Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 . Система формирования таможенных доходов и формализованные методы ее описания 9
1.1. Структура таможенных доходов и их статистический учет 9
1.2. Обобщенная математическая модель начисления таможенных платежей 20
1.3. Предпосылки построения экономико-статистических моделей нормативного прогнозирования таможенных доходов 29
Глава 2. Применение методов экономии-статистического моделирования в анализе данных таможенной статистики 42
2.1. Анализ динамики и структуры таможенных доходов в разрезе товарной номенклатуры импорта 42
2.2. Статистический анализ таможенных доходов на основе регрессионных моделей 62
2.3. Статистическое моделирование объемов освобождений от уплаты таможенных платежей 80
Глава 3. Разработка комплексных экономико-статистических моделей нормативного прогнозирования таможенных доходов 93
3.1. Модели таможенных доходов для совокупностей различных товаров 93
3.2. Многоуровневые модели таможенных доходов для отдельных товаров 108
3.3. Модели таможенных доходов для отдельных товаров, оцениваемые по временным рядам 130
Заключение 148
Библиографический список использованной литературы 150
Приложения 171
- Обобщенная математическая модель начисления таможенных платежей
- Предпосылки построения экономико-статистических моделей нормативного прогнозирования таможенных доходов
- Статистический анализ таможенных доходов на основе регрессионных моделей
- Многоуровневые модели таможенных доходов для отдельных товаров
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена практической потребностью в разработке научно обоснованного подхода к определению контрольно-плановых заданий по таможенным платежам, оценке возможностей использования таможенно-тарифного механизма и системы преференций в целях максимизации поступлений таможенных платежей в федеральный бюджет и фонд развития таможенной системы. Такой подход может быть реализован только, если он опирается на полную и объективную информацию, единственным источником которой являются данные таможенной статистики.
В настоящее время статистическая информация по таможенным платежам используется, по большей части, для решения задач оперативного регулирования и контроля работы таможенных органов, а также для контроля своевременности уплаты таможенных платежей участниками внешних экономических связей. В процессе разработки плановых заданий по таможенным платежам и при принятии решений, связанных с регулированием внешней торговли, эта информация хотя, и учитывается, но в то же время, остается лишь вспомогательным материалом. Распределение планового задания между региональными таможенными управлениями (РТУ) по федеральным таможенным доходам, определенным Правительством России для Государственного таможенного комитета (ГТК), осуществляется на основе индивидуальных экспертных оценок специалистов ГТК. Таким же образом определяются и плановые задания по доходам, поступающим в фонд развития таможенной системы. Такой подход, в основе которого лежит субъективное мнение специалистов, не всегда позволяет достоверно оценить возможности таможенной системы в части пополнения доходов федерального бюджета, что приводит к необходимости корректировки плановых заданий уже в текущем периоде.
Изложенная ситуация до недавнего времени была вполне оправдана тем, что существующие данные таможенной статистики России охватывали короткий временной период. Но к сегодняшнему дню уже накоплен достаточный по времени объем этой информации, позволяющий использовать существующие формальные методы статистического моделирования для анализа и краткосрочного прогнозирования. Вместе с тем, практически отсутствуют разработки, определяющие методику построения требуемых статистических моделей с учетом специфики фактических данных. Нет однозначного определения и того, что конкретно должно и может быть отражено в этих моделях, какие показатели должны быть использованы при их построении. Нет и комплексной оценки применимости используемых в экономике формализованных методов статистического моделирования, возможности их применения в различных, границах территориального (на уровне таможни, регионального таможенного управления, страны в целом) и временного охвата данных. Отдельные предложения по этим вопросам излагались в некоторых публикациях (см., например, статью О.В.Осинцева "Проблемы прогнозирования деятельности таможен по формированию доходной части федерального бюджета У/Регулирование внешнеэкономической деятельности и эволюция таможенной политики России, М.: РИО РТА, 1996), однако детального анализа не проводилось.
Статистическое моделирование является мощным инструментом, позволяющим получить объективные количественные оценки изменений объемов внешнеторговых товаропотоков и таможенных доходов в зависимости от размеров ставок таможенных платежей. Только с помощью статистических моделей можно решать оптимизационно-поисковые задачи нахождения ставок, обеспечивающих максимально возможную величину таможенного дохода. Естественно, что решение сформулированных задач является принципиально важным в процессе государственного регулирования внешней торговли.
Целью диссертационного исследования является разработка методических основ построения экономико-математических моделей анализа и краткосрочного нормативного прогнозирования объемов денежных средств по таможенным платежам.
б Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. построение системы показателей, отображающих формирование таможенных доходов;
2. конкретизация задач анализа, прогнозирования и оптимизации поступления таможенных платежей;
3. разработка метода комплексного факторного анализа динамики и структуры объемов таможенных доходов по видам товаров;
4. оценка применимости и выбор наиболее подходящих из используемых в экономических исследованиях методов статистического моделирования динамики и взаимосвязей;
5. разработка моделей анализа и нормативного прогнозирования, учитывающих характерные особенности процесса формирования таможенных доходов;
6. разработка необходимого программного обеспечения для реализации предлагаемых в диссертации новых методов моделирования.
Объектом диссертационного исследования является система таможенных платежей, особенно в части их поступления в федеральный бюджет.
Предметом исследования являются закономерности формирования таможенных доходов, поступающих в федеральный бюджет.
Информационной базой исследования являются первичные данные грузовых таможенных деклараций (ГТД) по Дальневосточному региональному таможенному управлению за 1994-1997гг.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования явились законодательные и нормативные акты ГТК России, методологические основы таможенной статистики, результаты научных исследований в области теоретической, прикладной и экономической статистики, статистики внешней торговли, экономической теории, экономико-математического моделирования.
Поставленные задачи решались с применением методов анализа и диагностики временных рядов, экономико-математического и экономико-статистического моделирования, методов кластерного анализа, индексного факторного анализа.
Обработка данных велась на ПЭВМ с использованием СУБД Clarion и MS Access, статистических пакетов Statistica и Олимп, пакета MS Excel.
Научная новизна представленной работы заключается в том, что впервые дан комплексный анализ применимости существующих методов моделирования для анализа и краткосрочного нормативного прогнозирования объемов таможенных доходов. Разработаны статистические модели, позволяющие отражать влияние ставок платежей и предоставляемых освобождений от их уплаты на объемы таможенных доходов и решать оптимизационные задачи таможенно-тарифного регулирования. Предложены новая система специальных индексов и метод выделения групп однородных товаров на базе кусочно-линейной регрессионной модели и метода разделения смесей.
На защиту выносится следующее:
• экономико-статистические модели таможенных доходов по ввозимым в свободное обращение товарам;
• метод анализа структуры и динамики таможенных доходов в разрезе товарной номенклатуры, на основе специальных агрегатных индексов;
• метод формирования однородных групп для построения адекватных линейных регрессионных функций, отражающих зависимость физического объема импорта от цен;
• система показателей и моделей отражающая объемы освобождений от уплаты таможенных платежей;
• алгоритмы расчета ставок платежей, обеспечивающих максимально возможный или заданный объем таможенных доходов по ввозимым в свободное обращение товарам.
Практическая значимость диссертации состоит в том, что разработанные в ней методы построения экономико-статистических моделей позволяют осуществлять нормативные прогнозы товарных потоков и объемов таможенных доходов и тем самым дают возможность более обоснованно решать задачи регулирования внешней торговли и определять плановые задания по таможенным платежам на уровне ГТК РФ и региональных таможенных управлений.
Публикации. Основные положения и выводы диссертационной работы изложены в трех статьях общим объемом 1 п.л.
Апробация и практическое внедрение результатов. Основные результаты работы были доложены и получили одобрение на научно-практической конференции «Проблемы совершенствования таможенного дела в Российской Федерации», проводимой Российской таможенной академией (г.Москва, 1999г.).
Разработанные в диссертации модели были использованы при разработке методики прогнозирования поступлений таможенных доходов в федеральный бюджет и представлены в отчете по НИР "Разработка комплексной методики статистического анализа и прогнозирования поступления таможенных платежей в федеральный бюджет"- М.:РИО РТА, 1998, проводимой на кафедре таможенной статистики Российской таможенной академии по заказу Управления федеральных таможенных доходов ГТК России.
Обобщенная математическая модель начисления таможенных платежей
Принимая данные ГТД в качестве информационной базы комплексного анализа, необходимо выбрать совокупность взаимосвязанных показателей, с учетом которой и конкретизировать его задачи.
Схему формирования таможенных доходов в разрезе начислений по платежам, взимаемых с ввозимых и вывозимых товаров, достаточно легко и удобно представить в виде экономико-математической модели. Пусть М - стоимостный объем (таможенная или статистическая стоимость) ввозимого товара. Следовательно, гдер - входная цена товара, являющаяся таможенной или статистической стоимостью его физической единицы; g - количество товара в натуральных (физических) единицах измерения.
Тогда величину таможенного дохода R, при условии отсутствия зависимости взимаемых платежей от каких либо дополнительных характеристик или параметров товара, можно определить как произведение где - совокупная по всем платежам реальная1 ставка или, что то же самое, уровень обложения таможенными платежами. По своему экономическому смыслу является долей таможенного дохода, приходящегося на единицу стоимости товара (денежной единицы). Расчет значения V, представляющего собой частное от деления суммы доходов по всем платежам на таможенную (статистическую) стоимость товара, легко осуществить по фактически имеющимся данным ГТД. Произведение pt является таможенным доходом с физической единицы перемещаемого товара.
Общее выражение для ввозимых в свободное обращение товаров можно представить двумя формулами, где первая действует во всех случаях, за исключением случая импорта подакцизных товаров с адвалорной ставкой акциза, ввозимых с 1997 года. Она имеет следующий вид где ,/ - реальная ставка сборов за таможенное оформление; ,/ - реальная став-ка пошлины в адвалорном выражении; га - реальная ставка акциза в адвалор ном выражении; tн - реальная ставка НДС.
Для подакцизных товаров, ввозимых по адвалорной ставке с января 1997 года, выражение (1.3) принимает вид где t - адвалорная ставка акциза2 . Так как с 1994 года отменены все льготы по уплате акцизов, а случаев увеличения-ставок не предусмотрено, то величина нормативной и реальной ставки акциза всегда совпадают.
Большинство ввозимых товаров не являются подакцизными. Тогда формула совокупной реальной ставки упрощается и в отличие от (1.3) и (1.4) работает во всех случаях. Она имеет следующий вид
При адвалорных ставках величины гп и га в (1.3)-(1.5) принимают значения самих этих ставок: гп =t ; ra =t . При специфических ставках эти великих ставок в той же денежной единице, что и входная цена. В случае несовпадения валют специфических ставок или при необходимости пересчета платежей в какую-либо валюту необходимо домножить эти выражения на соответствующий курс, действовавший на день начала таможенного оформления товара. Наличие комбинированной ставки предполагает существование некоторой пороговой цены при которой сумма платежа, рассчитанная по адвалорной ставке, равна сумме этого же платежа, рассчитанной по специфической ставке, с учетом курса пересчета валют (в случае, если сумма платежа рассчитывается в валюте отличной от валюты взимания по специфической ставке). Эта пороговая цена рЕ для пошлины определяется из равенства tpE - t Kt где К - курс пересчета валюты. Равенство для пороговой цены акциза аналогично. В результате, выражения для нормативных комбинированных ставок пошлины и акциза, направленных на повышение налогообложения (например, ставка пошлины на колбасные изделия: 20% но не менее 0,4 экю за кг.[23]) можно представить формулами: территориальной комбинированной ставки записать нельзя. Это становится понятным, если рассмотреть причины отличия реальных ставок от нормативных.
Основной причиной, по которой ставки взимания таможенных платежей отличаются от ставок, указываемых в нормативных документах - это наличие полных и частичных освобождений от уплаты. Существующая система преференций, определенная Законом РФ "О таможенном тарифе", обеспечивает влияние на сумму взимаемых платежей стран происхождения ввозимых товаров. Существенным является и объем освобождений по товарам, ввозимым на территорию России в качестве вкладов в уставные фонды предприятий с иностранными инвестициями и иностранных предприятий. Этим же законом определены и освобождения от уплаты пошлин ряда товаров. В то же время в случае ввоза товаров из стран, для которых не предусмотрен режим наиболее благоприятствующей нации или страна происхождения не определена, ставка пошлины увеличивается вдвое по отношению к нормативной.
Помимо освобождений от пошлины, существуют значительное число льгот по уплате НДС, причем эти льготы охватывают и определенные категории участников ВЭД, и направления товаропотоков из стран СНГ, и некоторые виды товаров.
Таким образом, при импорте товаров по одним поставкам таможенные платежи могут начисляться по ставкам пошлины и НДС без освобождений, по другим - с полным освобождением, по третьим - с частичным освобождением от пошлины, по четвертым - с частичным освобождением от НДС и так далее. В принципе, правовая база регулирования ВЭД позволяет создать такую схему начислений, при которой в рамках одних действующих (нормативных) ставок тарифа, НДС и акцизов будет существовать множество реальных ставок. Общий объем начисляемых таможенных платежей, в этом случае, можно представить как сумму отдельных слагаемых, каждое из которых представляет доход, который должен быть получен с части стоимостного объема товара, ввозимого по одной совокупной реальной ставке, т.е. согласно (1.1) и (1.2)
Предпосылки построения экономико-статистических моделей нормативного прогнозирования таможенных доходов
Постановка задач комплексного анализа таможенных доходов на основе статистических моделей исходит из экономической сущности косвенного налогообложения вообще и таможенно-тарифного регулирования в частности. Решение данных задач требует рассмотрения существующих теоретико-математических моделей анализа таможенных тарифов и оценки их практической применимости в решаемых задачах. С этой же позиции необходимо рассмотреть и основные виды статистических моделей внешней торговли. Здесь необходимо отметить, что в статистических моделях внешней торговли не акцентируется внимание на таможенных платежах. Поэтому оценка приемлемости использования данных моделей в комплексном анализе таможенных доходов исходит и из степени возможности включения в них учета влияния взимаемых налогов на объемы импортируемых товаров. Анализ ряда зарубежных работ [194-197,199,200,203,206,210], в которых рассматриваются вопросы анализа таможенно-тарифного регулирования (другие платежи не учитываются) внешней торговли на основе математических моделей показал, что они в основном связаны с решением следующих задач: 1. нахождение размеров ставок, обеспечивающих минимум совокупных без условных потерь от введения тарифов, при условии максимизации либо заданном уровне таможенного дохода; 2. определение размера оптимальной тарифной ставки для отдельно взятого товара; 3. сопоставление тарифов и квот как инструментов государственного влияния на объемы внешней торговли и экономическое благосостояние страны; 4. анализ влияния размеров тарифов на курс национальной валюты. Так как комплексный анализ таможенных доходов проводится с целью построения обоснованной статистической модели их нормативного прогнозирования, то практический интерес, в данном случае, представляют работы, в которых содержится решение первых двух задач. Их изучение показало, что все используемые аналитические модели исходят из представления таможенного дохода как составляющей цены импортируемого товара на внутреннем рынке страны. Соответственно, в своей основе модели содержат зависимости внутреннего спроса, внутреннего и внешнего предложения товаров от значений их цен. На рисунке і показаны два графика с изображением кривых внутреннего спроса, спроса на импорт и внутреннего предложения. ложения Sd внутреннего рынка страны. Цена;? - есть равновесная цена товара внешнего предложения и внутреннего спроса при отсутствии таможенного тарифа. Таможенная пошлина, как косвенный налог, будет включена в цену товара. При ее введении по адвалорной ставке t, новая цена равновесия станет равной p{\+f).
Отечественная промышленность, при этом, увеличивает объем производства с S0 до S], объем же импорта сократится с D0 до Dr Область a+b+c+d - есть общие потери отечественных потребителей от введения тарифа, при этом а - прибыль отечественного производства, называемая также эффектом передела (redistribution effect), с - таможенный доход (revenue effect), d -безусловные потери от потребительского эффекта (consumption effect), b - безусловные потери от производственного эффекта или как его еще называют-эффекта защиты (protective effect)1. На графике, изображенном в правой части рисунка 1, уже непосредственно показана кривая спроса на импорт Dm=Dd-Sd. Его сокращение при введении тарифной ставки соответствует отрезку [Mt,M0]. Общее решение задачи нахождения ставки косвенного налога на отдельные виды товаров из некоторой их совокупности, обеспечивающей заданный или максимальный доход государства .при условии минимума всех безусловных потерь 5=(b+d) наглядно представлено в [68]. В предположении малой страны, когда предложение товаров абсолютно эластично, это решение легко применить к таможенным тарифам. Его результат дает теоретическое обоснование подхода к построению статистических моделей влияния платежей на товарооборот. При заданном уровне таможенного дохода Л нахождение минимума В есть задача о нахождении условного экстремума (минимума) функции, аргументы которой связаны иной функциональной зависимостью. Задача решается методом Лагранжа1. Вводится функция (лагражан) где и- количество видов товаров; М1к - объем импорта к-то товара при тарифной ставке t\ Я - множитель Лагранжа; Вк безусловные потери по к-му товару. Независимо от вида функциональной зависимости спроса некоторого товара к Так как таможенный доход, согласно (1.2), выражается дискретной функцией то условием первого порядка для выбора tk является ского анализа влияния обложения импортируемых товаров таможенными та рифами на объем доходов от пошлин. Данный вывод лишний раз свидетельствует, что возможность построения требуемого нормативного прогноза таможенных доходов находится в рамках отдельных видов товаров.
Непосредственное определение значений тарифных ставок получается путем нахождения безусловного экстремума (минимума) (1.11). RQ заменяется на выражение (1.12), затем производится подстановка функций спроса вместо значения Mtk, находятся частные производные по tk и приравниваются к ну лю. Совместно с выражением для / решается полученная система из л+1 уравнений относительно ti,t2i...t„ и X. Согласно (1.8)-(1.10), заменив тарифную ставку на совокупную ставку t по всем налогам, данная задача может быть решена для таможенного дохода по всем платежам. Так как функция спроса для отдельно взятого товара при фиксированном значении р есть функция от t и тогда Mt =/(/), то аналогично максимизационная задача для таможенного дохода R по отдельно взятому товару формулируется как лагражан где F(t, Mt) = h - функция, полученная преобразованием Mt —f(t). Далее нахо-дятся первые производные (1.14) по t и Mt и приравниваются к нулю. Совместно с F(t, Mt) = h будет получена система из трех уравнений с тремя неизвестными /, Mt и Я. Решение этой системы дает значение t, при котором величина R максимальна.
Статистический анализ таможенных доходов на основе регрессионных моделей
Рассмотренные в предыдущем параграфе методы моделирования динамики не позволяют дать оценку характера взаимосвязи между статистической стоимостью товаров и уровнем их обложения таможенными платежами. Практическая значимость в построении адаптивных моделей одномерных временных рядов состоит в основном в возможности их использования в реализации инерционных прогнозов. Потребность же в оценке влияния / на М и в конечном счете на R требует построения модели связи между этими показателями.
Как и при изучении динамики, анализ взаимосвязи можно осуществлять на различных уровнях агрегирования данных по видам товаров. Практический интерес может вызывать как влияние на объемы доходов обложения платежами товаров, классифицируемых по одному девятизначному коду ТН ВЭД, так и в совокупности по нескольким кодам, шестизначной позиции, подгруппе. Очевидно, что анализ взаимосвязи по нескольким видам товаров возможен, если исходными данными будут временные ряды изучаемых показателей.
В прикладном статистическом анализе нашли применение, в основном, три подхода к моделированию связей-между временными рядами. Первый и наиболее распространенный - это регрессионное моделирование по одновре менным значениям переменных . Второй предполагает использование лаговьТх регрессионных зависимостей и многомерных АРПСС моделей2. Третий подход опирается на спектральное разложение временных рядов3. Возможности использования второго и третьего подхода будут показаны в третьей главе. В данном параграфе дается оценка применимости только одновременных регрессионных моделей.
Регрессионный анализ нескольких видов товаров может осуществляться по двум направлениям.
Первое - состоит в рассмотрении зависимости величин суммарной по от идельным видам товаров статистической стоимости М = ]ГЛ/1, где Mt- статистическая стоимость /-го товара; п - количество изучаемых товаров, от средне взвешенных значений уровня налогообложения t = — , где t\ уровень обложения (совокупная реальная ставка) і-го товара. Практическая потребность в такой модели возникает, когда необходимо определить, как обложение таможенными платежами влияет на совокупность исследуемых товаров.
Возможность построения данной модели, соответствующей требованиям адекватности и необходимой точности, существенно зависит от вариации г с течением времени. В свою очередь, эта вариация зависит от того, в каких пределах и как часто менялись ставки платежей, виды и условия предоставления освобождений от их уплаты, структура налогообложения и статистической стоимости в совокупности рассматриваемых товаров. Следует учесть и то, что динамика статистической стоимости на физическую единицу ввозимой продукции, в соответствии с используемым аналитическим представлением (см. формулы (1.8)-(1.10)), оказывает непосредственное влияние на значения t\ при наличии специфических и комбинированных ставок таможенных платежей. Было бы логично предполагать, что чем больше различаются уровни налогообложения отдельных товаров и стохастичнее динамика этих уровней, тем вероятнее, что вариация Ґ во времени будет более широкой и, следовательно, при прочих равных условиях выше шанс получения удовлетворительной модели. В противоположность этому, при слабых во времени изменениях t (менее 10% от среднего значения), если к тому же среднее значение / , как показал анализ имеющейся информации, меньше 15%, регрессионные модели при проверке по F-критерию оказывались незначимыми.
Таким образом, практическое использование данного направления регрессионного анализа имеет существенное ограничение, хотя часто встречаются случаи, когда удается получить достаточно хорошую модель. В то же время, данный подход имеет достоинство, заключающееся в учете влияния изменений уровней налогообложения не только ца количество ввозимой продукции, но и на величину статистической стоимости единицы товара, В качестве примера приведен график (см. рис.8) регрессионной зависимости для товаров подгруппы 1704 (кондитерские изделия из сахара (включая белый шоколад), не содержащие какао).
Коэффициент детерминации регрессии равен R=0,80368. Регрессией объясняется 64,59% дисперсии М. Остаточная компонента распределена нормально, однако, как видно (см. рис. 8) имеет.место гетероскедастичность остатков.
Второе направление регрессионного анализа по совокупности различных товаров заключается в переходе к относительным величинам и построении регрессионной зависимости между рядами уже этих величин. Переход осуществляется с целью устранения различий между значениями рядов отдельных товаров, что можно рассматривать также, как своеобразную нормировку данных. Регрессия, таким образом, будет отражать влияние изменений налогообложения на изменение статистической стоимости в среднем по совокупности товаров. Вариантом конкретной реализации данного подхода является регрессионная модель между взвешенными индивидуальными индексами. Этот вариант и возможности его использования будут рассмотрены в третьей главе. Но, как уже было отмечено в первом параграфе, включение в совокупность разнородных товаров приводит к снижению тесноты связи и, в конечном счете, к статистической незначимости регрессионной функции. Вместе с тем, достоверность результата моделирования тем выше, чем большее количество информации, т.е. в данном случае больше видов товаров использовалось при оценке параметров модели. Таким образом, реализация этого направления требует поиска компромисса между этими взаимоисключающими закономерностями.
Многоуровневые модели таможенных доходов для отдельных товаров
Под многоуровневыми моделями подразумеваются динамические модели, которые позволяют дать оценку зависимости количества ввозимого товара q от его выходной цены р с учетом изменения этой зависимости с течением времени. Термин многоуровневые является наиболее подходящим потому, что из-за дискретности используемой информации, оценка параметров статистических моделей требует группировки значений д по интервалам различных значений р\ Каждый такой интервал представляет собой некоторый уровень цен. При этом, возможные подходы к построению этих моделей принципиально различны, и многоуровневость является единственным объединяющим их признаком. Имеющаяся информация позволяет рассматривать как минимум два таких подхода. Первый, заключается в поиске оптимального способа представления непосредственно взаимосвязи q и р и ее изменения в течении времени. Второй способ состоит в выборе наилучшего метода построения моделей временных рядов значений q, образуемых при различных уровняхр\
Целесообразность использования первого подхода исходит из вывода (см. с.78) о высокой вероятности получения достаточно адекватных и точных, в границах однородных групп, аппроксимаций зависимостей между р и q линейными функциями, начиная с квартальных периодов. Однако, с течением времени параметры этих функций существенно меняются, что вызвано не столько изменением самой взаимосвязи, сколько нестабильностью динамики импорта, обуславливаемой другими факторами. Данная ситуация делает экономически неоправданным поиск способа моделирования изменений параметров линейных функций связи (по крайней мере, построенных для кварталов), как это, например, реализовывалось для индексных регрессионных моделей (см. с.99-103). Кроме того, при прогнозировании, незначительные ошибки моделей временных рядов для этих параметров все таки могут привести к значительным ошибкам оценки суммарного, по всем уровням р , значения д.
Вышеизложенные обстоятельства,, в общем, ограничивают применимость моделей, позволяющих решать требуемые задачи нормативного прогнозирования по регрессионным функциям. Вместе с тем, эта применимость имеет шанс значительного повышения для регрессионных моделей с годовыми периодами динамики. Проблема заключается лишь в недостаточном на сегодняшний день объеме информации. С другой стороны, при нахождении способа снижения стохастичности объемов импорта во времени, линейные аппроксимации, оцененные по квартальным и полугодовым периодам могут быть успешно использованы для анализа и прогнозирования изменений объемов таможенных доходов в зависимости от изменения ставок таможенных платежей и объемов предоставляемых льгот в относительных величинах (например, в процентах).
Используя изложенные во второй главе результаты анализа имеющихся данных, можно сделать вывод, что для исключения влияния на оценку зависимости q отр\ по крайней мере, части дисперсии q, обусловленной нестабильностью динамики, стоит воспользоваться разложением q на составляющие согласно (2.12). В результате такого разложения можно устранить ту составляющую, которая в большей степени подвержена воздействию случайного фактора. Как уже указывалось (см.с,78-79), в большинстве, этой составляющей является количество ГТД (партий товара) JV.
В соответствии с (2.12), для суммарного количества товара в определен ный период времени будет справедливо выражение
Если параметры а и Ъ аппроксимации стабильны во времени, либо изменения их значений подчиняются некоторой поддающейся моделированию закономерности, то возможность оценки изменений параметров зависимости q от р будет определяться динамикой изменения количества декларируемых партий N В таком случае, построение статистической модели таможенных доходов, позволяющей осуществлять нормативные прогнозы, становится возможным, если динамика N может быть адекватно и точно описана моделью временного ряда. При несоблюдении данного условия использование рассматриваемого подхода к построению статистической модели, позволит лишь анализировать в относительных величинах (например, в процентах) влияние изменения обложения товаров платежами на величину доходов. "Моделируемость" динамики N зависит от длительности ее периода. Как было показано во второй главе, чем короче этот период, тем стохастичнее динамика N и, следовательно, она в меньшей степени поддается описанию статистическими моделями.
Построение модели с длительностью периода в квартал практически не актуально, так как принятие решений по изменению таможенных тарифов, предоставляемых преференций и иных льгот в общем предполагает их действие как минимум на год. О пагубности частых изменений таможенных тарифов еще писал К.Лодыжинский1. Но вместе с тем, на сегодняшний нет достаточного объема информации для получения достоверных оценок изменений параметров линейных аппроксимаций зависимости между q ир\ оцениваемой по суммарным за год данным. Такая возможность возникает при наличии информации как минимум за семь лет и, следовательно, может быть реализована лишь в 2002 году. Использование же полугодовых и квартальных периодов возможно уже сегодня. Предпочтение конечно же стоит отдать полугодовым периодам.
Построение требуемой модели для анализа будет обеспечивать достоверный, с содержательной точки зрения, результат при выполнении двух условий. Первое состоит в том, что изменения N во времени должны быть независимы от изменений среднего за период динамики значения выходной цены. Второе -заключается в отсутствии неоднородностей в рядах значений git причинами возникновения которых являются крупные, нетипичные партии товаров (см.с.79).
Независимость N от средней взвешенной выходной цены р ср в периодах динамики можно проверить с помощью однофакторного дисперсионного анализа или оценки значимости регрессионной зависимости N на р ср по F критерию1. Устранение неоднородностей осуществляется равномерным распределением количества q крупной партии товара по всем кварталам года. Но такой способ применим лишь в том случае, если подобные партии есть в каждом году и, при этом, количество импорта в этих партиях различается не более чем в два раза, а значения входных цен не более чем на 5%. В противном случае, равномерное распределение приведет только лишь к искажению действительной динамики.
