Планирование и прогнозирование доходов бюджетов органов местного самоуправления (стр. 10 из 17)
Таблица 17. Расчет прогнозных поступлений по единому налогу на 2009 год по Калининскому району
| 1. | Количество плательщиков единого налога (физ.лица) по состоянию на 01.12.01г. | 745 |
| 2. | Среднемесячная стоимость 1 свидетельства с учетом наемных работников (грн.) | 280 |
| 3. | Прогноз поступления единого налога (по физ.лицам0 на 2009 год (в контин.) (т.грн.),в т.ч. в местный бюджет (43%) | 1200516 |
| 4. | Количество плательщиков единого налога (юр.лица) по состоянию на 01.08.01г. | 413 |
| 5. | Ожидаемое количество плательщиков на 01.01.02г. | 450 |
| 6. | Среднемесячное начисление по плательщикам (юр.лицам) по данным ГНИ, тыс.грн. | 0,84 |
| 7. | Прогноз поступления единого налога по юр.лицам на 2008 год (в контин.), тыс.грн.,в т.ч. в местный бюджет (43%), тыс.грн. | 4962,72134,0 |
| 8. | Прогноз поступления единого налога на 2009 годвсего (в контингенте), тыс.грн.,в т.ч. в местный бюджет, тыс.грн. | 6162,72650 |
Расчет прогнозных поступлений по сбору за размещение объектов торговли на 2009 год по Калининскому району представлен в приложении 10. Из приложения видно, что прогноз поступления сбора за размещение объектов торговли на 2009 год составляет 128тыс.грн., ожидаемое количество плательщиков сбора на 01.01.2009г. – 315 шт.
Сведения о поступлении сбора за парковку представлены в приложении 11, где указываются данные о сумме сбора за парковку в 2007, 2008, 2009гг., количество дней работы в месяц, а также наименование парковок и стоянок.
В 2008г. сумма сбора парковки составила всего 7200грн., а в 2007г. – 3545,14грн., т.е. на 3654,9грн. больше по сравнению с 2007г. Прогноз на 2009г. составляет 8400грн., что на 1200грн. Больше по сравнению с 2008годом. Наибольшая сумма сбора перечислена АО «Дары садов»: по 2007г. – 1366,14грн., по 2008г. – 3000грн., по 2009г. – 3100грн. По прочим парковкам и стоянкам данные представлены в приложении 11.
Сведения о поступлении рыночного сбора за 2009 год отражены в приложении 12. Сумма рыночного сбора всего составила 745тыс.грн., в т.ч. сумма по автомотодрому = 231,4тыс.грн. На расчет суммы рыночного сбора влияют такие факторы: количество мест, ставка и сумма по продаже товаров, количество рынков всего.
Прогноз поступлений осуществляется в соответствии с действующим налоговым законодательством и Законом Украины «О государственном бюджете на 2009год.».
Анализ хода исполнения доходной части бюджета Калининского района осуществляется сотрудниками отдела прогнозирования доходов и контроля за выполнением доходной части бюджета. При этом составляется отчет об исполнении местного бюджета Калининского района. Результаты анализа отражаются в объяснительной записке к отчету об исполнении бюджета. В ходе анализа определяется процент выполнения доходной части бюджета, сумма недополученных средств, рассматриваются причины неполучения средств.
2.3 Разработка модели прогнозирования доходов местных бюджетов
Важным направлением повышения эффективности работы финансовых органов местного уровня относительно бюджетного процесса является совершенствование прогнозирования доходной части бюджета.
Мы рассмотрим методику и модель планирования и прогнозирования подоходного налога с граждан. Данную модель можно использовать для расчета прогнозных показателей по любым видам налогов и платежей.
В своей прогнозно-аналитической практике органы местного самоуправления должны руководствоваться едиными положениями относительно расчета сумм сбора подоходного налога с граждан в соответствии с методиками прогнозирования поступлений платежа.
Прогнозированию предшествует анализ поступления подоходного налога с граждан, который включает:
- изучение уровней и динамики абсолютных и относительных показателей фактических поступлений его сумм;
- определение объемов и причин отклонений фактических показателей от утвержденных на предыдущий (допрогнозный) период;
- определение влияния различных факторов на объемы исполнения платежа, резервов его увеличения. При этом налоговыми органами в зависимости от уровня проводится изучение показателей в целом по стране, региону или регионах, по отдельным плательщикам и т.д. Следует отметить, что для плательщиков – юридических лиц целью анализа и прогнозирования платежа является изучение размеров влияния налоговых факторов на снижение затрат производства и обороту, увеличения прибыли и т.д.
Для анализа исполнения подоходного налога с граждан используются разные методы, в отдельности сравнения, регрессионный метод. Сравнением устанавливают общие и частные черты в изменениях поступлений сумм этого платежа. Регрессионный анализ дает возможность определить наиболее точные характеристики исполнения платежа, его действительные показатели. Графически устанавливают тенденции динамики показателя (во времени: по месяцам, годам).
Мы ведем расчет прогнозных показателей на основании поступлений подоходного налога с граждан за 2005 – 2008гг. в контингенте, т. е. рассчитываем 100% поступления налога. Это связано с ежегодным изменением нормативов отчислений от общегосударственных налогов и сборов. К примеру, на 2008 год в Калининский район г. Донецка поступит 7,4% подоходного налога от общей суммы (25% - область; 75% - город). Нормативы отчислений зависят от потребности в финансировании по данному району, т. е. чем выше потребность, тем выше норматив. Нормативы отчислений представлены в приложении 13. если нормативы постоянно меняются, то суммы фактического поступления подоходного налога с граждан в Калининский район сравнивать нельзя, поэтому для прогнозных расчетов мы берем поступления в контингенте, а потом рассчитываем часть, которая поступит непосредственно в Калининский район. Суммы фактических поступлений подоходного налога в контингенте представлены в приложении 14. Суммы фактических поступлений подоходного налога вместе с фиксированным налогом (90%) в местный бюджет г. Донецка (75%) представлены в приложении 15.
Для определения наличия автокорреляции в уровнях этого платежа применяем как универсальный критерий «Дарбина - Уотсона».
d =
,где Y - значение показателей динамического ряда;
t - порядковый номер показателя в динамическом ряде;
n - прогнозный период.
Возможные значения критерия прибывают в интервале 0 – 4. если автокорреляция отсутствует, то значение этого критерия колеблется в рамках числа 2.
Расчёт критерия производится с использованием таблицы.
Табл. 9. Расчёт данных для проверки автокорреляции.
млн. грн.
| № п/п | t | Yt | Yt+1 | Yt+1-Yt | (Yt+1-Yt)2 | Yt2 |
| 2005 | 1 | |||||
| 2006 | 2 | |||||
| 2007 | 3 | |||||
| 2008 | 4 | |||||
| Всего |
d ≤ 2
Если значение критерия значительно ниже числа 2, то из этого следует, что взаимосвязь между показателями существует.
Спецификой доходов населения является их определенная инерционность в ежегодном и помесячном повышении, т.е. взаимосвязь в динамике показателей предыдущих и последующих периодов, т.к. формирование фонда оплаты труда как любой экономический процесс является инерционным. Кроме этого для каждого следующего года базисным является фонд оплаты труда предыдущего года.
Поэтому, в любом периоде значение прогнозного показателя поступлений подоходного налога с граждан зависит от фактических его показателей предыдущих периодов. Безусловно, что на прогнозные показатели, когда сравнивать их с предыдущими, влияют разные факторы, те, которые действовали в предыдущие периоды, и новые, что проявляется в прогнозном периоде.
При прогнозировании поступлений подоходного налога сначала можно ограничится от действия новых факторов на прогнозный период, и определить тенденцию изменения этого показателя в предыдущих периодах и на прогнозируемый период.
Значение предыдущих периодов принимаются как факторные для расчёта прогнозных показателей.
Такие тенденции определяются с помощью методов статистического моделирования, в отдельности на основании уравнений регрессии, которые описывают взаимосвязь результативных факторов.
Математически зависимость показателя поступлений подоходного налога с граждан ПНt на прогнозируемый период (t) от фактических показателей предыдущих периодов отображается уравнением линейной зависимости, что выражается формулой:
ПНt = А0 + А1 * ПНt – 1 + А2 * ПНt – 2 + … + Ак * ПНt – к, (1)
где t – порядковый номер, период анализа;
к – прогнозируемый период, к =1,2,3…n;
ПНt – фактическое значение показателя подоходного налога с граждан для периода t;
ПНt – к – фактическое значение показателя подоходного налога с граждан в периоде t - k);
А0, А1, А2…Ак – коэффициенты регрессии.
Достаточной точности прогнозов можно достичь, если в расчётах принять, что k = 13, поэтому на практике целесообразно применять модифицированное уравнение:
ПНt = А0 + А1 * ПНt – 1 + А2 * t (2)
Прогнозируемое значение налога на (t + n) период
ПНt + n = А0 + А1 * ПНt + А2 * (t + n), (3)
где n – прогнозируемый период.
Коэффициенты регрессии А0, А1 и А2 находятся по методу наименьших квадратов.
Для оценки величины ошибки прогноза применяются различные методы анализа качества прогнозов, в отдельности абсолютные показатели ошибки. К таким показателям относится средняя относительная ошибка (Кп).
Для среднесрочных прогнозов (1-5 лет) при Кп, меньше, чем 10, полученные прогнозы будут иметь высокую точность; при Кп = (10-20) – хорошее качество; при Кп = (20-50) – удовлетворительное качество; при Кп больше чем 50 – качество неудовлетворительное.
Поэтому, для оценки объективности расчётов по уравнению (3) следует использовать величину среднего относительного линейного уравнения (Кп), которая вычисляется по формуле: