📄Работа №189910
Тема: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ПОСТУПЛЕНИЙ НАЛОГА НА ПРИБЫЛЬ ОРГАНИЗАЦИЙ В КОНСОЛИДИРОВАННЫЙ БЮДЖЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
экономика
Объем:
58 листов
Год:
2022
Просмотров:
52
4300
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1 Налог на прибыль организаций в налоговой системе Российской Федерации 5
1.1 Расчет налоговой базы по налогу на прибыль организаций 5
1.2 Налоговый и отчетный период в РФ 12
1.3 Льготы по налогу на прибыль и другие налоговые режимы 15
1.4 Контроль уплаты налога на прибыль организаций и ответственность за нарушение
налогового законодательства 17
1.5 Необходимость прогнозирования поступлений налога на прибыль 22
2 Обзор и применение методов прогнозирования поступлений налога на прибыль в бюджет Российской Федерации 25
2.1 Построение модели SARIMA 25
2.2 Построение модели на основе внешних факторов 36
Заключение 46
Литература 48
1 Налог на прибыль организаций в налоговой системе Российской Федерации 5
1.1 Расчет налоговой базы по налогу на прибыль организаций 5
1.2 Налоговый и отчетный период в РФ 12
1.3 Льготы по налогу на прибыль и другие налоговые режимы 15
1.4 Контроль уплаты налога на прибыль организаций и ответственность за нарушение
налогового законодательства 17
1.5 Необходимость прогнозирования поступлений налога на прибыль 22
2 Обзор и применение методов прогнозирования поступлений налога на прибыль в бюджет Российской Федерации 25
2.1 Построение модели SARIMA 25
2.2 Построение модели на основе внешних факторов 36
Заключение 46
Литература 48
📖 Введение
В условиях современного развития экономики России проблема прогнозирования поступлений в бюджет и его планирование становится все более и более насущной, так как от решения данной проблемы зависит не только политическая и экономическая стабильность в обществе, но и дальнейшее развитие и процветание страны.
Актуальность работы заключается в том, что на основании точного прогноза величины поступлений налога на прибыль организаций в консолидированный бюджет РФ может проводится эффективная бюджетная политика государства, так как доходная часть бюджета будет более точно определена. Построенную модель смогут применить бюджетные организации, а также Правительство РФ.
Объект исследования - налог на прибыль организаций в РФ.
Предмет исследования - экономико-математические методы прогнозирования величины отчислений налога на прибыль в региональный и федеральный бюджет.
Цель работы - получение прогнозных значений поступлений налога на прибыль в консолидированный бюджет РФ посредством применения эконометрических методов.
Задачи работы:
1) Изучить налоговую систему Российской Федерации по начислению и уплате налога на прибыль организаций
2) Изучение статистических данных о поступлениях налога на прибыль;
3) Сбор необходимых данных;
4) Рассмотрение эконометрических методов прогнозирования временных рядов;
5) Выбор наилучшей модели для прогнозирования без учета внешних макроэкономических факторов;
6) Рассмотрение набора макроэкономических показателей, влияющих на поступления налога на прибыль;
7) Построение модели, учитывающей внешние макроэкономические факторы;
8) Обобщение результатов, формулирование выводов о полученном прогнозе.
В ходе решения поставленных в работе задач применялись следующие методы исследования:
1) Анализ и обобщение теоретических материалов по теме исследования;
2) Эконометрические модели для прогнозирования временных рядов, содержащих сезонную компоненту;
3) Статистический анализ основных макроэкономических показателей, влияющих на поступления налога на прибыль;
4) Построение экономико-математической модели на основе макроэкономических показателей;
5) Анализ и обобщение полученных результатов
Практическое значение исследования состоит в том, что полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования и составления бюджета РФ в будущие периоды.
В работе были рассмотрены методы прогнозирования величины поступлений налога на прибыль в бюджет РФ.
В первой главе рассматривалась база по начислению налога на прибыль, методы ее расчета, способы уплаты налога на прибыль и методы государственного налогового контроля по своевременной и полной уплате налога.
Во второй главе разработаны две экономико-математические модели для прогнозирования величины налога на прибыль - с учетом внешних факторов и без него, были сделаны выводы о качестве полученных моделей, а также получен прогноз поступлений налога до марта 2023 года включительно.
Актуальность работы заключается в том, что на основании точного прогноза величины поступлений налога на прибыль организаций в консолидированный бюджет РФ может проводится эффективная бюджетная политика государства, так как доходная часть бюджета будет более точно определена. Построенную модель смогут применить бюджетные организации, а также Правительство РФ.
Объект исследования - налог на прибыль организаций в РФ.
Предмет исследования - экономико-математические методы прогнозирования величины отчислений налога на прибыль в региональный и федеральный бюджет.
Цель работы - получение прогнозных значений поступлений налога на прибыль в консолидированный бюджет РФ посредством применения эконометрических методов.
Задачи работы:
1) Изучить налоговую систему Российской Федерации по начислению и уплате налога на прибыль организаций
2) Изучение статистических данных о поступлениях налога на прибыль;
3) Сбор необходимых данных;
4) Рассмотрение эконометрических методов прогнозирования временных рядов;
5) Выбор наилучшей модели для прогнозирования без учета внешних макроэкономических факторов;
6) Рассмотрение набора макроэкономических показателей, влияющих на поступления налога на прибыль;
7) Построение модели, учитывающей внешние макроэкономические факторы;
8) Обобщение результатов, формулирование выводов о полученном прогнозе.
В ходе решения поставленных в работе задач применялись следующие методы исследования:
1) Анализ и обобщение теоретических материалов по теме исследования;
2) Эконометрические модели для прогнозирования временных рядов, содержащих сезонную компоненту;
3) Статистический анализ основных макроэкономических показателей, влияющих на поступления налога на прибыль;
4) Построение экономико-математической модели на основе макроэкономических показателей;
5) Анализ и обобщение полученных результатов
Практическое значение исследования состоит в том, что полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования и составления бюджета РФ в будущие периоды.
В работе были рассмотрены методы прогнозирования величины поступлений налога на прибыль в бюджет РФ.
В первой главе рассматривалась база по начислению налога на прибыль, методы ее расчета, способы уплаты налога на прибыль и методы государственного налогового контроля по своевременной и полной уплате налога.
Во второй главе разработаны две экономико-математические модели для прогнозирования величины налога на прибыль - с учетом внешних факторов и без него, были сделаны выводы о качестве полученных моделей, а также получен прогноз поступлений налога до марта 2023 года включительно.
✅ Заключение
Таким образом, основные задачи преддипломной практики были выполнены: проанализированы принципы формирования налоговой базы по налогу на прибыль, проведено построение прогнозной модели, анализ ее применимости на практике и получение прогноза.
SARIMA обучалась на месячных данных, имевших явную сезонность. Все предпосылки модели были выполнены, что говорит о возможности применять разработанную модель для оценки поступлений налога на прибыль организаций в бюджет РФ и составления бюджета на их основе. Я бы рекомендовал использовать модель SARIMA, так как исследуемый экономический показатель имеет подходящую для данной модели структуру, соответственно полученный прогноз наиболее вероятно будет ближе к действительности.
Однако построенная модель неустойчива к изменениям в налоговом кодексе РФ, внешнеполитической обстановке, значительным сдвигам в экономике и т.п. так как перечисленные события могут сильно повлиять на поступления налога на прибыль, в то время как построенная модель делает прогноз лишь на основе предыдущих значений исследуемого показателя, никак не учитывая реальные события, происходящие в мире, поэтому использование прогнозной модели будет наиболее эффективно с привлечением экспертных оценок, таких как ожидаемый уровень инфляции и примерная степень роста/сокращения налоговых поступлений в прогнозируемом периоде.
Построение модели, полностью основанной на внешних факторах воздействия, представленных основными макроэкономическими показателями, отражающими наиболее весомые отрасли деятельности, от которых поступило больше всего налога на прибыль организаций, нельзя назвать успешным - коэффициент детерминации, который выступает основным показателем качества линейных регрессионных моделей, крайне низок для месячных данных - в лучшем случае более 60% изменчивости объема налоговых поступлений остается необъясненным. Также существует проблема прогноза самих независимых переменных: индексов производства и добычи полезных ископаемых и так далее; при добавлении лага в объясняющие экономические показатели качество модели падает еще сильнее, что делает ее не пригодной для прогнозирования величины поступлений налога на прибыль в консолидированный бюджет РФ.
Налог на прибыль является одним из важнейших источников дохода субъектов Российской Федерации - его прогнозирование на уровне консолидированного позволит оценить финансовую самообеспеченность регионов и рассчитать предполагаемый необходимый уровень поддержки от правительства. С такой точки зрения наиболее ценным представляется прогнозирование налога по месяцам, так как многие государственные расходы имеют такую же периодичность, например, зарплаты государственных работников.
Построенная модель SARIMA рекомендуется к применению, однако она может быть улучшена, путем ее расширения до класса SARIMAX, где X - exogenous, внешние факторы, например, уже предложенные в работе индексы, оборот оптовой торговли и т.п. Добавление дополнительных переменных может повысить точность модели на обучающей выборке, однако из-за роста количества оцениваемых параметров может теряться генерализуемость модели - необходимо заново подбирать оптимальные гиперпараметры и проверять оценки коэффициентов на тестовом наборе данных.
Последние события февраля-марта 2022 года еще не успели повлиять на поступления налога на прибыль, так как март является лишь крайней точкой оплаты суммы налога, формирующейся на протяжении налогового периода, однако, уход некоторых компаний с рынка РФ, месячная инфляция в 7%, санкции, введенные против структурно-значимых банков и т.д. обязательно повлияют на всю экономическую систему РФ и, соответственно, на отчисления налога на прибыль, так что даже в случае серьезных расхождений будущих значений поступлений налога и представленных в работе прогнозных, полученная разница может интерпретироваться в качестве влияния спецоперации на величину отчислений налога на прибыль в консолидированный бюджет.
SARIMA обучалась на месячных данных, имевших явную сезонность. Все предпосылки модели были выполнены, что говорит о возможности применять разработанную модель для оценки поступлений налога на прибыль организаций в бюджет РФ и составления бюджета на их основе. Я бы рекомендовал использовать модель SARIMA, так как исследуемый экономический показатель имеет подходящую для данной модели структуру, соответственно полученный прогноз наиболее вероятно будет ближе к действительности.
Однако построенная модель неустойчива к изменениям в налоговом кодексе РФ, внешнеполитической обстановке, значительным сдвигам в экономике и т.п. так как перечисленные события могут сильно повлиять на поступления налога на прибыль, в то время как построенная модель делает прогноз лишь на основе предыдущих значений исследуемого показателя, никак не учитывая реальные события, происходящие в мире, поэтому использование прогнозной модели будет наиболее эффективно с привлечением экспертных оценок, таких как ожидаемый уровень инфляции и примерная степень роста/сокращения налоговых поступлений в прогнозируемом периоде.
Построение модели, полностью основанной на внешних факторах воздействия, представленных основными макроэкономическими показателями, отражающими наиболее весомые отрасли деятельности, от которых поступило больше всего налога на прибыль организаций, нельзя назвать успешным - коэффициент детерминации, который выступает основным показателем качества линейных регрессионных моделей, крайне низок для месячных данных - в лучшем случае более 60% изменчивости объема налоговых поступлений остается необъясненным. Также существует проблема прогноза самих независимых переменных: индексов производства и добычи полезных ископаемых и так далее; при добавлении лага в объясняющие экономические показатели качество модели падает еще сильнее, что делает ее не пригодной для прогнозирования величины поступлений налога на прибыль в консолидированный бюджет РФ.
Налог на прибыль является одним из важнейших источников дохода субъектов Российской Федерации - его прогнозирование на уровне консолидированного позволит оценить финансовую самообеспеченность регионов и рассчитать предполагаемый необходимый уровень поддержки от правительства. С такой точки зрения наиболее ценным представляется прогнозирование налога по месяцам, так как многие государственные расходы имеют такую же периодичность, например, зарплаты государственных работников.
Построенная модель SARIMA рекомендуется к применению, однако она может быть улучшена, путем ее расширения до класса SARIMAX, где X - exogenous, внешние факторы, например, уже предложенные в работе индексы, оборот оптовой торговли и т.п. Добавление дополнительных переменных может повысить точность модели на обучающей выборке, однако из-за роста количества оцениваемых параметров может теряться генерализуемость модели - необходимо заново подбирать оптимальные гиперпараметры и проверять оценки коэффициентов на тестовом наборе данных.
Последние события февраля-марта 2022 года еще не успели повлиять на поступления налога на прибыль, так как март является лишь крайней точкой оплаты суммы налога, формирующейся на протяжении налогового периода, однако, уход некоторых компаний с рынка РФ, месячная инфляция в 7%, санкции, введенные против структурно-значимых банков и т.д. обязательно повлияют на всю экономическую систему РФ и, соответственно, на отчисления налога на прибыль, так что даже в случае серьезных расхождений будущих значений поступлений налога и представленных в работе прогнозных, полученная разница может интерпретироваться в качестве влияния спецоперации на величину отчислений налога на прибыль в консолидированный бюджет.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.