Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Проблемы статистического анализа и прогнозирования доходов федерального бюджета 8
1.1 Система государственных прогнозов в бюджетном процессе 8
1.2 Оперативное статистическое прогнозирование в практике экономической работы органов Федерального казначейства по кассовому исполнению федерального бюджета 20
1.3 Программно-методологические вопросы технологии оперативного статистического прогнозирования кассовых поступлений 28
Глава 2 Статистический анализ динамики кассовых поступлений федерального бюджета 37
2.1 Анализ основной тенденции динамики кассовых поступлений 37
2.2 Исследование периодической компоненты ряда кассовых поступлений 57
2.3 Использование элементов технического анализа в исследовании динамики кассовых поступлений 71
Глава 3 Математико-статистическое моделирование как основа оперативного прогнозирования кассовых поступлений федерального бюджета 82
3.1 Прогнозирование кассовых поступлений по методу экстраполяции тренда 82
3.2 Прогнозирование ряда кассовых поступлений по методам экспоненциального сглаживания и авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего 94
3.3 Оценка точности прогнозных моделей кассовых поступлений 108
Заключение 116
Библиографический список 120
Приложения
- Система государственных прогнозов в бюджетном процессе
- Анализ основной тенденции динамики кассовых поступлений
- Прогнозирование кассовых поступлений по методу экстраполяции тренда
Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Важнейшей функцией исполнительных органов государственной власти является разработка научно-обоснованных прогнозов и программ социально-экономического развития страны. В сфере государственного прогнозирования традиционно большое внимание уделяется формированию проекта федерального бюджета и бюджетов субъектов Российской Федерации. Внедрение в бюджетный процесс системы прогнозирования является одной из ключевых задач экономической науки и практики. Методологические проблемы анализа, моделирования и прогнозирования доходной части бюджета на средне- и краткосрочную перспективу достаточно хорошо разработаны и в теоретическом, и в практическом плане. Не менее важным этапом бюджетного процесса является казначейское исполнение бюджета. Бюджетные средства государства поступают и расходуются из единой казначейской кассы, что сопряжено с существованием большого количества финансовых и информационных потоков. Эффективная организация этих потоков невозможна без оперативного прогнозирования кассовых поступлений федерального бюджета.
В научной литературе статистические аспекты исследуемой проблематики не получили необходимой разработки. Нет четкого представления о месте и роли оперативного прогнозирования в бюджетном процессе. Не сложилась система понятий методологии оперативного статистического прогнозирования. На практике возникают серьезные проблемы при формализации в прогнозных моделях на оперативную перспективу различных содержательных концепций. В связи с этим все более актуальным становится вопрос о применении для оперативного прогнозирования доходов федерального бюджета статистической методологии, которая позволяла бы сочетать формальный математико-статистический аппарат с определенным логико-теоретическим подходом. Требует решения проблема комплексного применения формальных и неформальных математико-статистических методов прогнозирования для построения моделей кассовых поступлений федерального
бюджета. Решению данных вопросов посвящено настоящее диссертационное исследование.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологии оперативного статистического прогнозирования кассовых поступлений федерального бюджета.
Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи:
определение роли и места оперативного статистического прогнозирования в бюджетном процессе;
выявление методологических особенностей оперативного статистического прогнозирования кассовых поступлений;
характеристика типов развития ряда кассовых поступлений;
исследование тренда кассовых поступлений;
выявление, измерение и анализ периодической компоненты ряда кассовых поступлений;
обоснование возможностей изучения динамики кассовых поступлений с помощью индикаторов технического анализа;
построение прогнозов кассовых поступлений методом экстраполяции тренда с использованием различных периодов основания;
прогнозирование кассовых поступлений методами экспоненциального сглаживания и авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего;
оценка точности прогнозных моделей кассовых поступлений с помощью критериев средней квадратической ошибки, средней относительной ошибки и др.
Объектом исследования является деятельность органов Федерального казначейства (Управления Федерального казначейства по Самарской области) по учету, контролю и организации финансовых потоков при исполнении федерального бюджета.
Предметом исследования являются количественные закономерности динамики кассовых поступлений федерального бюджета и методы их прогнозирования.
Теоретической основой исследования послужили труды, посвященные теории и практике прогнозирования, авторами которых являются С.А. Айвазян, Т. Андерсен, В.Н. Афанасьев, Дж. Бокс, В.П. Боровиков, Т.А. Дуброва, М. Кендалл, Г.С. Кильдишев, Ю.П. Лукашин, А.И. Манелля, B.C. Мхитарян, Ю.В. Сажин, С.А. Саркисян, А.А. Френкель, В.Н. Цыгичко, Е.М. Четыркин, Р.А. Шмойлова, М.М. Юзбашев, а также нормативно-правовые документы: Бюджетный кодекс Российской Федерации, Федеральный закон «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» и др.
Информационной базой исследования явились ведомственные статистические оперативные данные Управления Федерального казначейства по Самарской области за 2000-2001 г.г.
Методологическую основу диссертационного исследования образует совокупность методов статистической науки: метод сводки и группировки, графический метод, методы анализа и моделирования временных рядов, количественные методы прогнозирования. Обработка данных производилась с использованием пакетов прикладных программ Statistica 5.5, SPSS 10.05 и Microsoft Excel 2000.
Научная новизна работы заключается в разработке методологии, научных принципов и практических подходов к оперативному статистическому прогнозированию доходов федерального бюджета.
Диссертация содержит следующие элементы научной новизны:
дана характеристика методологических особенностей оперативного прогнозирования в бюджетном процессе;
предложен поэтапный комплексный подход к формированию прогноза кассовых поступлений федерального бюджета;
установлены различные типы развития внутри ряда динамики доходов федерального бюджета в исследуемой ретроспективе;
обоснована необходимость построения прогнозных моделей кассовых поступлений с изменяющейся структурой компонент динамического ряда;
выявлены и измерены долгосрочная и периодическая компоненты ряда динамики кассовых поступлений;
определены поворотные точки изменения направления тренда, выделены промежуточные тенденции ряда кассовых поступлений с помощью индикаторов технического анализа: индекса относительной силы (RSI), скользящих средних, линий Боллинджера и конвергенции-дивергенции скользящих средних (MACD);
осуществлена корректировка периода основания прогнозных моделей в соответствии с типом развития и учетом промежуточных тенденций;
предложен ряд прогнозных моделей и осуществлена оценка точности сделанных прогнозов кассовых поступлений.
Теоретическое и практическое значение диссертационной работы состоит в разработке и обосновании научных принципов и статистических методов прогнозирования кассовых поступлений федерального бюджета. Результаты исследования могут использоваться в практике экономической работы Управлений Федерального казначейства по субъектам Российской Федерации. Применение предложенной методологии позволяет повысить точность оперативных прогнозов кассовых поступлений, сократить затраты на обработку информации, что будет способствовать повышению эффективности управления движением бюджетных потоков.
Методологические и методические положения диссертации могут быть также применены для оперативного прогнозирования поступления доходов в бюджеты субъектов Российской Федерации, муниципальных образований, во внебюджетные фонды.
Апробация работы. Представленная работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы развития органов Федерального казначейства на 2000 - 2004 гг. Предложенная методика оперативного статистического прогнозирования кассовых поступлений внедрена в практику экономической деятельности Управления Федерального казначейства по Самарской области.
Результаты проведенного исследования используются в учебном процессе Самарского муниципального университета Наяновой в преподавании дисциплины Статистика.
Основные положения диссертационной работы докладывались автором на всероссийских научно-практических конференциях в октябре 2002 г. (СМУН, г. Самара) и в апреле 2003 г. («Прикладные аспекты статистики и эконометрики», МЭСИ, г. Москва).
Основные положения диссертационного исследования отражены в 9 публикациях общим объемом 3,2 печ. л.
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений.
В первой главе определены место и роль оперативного прогнозирования в бюджетном процессе, обоснована и конкретизирована одномерная модель кассовых поступлений и определены методы оперативного прогнозирования кассовых поступлений.
Во второй главе с помощью формальных и неформальных методов анализа временных рядов определены и измерены долгосрочная и периодическая компоненты, выявлены однотипные тенденции ряда кассовых поступлений за отдельные периоды времени.
В третьей главе осуществлено комплексное прогнозирование кассовых поступлений методами экстраполяции тренда (по разным периодам основания), экспоненциального сглаживания и авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего.
В заключении представлены основные результаты исследования.
Система государственных прогнозов в бюджетном процессе
Роль государственных финансов в рыночной экономике заключается в том, что они являются "нервным центром" экономического организма общества. Задача государственных финансов состоит в том, чтобы обеспечить государство денежными средствами, необходимыми ему для выполнения экономических, социальных и политических функций. По состоянию государственных финансов во многом судят о "здоровье" экономики страны и ее регионов. А по тому, насколько развита и отлажена статистика государственных финансов, в значительной степени можно судить об общем уровне эффективности государственного управления. В ходе происходящих экономических изменений постепенно приходит понимание того, насколько важна система статистического учета, деятельность органов государственной и ведомственной статистики в условиях рыночных отношений. Внимание к учетной и статистической информации о государственных финансах в условиях рынка вполне логично. Государственный бюджет отражает доходы и расходы сектора государственного управления, поэтому он является центральным элементом государственных финансов. В узком смысле слова под статистикой государственных финансов часто подразумевают статистику государственного бюджета. Государственный бюджет - форма образования и расходования фонда денежных средств, предназначенных для финансового обеспечения задач и функций государства и местного самоуправления1.
С принятием Бюджетного кодекса с января 2000 года в России осуществляется прогнозное формирование федерального бюджета1. На концептуальном уровне можно выделить три этапа организации бюджетного процесса:
1. этап формирования федерального бюджета (составление, рассмотрение и утверждение проекта бюджета);
2. этап исполнения федерального бюджета и корректировки параметров бюджета;
3. этап экономического анализа и отчетности об исполнении бюджета.
Информационные потоки рассматривались с той степенью детализации, которая позволяет определить схему прогнозного формирования федерального бюджета. На схеме информационные потоки, отражающие совокупность данных об объекте прогнозирования и подсистемах государственного прогнозирования, обозначены сплошной стрелкой. Взаимодействие подсистем государственного прогнозирования на схеме обозначено пунктирной стрелкой. Порядок организации и последовательности работ по формированию (составление, рассмотрение и утверждение проекта бюджета), исполнению федерального бюджета и экономическому анализу и контролю бюджетных показателей обозначен на схеме двойными пунктирными стрелками. Информационные потоки, отражающие включение результатов прогнозов социально-экономического развития в организацию бюджетного процесса, представлены двойными стрелками. Влияние показателей бюджетных доходов на процесс расходования средств федерального бюджета и образование бюджетного дефицита отражено сплошными жирными стрелками.
Анализ основной тенденции динамики кассовых поступлений
Методы оперативного прогнозирования в основном используют приемы экстраполяции основной тенденции и периодической компоненты. Изучение основной тенденции позволяет выбрать адекватную процессу аналитическую функцию, что является одним из решающих условий эффективности прогнозирования.
Выявление и измерение основной " тенденции динамики кассовых поступлений федерального бюджета целесообразно начать с выявления типа развития объекта прогнозирования.
Для определения типа развития процесса обычно исчисляют характеристики ряда динамики: абсолютный прирост и абсолютное ускорение. Абсолютный прирост отражает размер увеличения (уменьшения) уровня ряда за определенный период времени и характеризует абсолютную скорость роста. Абсолютное ускорение определяется как разность между последующим и предыдущим абсолютными приростами.
Анализ показателей ускорения позволяет выявить тип развития динамического ряда. В научной литературе предлагается несколько классификаций типов протекания динамических процессов. В частности выделяют следующие типы протекания динамических процессов:
по характеру возрастания или убывания уровней ряда (монотонно-возрастающие, монотонно-убывающие, комбинированные);
по степени насыщения и стремления уровней ряда к некоторой предельной величине (процессы, имеющие пределы насыщения и процессы, не имеющие пределов насыщения); по наличию экстремальных значений и перегибов (процессы, имеющие экстремальные значения, процессы, имеющие переходы от возрастания к убыванию, процессы, имеющие переходы от убывания к возрастанию) [см. например 37].
Для классификации типов развития проф. В.М. Рябцевым предложено использовать показатель абсолютного ускорения [82, с. 15]. Анализ дифференцированных значений показателя абсолютного ускорения позволяет выделить пять принципиально различающихся типов развития: тип прогрессирующего развития, типы стабильного и стационарного развитии, тип развития с насыщением и тип регрессивного развития.
При прогрессирующем развитии значения абсолютного прироста и абсолютного ускорения возрастают. При стабильном развитии абсолютный прирост возрастает, а абсолютное ускорение имеет постоянное положительное значение. При стационарном развитии абсолютный прирост постоянно положителен, а абсолютное ускорение нулевое. Тип развития с насыщением характеризуется снижающимся до нуля абсолютным приростом и постоянным отрицательным абсолютным ускорением. При сохраняющемся отрицательном ускорении и отрицательном абсолютном приросте можно говорить о регрессивном развитии. Регрессивный тип развития может быть первой ступенью другой классификации - замедления развития. В связи с этим выделяются следующие типы: прогрессивный регресс, стабильный регресс, стационарный регресс и регресс с насыщением.
Расчеты аналитических показателей ряда кассовых поступлений федерального бюджета осуществлены по данным Управления Федерального казначейства по Самарской области за период с 05.03.00г. по 01.01.02г. Абсолютное ускорение рассчитывается по формуле:
Исходный ряд данных исследовался 24 раза в зависимости от периода основания прогнозных расчетов (2 даты составления прогноза за 12 месяцев). В отдельных расчетах рассматривались ряды динамики с числом уровней: п=60; п=90; п=132. Исходный ряд динамики состоит из 132 уровней (п=132) и характеризует динамику пятидневных кассовых поступлений за период 05.03.00г. по 01.01.02г.
Прогнозирование кассовых поступлений по методу экстраполяции тренда
Важнейшей задачей оперативного прогнозирования кассовых поступлений федерального бюджета является выбор прогнозной модели, которая сочетала бы в себе простоту применения и приемлемую точность результатов. Из всей совокупности методов прогнозирования этим критериям в оперативном периоде удовлетворяют методы прогнозирования по одномерному временному ряду.
При прогнозировании социально-экономических явлений широкое распространение получил метод экстраполяции тренда. Несмотря на простоту расчетных процедур, этот метод во многих случаях дает вполне приемлемые результаты. Существует два способа прогнозирования по методу экстраполяции тренда: без учета периодической компоненты и с учетом периодической компоненты [37, 74, 98]. Первый способ применяется в случае, если в исследуемом ряду не наблюдается существенных периодических колебаний. Второй способ применим, если периодические колебания имеют место. Оперативные прогнозы можно составлять с использованием обоих этих способов. Это связано с тем, что периодические колебания, присутствующие в ряду, являются внутримесячными. Период же упреждения оперативных прогнозов равен одному месяцу. Периодические колебания уравновешивают друг друга в пределах месяца. Прогнозные результаты экстраполяции тренда без учета периодической компоненты и с ее учетом значимо не отличаются друг от друга.
Прогнозирование по методу экстраполяции тренда происходит на базе выявленных аналитических функций, наилучшим образом аппроксимирующих компоненту тренда, которая представляет собой 6-периодное скользящее среднее ряда кассовых поступлений (табл. 15).
Если при уровне значимости а = 0,05 и числе степеней свободы к и п-к-1 вычисленное значение F-критерия превышает табличное значение F-критерия Фишера, то модель считается адекватной.
Также имеет смысл проверять автокорреляцию остатков модели путем построения графика автокорреляции. В большинстве случаев исследование графика автокорреляции объясняет адекватность или неадекватность модели.
Для прогнозной модели экстраполяции тренда без учета периодической компоненты на 01.01.01г. (п=60) F-критерий Фишера равен 0,68, что меньше табличного значения с числом степеней свободы 2 и 57 равного 3,151. Это позволяет сделать вывод, что данная прогнозная модель неадекватна исследуемому процессу. Анализ графика автокорреляции показывает наличие значимых корреляций на лагах, кратных шести пятидневным периодам (см. приложение 11). Наличие такой корреляции вызвано тем, что прогнозная модель не учитывает периодическую компоненту, присутствующую в ряду. Поэтому ряд ошибок помимо случайной компоненты включает периодическую компоненту. Это является причиной неадекватности рассматриваемой прогнозной модели.
Здесь следует оговориться, что результаты проверки адекватности прогнозной модели и автокорреляции ее остатков приводятся на одну дату составления прогноза из двадцати четырех, на которые он составляется. Это связано с тем, что результаты этих проверок для моделей на остальные даты составления прогноза идентичны.
Прогнозные значения по методу экстраполяции тренда без учета периодической компоненты исчисляются путем подстановки в уравнения функций тренда значений t, лежащих в прогнозном горизонте. Например, уравнение тренда на дату составления 01.01.01г. выглядит следующим образом
Модель экстраполяции тренда с учетом периодической компоненты отличается от рассмотренной тем, что к значениям функции тренда прибавляется значение периодической компоненты. Например, уравнение модели на дату составления 01.01.01г. выглядит следующим образом: вычисляются путем подстановки в уравнение значений t=61, 62, 63,..., 66 . Проверка этой модели показала, что данная модель адекватна и остатки некоррелированы (см. приложение 11,12).
