Прогнозирование доходов федерального бюджета: на примере налога на прибыль тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Карев, Михаил Александрович

• Карев, Михаил Александрович
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Карев, Михаил Александрович

Введение

Глава 1. Теоретический аспект государственного прогнозирования доходов

1.1. Система методов прогнозирования

1.2. Подходы к прогнозированию государственных доходов

1.3. Государственное налоговое прогнозирование

Глава 2. Прогнозирование налога на прибыль.

2.1. Анализ качества прогнозирования доходов федерального бюджета

2.2. Ошибка прогнозирования налога на прибыль

2.3. Факторный анализ прогноза налога на прибыль

Глава 3. Рекомендации по повышению качества прогнозирования налога на прибыль.

3.1. Оптимизация системы подготовки статистической информации в части формирования доходов федерального бюджета

3.2. Совершенствование модели прогнозирования налога на прибыль

3.3. Методы повышения качества прогнозирования доходов федерального бюджета

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование доходов федерального бюджета: на примере налога на прибыль»

Актуальность исследования

Мировой финансовый кризис 2008 года смог всего за несколько месяцев выявить слабые стороны большинства экономик мира. Некоторые из них он поверг в глубокую рецессию, справиться с которой они не могут до сих пор.

Российская экономика не стала исключением. После себя кризис оставил нашей стране проблемы с развитием промышленности, привлечением инвестиций, получением кредитов под приемлемые проценты, как у российских, так и у международных организаций, а также значительно сократил объем Резервного фонда, копившегося годами. Главное, финансовый кризис вновь напомнил России о давно забытом дефицитном бюджете, который по итогам 2009 года составил 5,9% к ВВП, а по итогам 2010 года - 4,0% к ВВП1.

Однако во всех появившихся проблемах и трудностях можно найти положительный аспект. Мировой финансовый кризис дал каждой стране, в том числе и России, возможность исправить допущенные ошибки в построении своих экономик, а где-то не просто исправить, а выбрать другой путь развития.

Одним из таких направлений, которое могло бы быть значительно преобразовано, может стать система прогнозирования государственных финансов. Причем не вся система, а ее часть - прогноз доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

В ввиду больших объемов расходования средств 2008-2010 годах на меры антикризисной поддержки экономики страны, реализацию приоритетных проектов, сохранения докризисных объемов финансирования

1 Отчет Казначейства России об исполнении бюджета за 2009 и 2010 года. социальной сферы, а также снижения размера Резервного фонда, качественное прогнозирование доходов, которые будут собраны в ближайшие несколько лет, важная задача правительства страны.

Качественное прогнозирование в переходный период развития экономики не подразумевает под собой формирование сугубо консервативных прогнозов, позволяющих перестраховаться в ближайшие несколько лет экономической неопределенности. Однако это также не подразумевает необоснованно завышенных ожиданий поступления доходов в бюджет страны.

В текущей ситуации необходимо разработать сбалансированный подход к прогнозированию доходов, который будет одинаково эффективен, как в периоды нестабильности, так и во время поступательного роста экономики. Причем разработка и совершенствование применяемых подходов должны проводиться не только с точки зрения использования правильной концепции при разработке прогнозов, но и с точки зрения применения качественных моделей и методов прогнозирования.

Степень изученности проблемы.

Рассмотрение вопроса государственного прогнозирования доходов в исследованиях зарубежных авторов строго разделено на два аспекта. Во-первых, анализируются технические подходы, используемые при государственном прогнозировании (А. Ауэрбах, Дж.С. Армстронг, И. Допке, Т. Пайк, Д. Сэвадж). Во-вторых, рассматриваются возникающие в процессе прогнозирования ошибки и проводится всесторонний анализ приводящих к ним факторов. (С. Бреттшнайдер, Н. Мокан, С. Данингер, Р. Роджерс).

В российской экономической литературе, на данный момент, не существует комплексного отражения проблемы качества прогнозирования доходов бюджетов различных уровней. Встречаются лишь отдельные работы, содержащие либо констатацию факта о несовершенстве системы государственного прогнозирования доходов (Е.В. Боровикова, A.B. Едронов,

O.JI. Гвызин, М.И. Яндив), либо рассматривающие лишь методы социально-экономического прогнозирования (Ю.В. Белецкий, В.И. Дудорин).

Значительный вклад в решение проблем, связанных с различными вопросами функционирования бюджетной системы Российской Федерации, в том числе и в части доходов, внесли A.JI. Кудрин, Е.В. Бушмин, М.П. Афанасьев, А.Н. Клепач.

Немногочисленную группу экономистов, анализирующих проблему прогнозирования доходов в ее много факторном характере, образуют A.A. Паскачев, Ф.К. Садыгов, P.A. Саакян, Е.Т. Гурвич и другие.

Не смотря на большой объем зарубежных исследований по вопросу государственного прогнозирования доходов, работ российских авторов, охватывающих как применяемые методы, так и особенности формирования прогнозов доходов по отдельным видам налоговых и неналоговых поступлений не много. Данный факт позволяет считать, что российские реалии и возможности прогнозирования доходной части бюджета, как в целом, так и по отдельным видам доходов, еще до конца не изучены.

Целью диссертационной работы является - разработка и обоснование методики прогнозирования налога на прибыль в целях минимизации отклонения между прогнозной и фактической величиной доходов бюджета, а также формирование альтернативных мер повышения качества прогнозов доходной части федерального бюджета.

Поставленная цель предопределила необходимость решения следующих задач: раскрыть особенности методологического инструментария прогнозирования доходов бюджета в условиях проявления финансовой нестабильности в экономике; определить приоритетность и область применения методов прогнозирования налоговых доходов в бюджетном процессе и обобщить функционально-элементное взаимодействие моделей построения прогнозов налоговых поступлений; исследовать теоретические основы государственного прогнозирования и предложить пути его совершенствования;

- изучить мировую практику прогнозирования доходов бюджета и выявить основные причины несоответствия между прогнозом и фактом;

- определить ошибку прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации, используя факторный анализ и другие известные методы;

- проанализировать существующие в мире методики прогнозирования налога на прибыль и разработать модель прогнозирования налога на прибыль, эффективно функционирующую в российских реалиях, на основе синтеза рассмотренных моделей;

- сформулировать альтернативные методы повышения качества бюджетных прогнозов; внести предложения по совершенствованию процесса прогнозирования доходов федерального бюджета в целях повышения его эффективности.

Предмет исследования - организация и методы прогнозирования доходов федерального бюджета и, в частности, налога на прибыль, применяемые Минфином России и Минэкономразвития России.

Объект исследования - процесс прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации и, в частности, прогноз налога на прибыль.

Теоретическая и методологическая основа исследования. В основу диссертации легла классическая теория прогнозирования, основанная на тезисе, сформулированном К. Грэйнджером, что все налоговые агенты стремятся минимизировать потери, связанные с ошибками прогноза. Авторо опирался также на исследования А. Ауэрбаха и Дж.С. Армстронга по вопросу качества государственного прогнозирования доходов. Часть исследований проведена с использованием процедур Бокса-Дженкинса.

При написании диссертации в качестве инструментальной базы используется теория финансов, теория статистики, системный подход и метод анализа исторических аналогий, синтез теоретического и практического материала, сравнительный, факторный, корреляционно-регрессионный анализ, метод экспертных оценок, моделирование поступления налога на прибыль в бюджет. Применение указанных теорий и методов позволяет обеспечить достоверность исследования и обоснованность выводов.

Информационно-эмпирической базой исследования явились прогнозы доходов федерального бюджета, прогноз социально-экономического развития, статистические исследования качества социально-экономического прогнозирования и государственного прогнозирования доходов, статистические данные Казначейства России и Федеральной службы государственной статистики (Росстата), налоговая отчетность Федеральной налоговой службы, информационные ресурсы Интернет.

Положения, выносимые на защиту:

- классификация методов прогнозирования налога на прибыль по величине максимально возможного горизонта прогноза;

- модель прогнозирования налога на прибыль с использованием регрессионных уравнений при определении прибыли для целей налогообложения;

- модель реализации композитного подхода (консенсус-прогноз) к прогнозированию доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Научная новизна, содержащаяся в диссертационном исследовании, состоит в следующем:

- предложена классификация на основе систематизации существующих подходов к прогнозированию налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования (с. 28-34). В результате проведенного анализа оптимальной с точки зрения качества и горизонта прогноза является синтез моделей микромоделирования и эластичности либо микромоделирования и регрессионных уравнений (с. 35-37).

- выявлены основные факторы (изменение показателей социально-экономического развития, величина мировых цен на нефть, изменение законодательства, несовершенства используемой модели прогнозирования), оказывающие наибольшее влияние на величину несоответствия между прогнозом и ошибки прогноза доходов и налога на прибыль (с. 57-59), а также определена взаимосвязь между качеством прогнозирования доходов и налога на прибыль (с. 53). Данная связь заключается в том, что ошибка прогнозирования налога на прибыль больше совокупной ошибки прогноза доходов бюджета в целом, что говорит о существовании более качественных прогнозов по другим видам поступлений в бюджет.

- разработана комплексная модель прогнозирования поступлений от налога на прибыль, использующая результаты регрессионного анализа (с. 7075, с. 81-88). Основными факторами, влияющими на качество прогноза налога на прибыль, являются объем прибыли организаций без учета полученных убытков и цена на нефть марки «Urals». Данные факторы введены в регрессионное уравнение определения прибыли для целей налогообложения в качестве неизменных переменных.

- предложена модель прогнозирования доходов бюджета на основе композитного подхода (консенсус-прогноз), реализованного в виде линейного уравнения регрессии с определением веса n-различных прогнозов (с. 93).

- дана рекомендация по представлению официальной оценки ошибки прогноза в отчете об исполнении бюджета (с. 96-97), а также указания приведших к ней факторов, что наряду с другими мерами позволит снизить из года в год возникающую неточность прогноза.

Практическая значимость диссертационного исследования. Основные выводы и предложения диссертационного исследования могут быть использованы Минфином России и Минэкономразвития России с целью повышения качества прогнозирования поступлений от налога на прибыль в федеральный и консолидированный бюджет. Обоснованные автором методические процедуры, направленные на повышение эффективности прогноза, могут значительно повысить точность разрабатываемых государственных прогнозов бюджета на текущий финансовый год и среднесрочную перспективу.

Развитие системы консенсус-прогноза способно стать решающим фактором в повышении качества всей системы государственного прогнозирования доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

Аналитические материалы и практические выводы могут быть задействованы при подготовке учебных пособий и методических материалов к лекциям по дисциплине «Финансы» и «Планирование и прогнозирование», спецкурсу «Бюджет и бюджетная система».

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Карев, Михаил Александрович

Основные выводы и результаты диссертационного исследования заключаются в следующем:

1. Рассмотрены основные подходы прогнозирования государственных доходов, существующие в мире. Среди них выделены те, в которых особое внимание уделено техническим аспектам прогнозирования и анализу возникающих в процессе прогнозирования ошибок и приводящих к ним факторов.

2. Проанализированы существующие модели прогнозирования прямых и косвенных налогов, с выделением основных методов прогнозирования к которым относятся: метод предпоследнего года, метод скользящей средней, метод прямых оценок. Отдельное внимание уделено особенностям существующих систем прогнозирования доходов в ведущих странах мира, с выделением основного метода, играющего ключевую роль в процессе прогнозирования государственных доходов.

3. Рассмотрена наиболее полная на данный момент классификация методов прогнозирования доходов, в основу которой заложено разделение моделей по использованию макро и микро подходов. По итогам проведенного анализа существующих моделей прогнозирования доходов, сделан вывод о том, что наиболее продуктивным и точным методом прогнозирования бюджетных доходов по отдельным видам налоговых поступлений является симбиоз методов микромоделирования и эластичности.

4. Проведено исследование качества прогнозирования доходов федерального бюджета за пятнадцатилетний период, по итогам которого средняя абсолютная ошибка составила 20,9%. Данная величина ошибки свидетельствует о том, что существует значительный резерв улучшения качества прогноза государственных доходов.

5. Анализ возникающей ошибки прогнозирования доходов бюджета показал, что одни и те же методики прогнозирования показывают различный по точности результат, что говорит о наличии других факторов, влияющих на прогноз. Один из них - изменение мировой цены на нефть марки «Urals». Данный факт, безусловно, учитывается при подготовке прогноза бюджета, однако по результатам исполнения получается, что доходы не настолько сильно зависят от изменения цены на нефть, как это предполагалось при разработке бюджета.

6. Проведенное исследование показало, что величина прогноза доходов бюджета на очередной финансовый год очень схожа с фактически поступившим объемом доходов предыдущего года, что свидетельствует о наличии консервативных оценок в процессе подготовки проектов бюджета. Минусом данного факта является то, что при этом значительно возрастает величина ошибки прогнозирования, а точнее та ее часть, которая не зависит от качества использованных методик прогнозирования отдельных налогов, а

11. По результатам корреляционно-регрессионного анализа разработана модель прогноза прибыли для целей налогообложения -основного фактора, влияющего на качество прогноза данного налога. В качестве неизменных факторов в данной модели выступают объем прибыли организаций без учета полученных убытков и мировая цена на нефть. Сравнительный анализ данных, полученных с использованием регрессионной модели и метода, используемого ранее, показал наилучшее приближение смоделированных значений к исходным данным. Тем самым доказана целесообразность использования в дальнейшем анализе методов корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего учитывать влияние на процесс поступления налога на прибыль различных факторов.

12. Наряду с модификацией используемой модели даны рекомендации по улучшению качества прогноза налога на прибыль альтернативными методами. К их числу, в первую очередь, относится использование композитного подхода к прогнозированию, который представлен в виде линейного уравнения регрессии с определением веса п-различных прогнозов.

13. Значительным шагом по улучшению качества прогноза всех бюджетных показателей может стать представление официальной оценки ошибки прогноза, а также указания факторов, приведших к ошибке и мер, необходимых для повышения качества подготавливаемого прогноза.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что высказанные рекомендации относительно совершенствования прогноза налога на прибыль можно использовать при очередной подготовке проекта федерального закона о федеральном бюджете на очередной финансовый год и плановый период.

Перспективным направлением повышения качества системы прогнозирования в России также видится применение композитного подхода (консенсус-прогноза) не только в отношении налога на прибыль, но и других видов поступлений в бюджет. Реализация данной меры позволит приблизить эффективность Российских прогнозов к мировым стандартам государственного прогнозирования доходов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Карев, Михаил Александрович, 2011 год

1. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 1994 год» от 1 июля1994 года № 9-ФЗ (в ред. Федерального закона от 23.12.1994 N 75-ФЗ, с изм., внесенными Федеральными законами от 01.02.1995 N 11-ФЗ, от 31.03.1995 N39-03).

2. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 1995 год» от 31 марта1995 года № 39-Ф3 (в ред. Федеральных законов от 24.04.1995 N 46-ФЗ, от 22.08.1995 N 150-ФЗ, от 27.12.1995 N 212-ФЗ, от 31.12.1995 N 228-ФЗ);

3. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 1997 год» от 26 февраля 1997 года № 29-ФЗ (в ред. Федеральных законов от 14.07.97 N 98-ФЗ, от 26.12.97 N 154-ФЗ, от 30.12.97 N 155-ФЗ, от 30.12.97 N 156-ФЗ, от 09.01.98 N 12-ФЗ)

4. Постановлением Конституционного Суда РФ от 17.07.1998 N 23-П, Федеральными законами от 22.02.1999 N Зб-ФЗ, от 31.12.1999 N 227-ФЗ, от 27.12.2000 N 150-ФЗ, от23.12.2003 N 186-ФЗ)

5. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 2005 год» от 23 декабря 2004 года № 173-Ф3 (в ред. Федеральных законов от 05.07.2005 N 84-ФЗ, от 04.11.2005 N 141-ФЗ)

6. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 2006 год» от 26 декабря 2005 года № 189-ФЗ (в ред. Федеральных законов от 26.07.2006 N 136-Ф3, от 01.12.2006 N 197-ФЗ)

7. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 2007 год» от 19 декабря 2006 года № 238-Ф3 (в ред. Федеральных законов от 15.05.2007 N 74-ФЗ, от 07.06.2007 N 98-ФЗ, от 17.07.2007 N 132-Ф3, от 02.11.2007 N 246-ФЗ, от 23.11.2007 N 267-ФЗ)

8. Налоговый кодекс Российской Федерации: части первая и вторая (действующая редакция);

9. Бюджетный кодекс Российской Федерации (действующая редакция);1. Монографии

10. Актуальные проблемы укрепления региональных финансов. / Под. ред. Д.Э.Н., проф. Н.Г.Сычева и д.э.н. проф. К.И. Таксира. М.: Финансы, 2004.-416 е., сил.

11. Афанасьев, М. П., Кривогов, И. В. Модернизация государственных финансов. — М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006.

12. Афанасьев, Мст. П., Беленчук, А. А., Кривогов, И. В. Бюджет и бюджетная система / под ред. Мст. П. Афанасьева. — М.: Юрайт, 2009.

13. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие. М.: ИНФРА - М, 2003. - 260 с. - (Серия "Высшее образование")

14. Боровикова Е.В. Развитие налогового и бюджетного планирования в субъектах Российской Федерации // Диссертация доктора экономических наук: 08.00.10 Российская академия государственной службы при Президенте РФ. Москва, 2009. - 311 с.

15. Бушмин Е.В. Бюджет: процедуры и эффективность. Научное издание. М., Изд. «Альтернатива» «Евролинц», 2003, 372 стр.

16. Бушмин Е.В. Государственные и муниципальные доходы // Пособие, Москва, 2010 г.

17. Горский И.В., Малис Н.И. Медведева О.В. Налоговая политика России: Проблемы и перспективы (под ред. Горского И.В.) М.: Финансы и статистика, 2003

18. Дуброва Т.Д. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для ВУЗов. М.: ЮПИТИ-ДАПА, 2003 г

19. Дудорин В.И. и др. Методы социально-экономического прогнозирования (специальные методы прогнозирования) М.: ГАУ, 2008

20. Ермилов В.Г. Бюджетное прогнозирование и планирование в системе государственного регулирования. // Учебное пособие для студентов IV курса. М. : изд. Академии бюджета и казначейства, 2000 г. - 56 с.

21. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики / Под ред. М.Г.Пазарова. -М.: Финстатинформ, 2002 г.

22. Налоги и информационные технологии: Под / научной редакцией Е.В. Бушмина-М.: Финансы и статистика, 1998.

23. Рабочая книга по прогнозированию /Под ред. Бестужева-Лады И.В. — М.: Мысль, 2001

24. Макаров B.JI. "Вычислимая модель Российской экономики", ЦЭМИ РАН, 1999.

25. Сердюкова H.A. Математика в экономике. // Учебное пособие. — м.: изд. Академии бюджета и казначейства, 1999 г., 166 с.

26. Сердюкова H.A. Оптимизация налоговой системы России. В 2-х частях. Часть I. М.: изд. Академии бюджета и казначейства, 2002 г., 189 с.

27. Сердюкова H.A. Оптимизация налоговой системы России. В 2-х частях. Часть II. М.: изд. Академии бюджета и казначейства, 2002 г., 195 с.

28. Эконометрика шаг за шагом Текст.: учеб. Пособие для вузов / A.B. Аистов, А.Г. Максимов; Гос. Ун-т Высшая школа экономики. -М.: Изд. Дом ГУ ВШЭ, 2006

29. Armstrong J.S. Long-Range Forecasting From Crystal Ball to Computer, 2nd edition New-York: John Wiley & Sons, 1985

30. Armstrong, J. S. Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. — Springer, 2001.

31. Buck, A.E. Public Budgeting. New York: Harper and Row, 1929

32. Granger C.W.J., Newbold P., Forecasting economic time series. Academic press, 1977

33. Lucas, Robert E. Econometric Policy Evaluation: A Critique. The Phillips Curve and Labor Markets. Amsterdam: North Holland, 1976

34. Lutkepohl, H. Forecasting aggregated vector ARMA processes. // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems series. Berlin: Springer, 1987, №284

35. Neter, J., M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim & W. Wasserman Applied Linear Statistical Models-Chicago: Irwin, 1996

36. Makridakis S. and Wheelwright S. C.: The Handbook of Forecasting: A Manager's Guide. New York: John Wiley & Sons, 1987, pp.118-134.

37. Rubin, M. J., Peters, L., Mantell, N. Revenue forecasting and estimation. Handbook on Taxation. — New York: Marcel Dekker, 1999.

38. Spahn, P. В., Pearson, M. Tax Modelling for Economies in Transition — Hampshire: Macmillan Press, 1999.

39. Sun, J. and Lynch T.D. Government budget forecasting: theory and practice -Taylor&Francis Group, 2008, pp. 11-27

40. Статьи в периодических изданиях

41. Афанасьев М.П., Афанасьев Я.М. Методологические и теоретические основы формулировки закона А. Вагнера. Подходы к его тестированию // Вопросы государственного и муниципального управления, 2009, №3

42. Афанасьев, М. П., Кривогов, И. В. Финансы правового государства // Вопросы государственного и муниципального управления. — 2007. — № 2-3.

43. Балацкий E.B. Управление государственным сектором экономики и бюджетное прогнозирование // "Вестник московского университета Серия 6, Экономика" 2000 г. - № 1. - с. 3-14.

44. Белецкий Ю. Государственное прогнозирование экономического развития в России: технология и методы. // "Федерализм". № 4. —-1997 г. -с.17-37

45. Большаков СВ. Финансовое прогнозирование: теоретические аспекты. // "Финансы" . № 10. - 1999 г. - с. 53-54.

46. Бушмин Е.В., «Структура и динамика доходов федерального бюджета» / Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал 1, 2011, №2, с.

47. Гвызин O.JI. "Прогнозирование доходной составляющей федерального бюджета в системе органов федерального казначейства ".// Ученые записки. Выпуск 3 / Под ред. проф. Кольцова H.A. М.: изд. Академии бюджета и казначейства, 2003 г., с. 5-9

48. Гвызин O.JI. "Прогноз доходной составляющей федерального бюджета на территории субъекта РФ ". // "Финансы". № 2. - 2004 г.- с. 18-19.

49. Гурвич Е.Т. Насколько точны макроэкономические и бюджетные прогнозы? // Вопросы экономики №9 - 2006 г.

50. Едронов A.B. Практика планирования налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ // Финансы и кредит. — 2009. -№48 С. 55-65

51. Карев, М.А. Особенности прогнозирования доходов от налога на прибыль // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал. 2010. - № 1, с. 35-42;

52. Карев, М.А. Ошибки прогноза налога на прибыль // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал. 2010. - № 3, с. 5768;1.l

53. Карев M.A., «Консенсус-модель в системе государственного прогнозирования России» / Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал 1, 2011, №2, с. 87-94

54. Кудрин, A.JI. Бюджет основа обеспечения долгосрочной финансовой устойчивости страны // Финансы. - 2008. - № 12 - с. 3-8;

55. Кудрин, A.JI. Эффективная финансовая политика. М.: Издание Академии бюджета и казначейства, 2006;

56. Кудрин, A. JI. Новые направления финансовой политики: Материалы к лекциям. — М.: Изд-во Академии бюджета и казначейства, 2006.

57. Малис Н.И., Горский И.В. Налоговая политика России: перспективы роста доходов бюджета // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал. 2010 - № 2 - С. 19-28.

58. Малис Н.И. Налогообложение доходов в условиях экономического спада // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал. 2009 - № 1 - С. 25-34.

59. Малис Н.И. Снижение бремени как приоритет налоговой политики // журнал "Финансы", 2007 № 6

60. Малис Н.И., Вопросы налогообложения в условиях кризиса // журнал "Финансы", 2009 № 8

61. Яндив М.И., Прогнозирование доходов нуждается в усовершенствовании // Финансы. 2001. - № 4 - с. 12-14

62. Яшина Н.И. Теоретические и методические основы управления бюджетом: риски доходной части бюджета. // "Финансы и кредит".- № 8 (146).-2004 г.-с. 30-37.

63. Ahmed, S. Corporate Tax Models: A Review // State Bank of Pakistan, SPB working paper series. — 2006. — № 13

64. Ahmed, S. Modelling Corporate Tax Liabilities using Company Accounts. — Cambridge Working Papers in Economics. — 2004. — № 12.

65. Ashley R., On the usefulness of macroeconoraic forecasts as inputs to forecasting models. // Journal of forecasting. 1983 - №2

66. Auerbach, A. J., Dynamic revenue estimation // Journal of Economic Perspectives. 1996 - № 10 - p. 141-157.

67. Auerbach, A. J., On the Performance and Uses of Government Revenue Forecasts // National Tax Journal. — 1999. — Vol. 42. — № 4. — P. 767— 782.

68. Basu S., Emmerson C., Frayne C., An examination of the IFS corporation tax forecasting record. // The institute for fiscal studies, 2003

69. Batchelor R., Dua P., Forecaster diversity and the benefits of combining forecasts // Management Science 1995 - № 41 - p. 68-75

70. Bretschneider, S. I., Gorr W. L. Political and organizational influences on the accuracy of forecasting state government revenues // International Journal of Forecasting. 1989 - № 5 - p. 307-319.

71. Buettner T., Kauder B., Revenue Forecasting Practices: Differences across Countries and Consequences for Forecasting Performance // Fiscal Studies, Institute for Fiscal Studies 2009 - №. 31(3), p. 313-340

72. Cassidy, G., Kamlet M. S. An empirical examination of bias in revenue forecasts by state government // International Journal of Forecasting. 1989 -№5-p. 321-331.

73. Clemen R.T. Combining forecasts: A review and annotated bibliography. // International Journal of Forecasting 1989 - № 5

74. Corker, R. J., Holly S. Uncertainty and forecast precision // International Journal of Forecasting. -1986 № 2 - p. 53-70

75. Corrado, C. A., and Greene, M. N., Reducing uncertainty in short-term projections: Linkage of monthly and quarterly models. // Journal of Forecasting. 1988 - № 7

76. Corrado C.A., Reifschneider D., A monthly forecasting model of the United States economy. Board of Governors of the Federal Reserve System, 1986

77. Danninger, S., 2005, Revenue forecast as a performance targets, IMF working paper wp\05\14

78. Dopke, Jorg, Haben Konjunkturprognosen in Deutschland einen politischen Bias? // Journal of Applied Social Science Studies. 2000 - Vol. 120 - No. 4, - 587-620.

79. Freenberg, D. R., Gentry W.M. Testing the rationality of state revenue forecasts //Review of Economics and Statistics. 1989 - № 71 - p. 300-308

80. Fullerton, T. M. A composite approach to forecasting state government revenues: Case study of the Idaho sales tax // International Journal of Forecasting. 1989 - № 5 - p. 373-380

81. Gamboa, A. M. S. J. Development of Tax Forecasting Models: Corporate and Individual Taxes / PIDS Discussion Paper. — 2002. — № 06.

82. Gentry W.M. Do state revenue forecasts utilize available information // National Tax Journal. -1989 -Vol. 42 № 4 - p. 429-439

83. Gilles C., Hall J., Forecasting the PSBR outside government: the IFS perspective. //Fiscal Studies. 1998

84. Golosov M., King J., 2002, "The revenue forecast in IMF-Supported programs", IMF working paper wp\02\236

85. Haavelmo, T. The probability approach in econometrics // Econometrica 1944-No. 12: p. 22-23.

86. Howrey E. P., Hymans S. H., Donihue M. R., Merging monthly and quarterly forecasts: Experience with MQEM. // Journal of Forecasting. 1991 - № 10

87. Jonas, K., Rest G. J. Virginia's revenue forecasting process // Public Budgeting and Finance. 1992 - № 12 - pp. 70-81

88. Keen H. Jr., Composite models reduce forecast errors: The case of new automobile sales 1979-1983. // Business Economics. 1984 - №19

89. Koenker, R. Asymptotic theory and econometric practice //Journal of Applied Econometrics 1988 - № 3- p. 139 - 147

90. Koopman S.J., Ooms M., Time series modeling of daily tax revenues. Tinbergen institute, 2001

91. Kyobe, A.,Danninger S., Revenue Forecasting—How is it done? Results from a Survey of Low-Income Countries. // IMF working paper. 2005

92. Lienert, Ian C., and Feridoun Sarraf, Systemic Weaknesses of Budget Management in Anglophone Africa // IMF working paper. 2001

93. Lobo G.J., Nair R.D., Combining Judgmental and statistical forecasts: An application to earnings forecasts // Decision Sciences 1990 - № 21 - p. 446460

94. MacLaughlin R.L. The forecasters' batting averages. // Business Economics 1973 -№3

95. MacManus, S. A. Forecasting frustrations: Factors limiting accuracy // Government Finance Review. 1992 - June - pp. 7-11.

96. McNees S.K. Man vs. model? The role of judgment in forecasting // New England Economic Review. 1990 - July-August - pp. 41-52.

97. McNees S. K. The role of judgment in macroeconomic forecasting accuracy // International Journal of Forecasting. 1990 - № 6 - pp. 287-299

98. Miller P. J., Chin D. M., Using monthly data to improve quarterly model forecasts. Federal Reserve Bank of Mineapolis, 1996

99. Mocan, H. Nael, and Sam Azad, Accuracy and Rationality of State General Fund Revenue Forecasts: Evidence from Panel Data. // International Journal of Forecasting. 1995 - Vol. 11 - 417-427

100. Pike, Tim, and D. Savage, Forecasting the Public Finances in the Treasury // Fiscal Studies. -1998 Vol. 19 - No. 1 - 49-62.

101. Pina, A. and N. Venes, The political economy of EDP fisscal forecasts: an empirical Assessment. // Working Paper ISEG, 2007, № 023, Lisbon

102. Rathjens P., Robins R.P., Forecasting quarterly data using monthly information // Journal of Forecasting. 1993 - № 12

103. Rodgers, R. and Joyce P. The Effect of Underforecasting on the Accuracy of Revenue Forecasts by State Government // Public Administration Review. 1996-№56-pp. 48-56

104. Shamseldin A.Y., O'Connor K.M., Liang G.C. Methods for combining the outputs of different rainfall-runoff models. // Journal of Hydrology 1997 -№197

105. Shkurti, W. J. User's Guide to State Revenue Forecasting // Public Budgeting and Finance. 1990 - № 10 - pp. 79-94

106. Schroeder, L., and M. Wasylenko, Public Sector Forecasting in the Third World. // International Journal of Forecasting 1989 - Volume 5 - No. 3 -333-345.

107. Swiston A., Muhleisen M., Mathai K., 2007, "U.S. Revenue surprises: are happy days here to stay?", IMF working paper wp\07\143

108. Tanzi, Vito, 1977, "Inflation, lags in collection and the real value of tax revenue", staff papers International Monetary Fund, Vol. 24;1. Интернет ресурсы

109. Прогнозы социально-экономического развития Российской Федерации1994-2009 годов / Официальный интернет-ресурс Минэкономразвития России. — Режим доступа:118. http://www.economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/;

110. Отчеты о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации за1995-2008 гг. Электронный ресурс. / Официальный сайт Федеральной налоговой службы. — Режим доступа: http://www.nalog.ru;

111. Официальный сайт Казначейства Российской федерации Электронный ресурс. — Режим доступа: www.roskazna.ru

112. Официальный сайт Федеральной налоговой службы Российской федерации Электронный ресурс. — Режим доступа: www.nalog.ru

113. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики Российской федерации Электронный ресурс. — Режим доступа: www.gks.ru

114. Информационный ресурс www.oilcapital.ru

115. Рис. 1 Блок-схема разработки прогноза параметров федерального бюджета

116. Рис. 2 Этапы прогнозирования доходов федерального бюджета

117. Доходы федерального бюджетамлрд. рублей1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005* 2006 2007* 2008

118. Прогноз доходов 124,5 175,2 347,2 434,5 367,5 473,7 797,2 1193,5 2125,7 2417,8 2742,9 3326,0 5046,1 6965,3 6644,4

119. Фактическое исполнение 81,7 226,9 320,3 343,4 325,9 615,5 1132,1 1594,0 2204,7 2586,2 3428,9 4889,1 6278,9 7203,2 9275,9

120. Коэффициент корреляции Пирсона 0,98

121. Коэффициент детерминации, Н2 0,91

122. Среднее абсллютное отклонение, МАО 515,3

123. Средняя абсолютная ошибка, МАРЕ 20,9%1. Коэффициент Тейла 0,13

124. Среднее абсллютное отклонение, % ВВП 3,6%

125. Средняя ошибка, % ВВП 1,8%

126. Средняя абсолютная ошибка, % ВВП 18,5доходы очищены от дополнительных поступелений от "НК ЮКОС"