Моделирование поступлений налога на добавленную стоимость - Оценка налоговой нагрузки бизнеса

Реальные поступления налога на добавленную стоимость (NDS) характеризуются относительно стабильной динамикой.

На основе результатов теста Дикки-Фуллера (с включением первых четырех лагов) гипотеза о наличии единичного корня отвергается на 5%-м уровне значимости. Моделирование поступлений налога дает следующие результаты:

Модель 1. TS-модель поступлений налога на добавленную стоимость (AIC = 18,85; BIC = 19,06; R2 = 0,93):

NDS = 35327,070 + 7169,498 - sd 01 + 26351,950 - d12.01 + 68729,940 - d01.05 + 0,770 - AR(12) ? 0,886 - MA(12) (7)

Модель 2. DS-модель поступлений налога на добавленную стоимость (AIC = 19,74; BIC = 20,00; R2 = 0,90):

D(NDS) = 1093,974 ? 10382,990 - sd02 ? 5193,071 - sd03 + 68383,990 - d01.05 ? 25181,070 - d03.05 - 0,892 - d(NDS(?1)) ? 0,474 - d(NDS(?2) ? 0,889 - MA(11). (8)

Как и в случае с налогом на доходы физических лиц, качественные характеристики прогнозов поступлений НДС в 1-м полугодии 2009 года довольно низкие, несмотря на высокие объясняющие свойства моделей. В основном это обусловлено пиком поступлений в январе 2009 года (в связи с изменением принципа взимания НДС, переходом на обязательное определение даты возникновения обязанности по уплате НДС по методу начислений и изменением порядка применения нулевой ставки для транспортных услуг).

В случае НДС влияние неплатежей на обязательства может быть не таким существенным, как для других налогов. Так, рост дебиторской задолженности (в случае применения кассового метода) приводит к сокращению числа оплаченных операций и уменьшению обязательств. В то же время входящий в сумму платежа НДС нельзя до момента оплаты вычитать из суммы налога, начисляемого по результатам реализации, что приводит к увеличению обязательств по налогу на ту же сумму.

Модель 3. Макроэкономическая модель поступлений налога на добавленную стоимость в t-м месяце (оценка базы на основе показателя ВВП, скорректированного на величину чистого экспорта) (AIC = 19,34; BIC = 19,50; R 2 = 0,88):

NDST = 14499,950 + 22962,510 - dt12.01 + 72878,390 - dt01.05 + 0,027- GDPET-1 - 112.947- PRCRT-6 (9)

Модель 4. Макроэкономическая модель поступлений налога на добавленную стоимость в t-м месяце (оценка базы на основе объема розничного товарооборота) (AIC = 19,05; BIC = 19,26; R2= 0,91):

NDSt = 6779,779 + 25981,300 - dt12.01 + 66080,020 - dt01.05 +0,087 - RTT-1+ 187584,100 - d(IPC)T-6 (10)

В течение рассматриваемого периода в налоговое законодательство, определяющее порядок уплаты НДС, были внесены изменения. В процессе спецификации моделей проверялась гипотеза о различии в средней ставке налога в подпериодах, но для обеих моделей (модели 3 и 4) гипотеза отвергается.

Таблица 14. Характеристики одношаговых прогнозов поступлений по налогу на добавленную стоимость в консолидированный бюджет РФ в 2014 г. на основе макроэконометрических моделей

Показатель

Модель 3

Модель 4

Метод 1

Метод 2

Метод 1

Метод 2

Среднее квадратическое отклонение

9829,69

10214,86

10507,07

10359,90

Среднее абсолютное отклонение

7429,27

7666,44

8127,40

7696,65

Среднее абсолютное отклонение в %

22,92

24,01

26,72

25,29

Результаты, представленные в таблице 14, свидетельствуют, что использование показателя ВВП, скорректированного на величину чистого экспорта, в качестве оценки налоговой базы НДС позволяет получить прогнозы более высокого качества, чем когда используется объем розничного товарооборота.

Таким образом, выбор моделей для прогнозирования является неоднозначным процессом и зависит, с одной стороны, от качественных статистических характеристик моделей, с другой -- от глубины прогноза. В принципе, в силу своей прозрачности макроэкономические модели в большинстве случаев предпочтительнее, так как отражают реальные экономические связи. Однако хорошо специфицированную макроэкономическую модель не всегда можно построить и тем более оценить. Основное препятствие -- узость статистической базы, низкое качество и малое число наблюдений. В условиях частых изменений законодательства качество прогнозов может быть улучшено за счет, во-первых, переоценки моделей (а не только коэффициентов) с учетом обновления фактических данных, во-вторых, корректировки прогнозных значений на основе экспертных оценок о величине ожидаемых объемов поступлений в ответ на те или иные изменения в законодательстве или вследствие изменения поведенческой стратегии налогоплательщиков, в-третьих, дезагрегирования данных, т. е. перемещения анализа динамики налоговых поступлений на уровень секторов и отраслей.

Похожие статьи




Моделирование поступлений налога на добавленную стоимость - Оценка налоговой нагрузки бизнеса

Предыдущая | Следующая