G., and Ben-Haim Y. (1996). "Uncertainty: a discussion from various points of view." Uncertainty: Models and measures, H. G. Natke and Y. Ben-Haim, eds., Akademie Verlag, Berlin, Germany
28. Pate-Cornell M.E. & Fischbeck P.S. Rationality and risk uncertainties in building code provisions. In Proc.lCASP6,Mexico City,vol.2,p.1093-1100,17-19 June 1991
29. Paul Ray. An innovative approach of risk planning for space programs, International Journal of Industrial Ergonomics 26 (2000) 67-74
30. Perspectives on Nondeterministic Approaches. Ahmed K. Noor. Center for Advanced Engineering Environments. Old Dominion University, NASA Langley Research Center, Hampton, 2001
31. Perspectives on Uncertainty and Risk, Marjolein B.A. van Asselt Ссыка на домен более не работаетoffice/codeq/doctree/praguide.pdf
32. Probabilistic Risk Assessment Procedures Guide for NASA Managers and Practitioners Ссыка на домен более не работаетoffice/codeq/doctree/praguide.pdf
33. Probabilistic risk assessment: An historic overview from determinism to probabilism. Microelectronics and Reliability, Volume 35, Issues 9-10, September-October 1995, Pages 1357-1362 R. W. van Otterloo
34. Project Management Institute (2000) A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBoK), 2000 edn, Philadelphia, PMI, ISBN 1-880410-25-7 (CD-ROM)
35. Project risk analysis and management Ссыка на домен более не работаетp>
36. Review of risk management practices in various organization and industries. ERI Consulting & Co. Rotkreuz, Switzerland. January 2000
37. Risk as resource a new paradigm. Michael A. Greenfield. National Aeronautics and Space Administration, Thomas E. Gindorf, Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology
38. Risk Assessment Guidance for Superfund: Volume 3 (Part A, Process for Conducting Probabilistic Risk Assessment). United States Environmental Protection Agency. December 1999
39. RMNO. "Towards a Better Use of Knowledge in Large Projects (in Dutch)." Knowledge and policy Towards an ptimal relationship
40. Robert Apthorpe. A Probabilistic Approach to Estimating Computer System Reliability: Extended Abstract
41. Rosenhead J. (1989). "Rational Analysis for a Problematic World: Problem structuring methods for complexity, uncertainty and conflict", John Wiley & Sons, Chichester, UK
42. Rotmans J. (1998). "Integrated thinking and acting: a necessary good (in Dutch)", ICIS, Maastricht, the Netherlands
43. Schneider S. (1997). "Integrated Assessment Modeling of Climate Change: Transparent rational tool for policy making or opaque screen hiding value-laden assumptions?" Environmental Modelling and Assessment, 2(4), 229-250
44. Scholz R. W. (1983). "Decision-making under Uncertainty.", Elsevier scientific publishers, Amsterdam, the Netherlands
45. Stephen Ward and Chris Chapman, Project Risk Management: Processes, Techniques, and Insights, Hardcover, 374 pages, Revised and Upd Edition 2ND Pub. Date: Nov 2003, Publisher: John Wiley & Sons Inc ISBN: 0470853557, Dimensions (inches): 1.25x7.0x9.75
46. Stephen Ward and Chris Chapman, Transforming project risk management into project uncertainty management, International Journal of Project Management Volume 21, Issue 2 , February 2003, P. 97-105
47. Т.Е. Gindorf, S.L. Cornford. Defect Detection and Prevention (DDP). Tool for Failure Mode Risk Management. Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA
48. Taxation, Measurement and Uncertainty. Sanjit Dhami. April 2002. Ссыка на домен более не работаетsanjit.dhami
49. Tools of reliability analysis Introduction and FMEAs. NASA Lewis Research Center
50. Treatment of uncertainly and variability. September 2002 6-1 TRIM.FATE TSD Volume 1
51. Uncertainties in risk analysis: Six level of treatment. M.Elisabeth Pate-Cornell. Department of Industrial Engineering Management, Stanford University, Stanford
52. Uncertainty and tax compliance. Jordi Caballe, Judith Panades. University of Barcelona. August 26, 2002
53. Uncertainty in integrated assessment Ссыка на домен более не работаетpubl/downs
54. Winsemius P. (1986). Guest at Home: Views on environmental management (in Dutch), Samson Tjeenk Willink, Alphen aan de Rijn, the Netherlands65. www.glossary.ru
55. Налоговый Кодекс Российской Федерации (часть I), №146-ФЗ от 31.07.1998г. (с изменениями и допонениями)
56. Налоговый Кодекс Российской Федерации (часть II), №117-ФЗ от 12.08.2000г. (с изменениями и допонениями)
57. Послание Президента Федеральному Собранию Российской Федерации. Официальный сайт Президента РФ
58. Федеральный закон О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерации от 12 мая 1995г. (в ред. Федеральных законов от 21.03.2002 N 31-ФЗ, от 22.08.2004 N 122-ФЗ)
59. Апель А.Л., Гунько В.А. Правовые основы деятельности федеральных налоговых органов. Закон и практика. СПб.: Питер, 2002. - 176 с.
60. Асадулин Р.Г., Шашкова Т.Н. Регулирование уровня налоговой нагрузки на предприятия в условиях переходной экономики: Учеб. пособие. Уфа: РИО БашГУ, 2005.-108 с.
61. Багаров В.В. Финансовое моделирование: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2000. - 203 с.
62. Бажин И.И. Информационные системы менеджмента. М.: ГУ-ВШЭ, 2000. -688 с.
63. Бажин И.И. Экономическая кибернетика: Компакт-учебник. Харьков: Консум, 2004. - 292 с.
64. Безруков Г.Г. Налоговое администрирование в системе федерального государственного устройства: Дисс. кандидата экономических наук. -Екатеринбург, 2003. 157 с.
65. Белобжецкий И.А. Финансовый контроль и новый хозяйственный механизм. М.: Финансы и статистика, 1989. -153 с.
66. Блохина Л.Н. Методы отбора налогоплательщиков для проведения налоговых проверок в США// Налоговая политика и практика. 2004. №12.-С.38
67. Большая Советская Энциклопедия. В 30 т./ Под ред. A.M. Прохорова. Изд. 3-е. М.: Советская Энциклопедия, 1973 г. Т.13. - 608 с.
68. Большой токовый словарь русского языка/ Под ред/ А.С. Кузнецова. -СПб.: Норинт, 1998.-452 с.
69. Большой экономический словарь/ Под редакцией А.Н. Азраиляна. М.: Институт новой экономики, 2002. - 393 с.
70. Бочаров В.В., Леонтьев В.Е. Корпоративные финансы. СПб.: Питер, 2004. - 592 с.
71. Брызгалин А.В. Казак А.Ю., Привалова С.Г. Налоговый контроль в условиях реформирования экономики. Ч Екатеринбург, 2003. -352 с.
72. Бублик Н.Д., Голичев И.И., Горбатков С.А. и др. Теоретические основы разработки технологии налогового контроля и управления. Уфа: РИО БашГУ, 2004. - 336 с.
73. Букаев Г.И., Бублик Н.Д., Горбатков С.А. и др. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. -М.: Наука, 2001.-344 с.
74. Введение в экономико-математические модели налогообложения: Учеб. пособие/ Под ред. Д.Г. Черника. М.: Финансы и статистика, 2000. - 256 с.
75. Вокова О.Н. Бюджетирование и финансовый контроль в коммерческих организациях. М.: Финансы и статистика, 2005. - 272 с.
76. Воловик Е.М. Налог на добавленную стоимость (по материалам зарубежных исследователей)// Налоговый вестник. 1999. №6. - С. 8-12
77. Воротников Р.Э. Развитие теории и методики налогового контроля участников внешнеэкономической деятельности. Дисс. кандидата экономических наук. Воронеж, 2002. - 174 с.
78. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей/ Сер. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 1.-М.: ИПРЖР, 2000.-416 с.
79. Грачева Е.Ю., Соколова Э.Ф. Налоговое право. М.: Юристъ, 2005.- 223 с.
80. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: Учеб.пособие для вузов/ Общая ред. А.И. Галушкина.-М.:ИЖПР,2001.-256с.
81. Грунина Д.К. Основы налогового администрирования. М.: ФА при Правительстве РФ, 2003. -106 с.
82. Дехканбаева Л.С. Роль системы налогообложения в формировании финансовых результатов деятельности малого предприятия// Налоги и налогообложение. 2005. №2. - С. 42
83. Добровольский Е., Карабанов Б., Боровков П. Бюджетирование: шаг за шагом. СПб.: Питер, 2005. - 448 с.
84. Евстигнеев Е.Н., Викторова Н.Г. Основы налогообложения и налогового законодательства. СПб.: Питер, 2004. - 256 с.
85. Жернаков С.А. Совершенствование системы налоговых проверок промышленных предприятий. Дисс. кандидата экономических наук. -Екатеринбург, 2000. 161 с.
86. Злобина Л.А., Стажкова М.М. Оптимизация налогообложения экономического субъекта: Учебное пособие. М.: Академический проект, 2003. - 240 с.
87. Ильин А.В. Взаимосвязанное налогообложение: вопросы теории и практики// Финансы. 2003. №12. - С. 14
88. Инструкция по применению ПП Аппроксимация регрессионной зависимости (АРЗ) (свидетельство о регистрации №2006610133 от 10.01.2006)
89. Исследование сложных систем/ Под ред. Мельникова Ю.Н. М.: МЭИ, 1983.-44 с.
90. Карагод B.C., Худолеев В.В. Налоги и налогообложение: Учебное пособие. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. - 288 с.
91. Карасев М.Н. Налоговая политика и правовое регулирование налогообложения в России. М.: ООО Вершина, 2004. Ч 224 с.
92. Кваша Ю.В., Зрелов А.П., Харламов М.Ф. Налоги и налогообложение: Пособие для сдачи экзамена 2-е изд., испр. и доп. - М.: Высшее образование, 2005. - 203 с.
93. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.- 288 с.
94. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1999. 768 с.
95. Ковалев В.В., Ковалев Вит. В. Финансы предприятий: Учеб. М.: ТК Веби, Изд-во Проспект, 2004. -356 с.
96. Ковалев В.В., Патров В.В. Как читать баланс. М.: Финансы и статистика, 1999.-204 с.
97. Кочин С.П. Налоги в Российской Федерации. М.: ЮНИТИ, 2002,- 254 с.
98. Кочин С.П. Налогообложение. М.: Информационное агентство ИПБ БИНФА, 2002.-302 с.
99. Ш.Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 382 с.
100. Кучеров И.И. Налоговое право России. М.: Юринфор, 2001. - 186 с.
101. Лихачева О.Н. Финансовое планирование на предприятии: Учебно-практическое пособие. М.: ТК Веби, Изд-во Проспект, 2004. -264 с.
102. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций: методы, модели, техника вычислений: Учеб. пособие для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998.- 400с.
103. Мельник Д.Ю. Налоговый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000. -352 с.
104. Миронова О.А., Ханафеев Ф.Ф. Налоговое администрирование: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальности 351200 Налоги и налогообложение. М.: Изд-во Омега-Л, 2005.- 408 с.
105. Мишустин М.В. Информационно-технологические основы государственного налогового администрирования в России: Монография. Ч М.:ЮНИТИ-ДНЛ, 2005. 252 с.
106. Мишустин М.В. Механизм государственного налогового администрирования в России. Дисс. кандидата экономических наук. М., 2003.-162 с.
107. Морозова М.А. Налоговый контроль как функция управления субъектами предпринимательства. Дисс. кандидата экономических наук. Киров, 2003. -170 с.
108. Налоговая система и налоговая реформа в России: Сборник научных материалов и мнений экспертов, администраторов и топ менеджеров российских компаний: В 5 т. Аналитический центр Эксперт. - М., 2003-2004. -319с.
109. Ногина О.А. Налоговый контроль: вопросы теории. СПб.: Питер, 2002. -160с.
110. Обработка неопределенности в науке. Денис X. Руврэй. М.: ООО Вершина, 2004. - 196 с.
111. Оганаян К.И. Совершенствование механизма налогового контроля по налогу на прибыль. Дисс. кандидата экономических наук. М., 2002. - 151 с.
112. Орехов Н.А., Левин А.Г., Горбунов Е.А. Математические методы и модели в экономике: Учеб. пособие для вузов/ Под ред. проф. Н.А. Орехова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. -302 с.
113. Пайзулаев И.Р. Налоговый контроль за юридическими лицами в условиях рыночной экономики. Дисс. кандидата экономических наук. М., 2002.-182с.
114. Панайотов А.Ф., Попова О.А. Совершенствование налогового воздействия как одно из направлений усиления регулирующей роли налогов. Ссыка на домен более не работаетindex3.html
115. Пансков В.Г. Налоги и налогообложение в Российской Федерации Книги Издательского Дома МЦФЭР. М.: Издательский дом МЦФЭР, 2002. -157 с.
116. Пинегина М.В. Математические методы и модели в экономике: Учебное пособие для студентов вузов экономических специальностей. М.: Издательство Экзамен, 2004. - 128с.
117. Проблемы методологии системного исследования/ Ред. колегия И.В. Блауберг и др. М.: Мысль, 1970. - 455 с.
118. Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2005. - 352 с.
119. Российский статистический ежегодник 2004/ Под редакцией В.Л. Сорокина, Стат. сб. М.: Росстат, 2004. - 725 с.
120. Сашичев В.В. О контрольной работе налоговых органов и мерах по повышению ее эффективности// Налоговый вестник. 2003. № 8. - С. 15
121. Сашичев В.В. Об основных итогах контрольной работы налоговых органов и проблемах ее совершенствования// Налоговый вестник. 2002. № 8. -С.24
122. Сашичев В.В. Отбор налогоплательщиков для проведения выездных налоговых проверок// Финансовая газета. 1999. № 42. - С. 2
123. Сердюков А.Э., Выкова Е.С., Тарасевич А.Л. Налоги и налогообложение: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2005. - 752 с.
124. Середа К.Н. Бухгатерия по-еврейски или оптимизация налогообложения. М.: Феникс, 2005. - 221 с.
125. Сигаева А.А., Воронцов Л.Д. Новый НДС по строительству для собственных нужд// Главбух. 2005. №22. - С. 15
126. Статистический ежегодник Республики Башкортостан: Статистический сборник /Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Башкортостан. Уфа, 2005. Часть I. - с. 200.
127. Статистический ежегодник Республики Башкортостан: Статистический сборник /Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Башкортостан. Уфа, 2005. Часть 11. с. 220.
128. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике. СПб.: Издательский дом Бизнесс-пресса, 2004. - 235 с.
129. Токаренко Г.С. Организация контроля результатов финансово-хозяйственной деятельности предприятия// Финансовый менеджмент. -2005. №1. С. 3
130. Угренинова С.Г. Налоговый контроль в условиях реформировании экономики. Дисс. кандидата экономических наук. Екатеринбург, 2001 -164с.
131. Фролов А.А. Управление развитием системы государственного налогового администрирования. Дисс. кандидата экономических наук. М., 2003.-149с.
132. Хили Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. Перевод с английского/ Под общей ред. к.ф.-м. н. А.А. Руденко. СПб.: Питер, 2005. - 638 с.
133. Химичева Н.И. Налоговое право. М.: Бек, 1997. - 147 с.
134. Хоуп Джереми, Фрейзер Робин. Бюджетирование, каким мы его не знаем. Управление за рамками бюджетов. Перевод с английского. М.: ООО Вершина, 2005. - 256 с.
135. Худяков А.И., Бродский М.Н., Бродский Г.М. Основы налогообложения: Учеб. пособие. СПб.: Европейский дом, 2004.-432 с.
136. Черник Д.Г., Морозов В.П. Оптимизация налогообложения. Учебно-практическое пособие. М.: ООО ТК Веби, 2002. - 336 с.
137. Чиркова Е.В. Как оценить бизнес по аналогии: Методологическое пособие по использованию сравнительных рыночных коэффициентов при оценке бизнеса и ценных бумаг. М.: Изд-во Альпина, 2005. - 190 с.
138. Чумак И.К. Основные направления совершенствования налогового контроля в целях предупреждения неплатежей в бюджет. Дисс. кандидата экономических наук. Краснодар, 2001. - 178 с.
139. Шапкин А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К0, 2005.-544 с.
140. Шашкова Т.Н. Проблемы совершенствования планирования налогового контроля и пути их решения: Монография. Уфа: РИО БашГУ, 2006. - 104 с.
141. Шелобаев С.И. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие для вузов. 2 изд. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 287с.
142. Щербинин А.Т. Проблемы повышения эффективности налогового контроля: Автореф. кандидата экономических наук. М., 1997. - 23 с.
143. НДС+НП (тыс.руб.) со > 00 <ч CV го 4 ГО г- 00 с* N О (Ч С" 2 23 399 21 217 in <N rf si t in го ю г- о г
144. НП (тыс.руб.) N 00 t т С <> 4 rt ГО г- о SN wo Ф 00 <ч г^ оо м ю CN W-) го го л
145. НДС всего (тыс.руб.) > СО го 00 го 00 г^ ON Ы О ON 00 г- 23 329 21 057 т)" Г4 Tf ГО о го г- 00 г
146. Метод определения НДС ("0" по отгрузке, "1" по оплате) N X ю
147. НДС с авансов (тыс.руб.) X сч оо <> ГО о ON 4 4 4 С 4 с <5
148. Дебиторская задоженность покупателей и заказчиков (TblC.Dv6.) со X со го f N> Го Ш го г- го ГО ю г^ ON f гч г-1 О <ч 69 457 62 198 00 ХЛ CN 00 з (N 15 889 С
149. Средняя численность за период (чел.) СП X см
150. Фонд оплаты труда (тыс. руб.) со X го 0 Л о4 О Ы го ГЧ "* Хt in о О & ГЧ 70 135 65 169 15 160 12 688 Ы О 00 CV г- Tf Г
151. Остаточная стоимость ОС (тыс. руб.) см X о г^ CJ Ы го (Ч го 00 го 00 г-г^ ГО О 32 803 14 924 00 г- о (Ч гч (N Г-00 ГО Г-<N
152. Сумма начисленной амортизации (тыс.руб.) о см X О) о О ГО о о 00 об N0 <4 О О 3 о Ш 00 ON го si fN О- ГО г- & t гч С4
153. Прибыль (убыток) от продаж (тыс.руб.) ю X оо 00 м *t О <ч & <N ГО Г4 го 1Л ГО 00 ГО о м о м Г-Tf (N ГО NO ы 00 00 00 го <ч <N
154. Валюта баланса (тыс.руб.) оо X г- го "Л о I о ОО О (N ** <ч оо г- г- <4 о 32 849 (Ч О го 152 462 144 396 ГО О rf Tf оо 00 00 22 562 22 802
155. Выручка (нетто) от продажи товаров, работ, услуг (за минусом НДС, акцизов и др. аналогичных платежей) (тыс. DV6.) со X со N t >й го го ГО t О о 18 320 <4 <4 <4 т ГМ г- го 212 629 188 316 43 299j 35 805 48 584 53 311
156. Внереализационные доходы (тыс.руб.) X ю С ой 00 к 1/1 о О о о4 t ON го (N О О г0 00 о о
157. Доходы от реализации (тыс.руб.) О) X t ГО го го л г- <ч г-1- г- 3 ГО 00 52 533 г--(Ч г- ft 212 629 188 326 43 303 36 280 48 584 го го 1Л
158. Совокупный доход (тыс. руб.) X со ы г--t го го го ой го 00 <4 00 г- о го 00 52 533 К <4 Ы г^ го 217 576 188 450 го о го го 36 280 49 267 53 311
159. Код предприятия см о и о о r-i о о с* о о ГО о и ГО О 'J 3 и *t с и in О и 'Л О 8 и 8 о г* о У го
160. Чмес 2004 ell 86 184 86 177 7 86 178 101 036 92 0 1 751 2 437 71 652 0 459 1 460год 2003 с . 2 62 811 55 581 7 230 55 581 22 784 1 327 57 2 091 3 068 13 324 0 1 660 341 2 001
161. Змее 2004 с32 2 058 2 058 0 2 058 1 585 69 0 139 260 1 210 5 1 112 10 121год 2003 сЗЗ 15 273 15 060 213 15 273 4 108 423 18 466 1 240 2771 53 1 831 92 923
162. Чмес2004 с48 209 798 209 798 0 203 354 140 946 29 894 0 13 785 5 770 93 646 1 1 4 178 4 776 8 954год 2003 с49 51 575 51 559 16 50 951 25 928 6 473 1 142 10 274 11 149 6 748 306 1 2 855 1 562 4417
163. Чмес 2004 с49 48 207 48 195 12 0 33 304 0 0 9 930 9 646 6 365 98 1 3 180 1 119 4 299год 2003 с50 59 069 58 992 77 58 457 13 652 2 809 862 1 154 24 481 9 347 8 1 3 961 669 4 630
164. Чмес 2004 с50 38 262 38 256 6 38 115 11 130 -2 422 310 1 126 18 904 6 907 0 1 4 777 0 4 777год 2003 с51 359 274 358 522 752 194 477 38 678 26 985 2 195 3 867 92 923 23 644 20 1 23 550 6 544 30 093
165. Чмес2004 с51 229 017 228 948 69 160 420 55 204 10 746 0 3 801 80 790 37 413 0 1 20 222 2 378 22 600год 2003 с52 340 073 270 357 69 716 270 357 40 541 3 603 195 3 818 26 115 22 813 0 1 5 504 790 6 294
166. Чмес 2004 с52 286 134 268 663 17 471 268 663 100 143 5 027 280 3 631 13 661 78 024 0 1 2 502 1 144 3 646год 2003 с53-л 1 298 1 071 227 1 058 1 288 -279 0 627 0 113 9 0 0 9 9
167. Чмес2004 с53"-" 539 480 58 480 929 -359 92 600 297 77 0 0 22 0 22год 2003 с54"-" 1 619 1 058 561 1 058 6811 -228 0 245 490 1 903 0 0 0 74 74
168. Чмес2004 с54"-" 1 110 68 1 042 68 6815 -744 0 240 492 1 917 18 0 157 57 214г од 2003 с55"-" 7 530 7 530 0 7 530 6 334 75 324 1 229 0 4 206 69 0 0 4 4
169. Чмес2004 с55"-" 5 283 5 283 0 5 283 5 572 159 0 1 135 134 0 0 0 72 38 110год 2003 с56 72 068 71 814 254 71 814 24 705 15 257 171 2 420 0 11 483 0 161 2 005 2 166
170. Чмес2004 с56 47 425 47 232 192 47 232 6 887 8 763 135 188 0 3 878 0 2 195 404 2 599год 2003 с57 145 843 143 690 2 153 80 961 246 058 5 130 3518 90 179 21 107 212 0 3 952 296 4 248
171. Чмес2004 с57 84 735 75 946 8 789 73 208 281 609 8 736 1 999 105 538 23 142 094 0 9 025 41 9 067год 2003 с58 2 265 2 265 0 1 677 31 231 39 6 9 0 4 063 0 160 92 252
172. Чмес 2004 с58 5 789 5 789 0 5 765 23 314 314 1 12 0 5 426 0 76 76 151год 2003 с59 3 233 3 233 0 3 233 759 353 0 79 1 366 0 209 32 241
173. Чмес 2004 с59 2 109 2 109 0 2 108 533 496 0 0 0 33 0 174 119 293год 2003 с60 83 82С 83 820 6 83 82С 35 987 2 251 2 96С 9 704 10 16 279 0 -1 488 488 -999
174. Чмес 2004 с60 49 979 49 979 0 49 979 33 ООО 1 356 825 10 8 20 ООО 0 2618 287 2 905год 2003 с61 56 800 56 176 624 С 111 447 0 351S 4 357 17 27 974 159 2515 296 2 810
175. Чмес 2004 с61 46614 46 508 106 46 50" 157 271 1 056 421 4 306 15 20 23С 570 6 099 29S 6 397со
176. Исходная информация для построения математической моделиi, Номер наблюдения Код предприятия Значение входных факторов Xij, i=1,N, j=1,n Значение выходного фактора
177. Шаблон преобразования информации в файл с единой системой измерения
178. А |В 1С ID |Е IG |Н II |к |L |М |N |0 |Р |o и
179. Шаблон преобразования данных информации в файл сединой системой измерения2
180. Наименование предприятия сбЗ4 Нарастающим итогом
Похожие диссертации
- Совершенствование управления региональными социально-экономическими комплексами на основе оценки трудового потенциала
- Совершенствование системы планирования и прогнозирования на предприятиях АПК Республики Дагестан
- Совершенствование методики планирования налоговых поступлений (бюджетных назначений) в территориальных налоговых органах
- Проблемы повышения эффективности налогового контроля
- Совершенствование системы налогообложения доходов иностранных организаций