Содержание к диссертации
введение 6
глава 1. системный анализ автоматизации 24
организации и управления процессами налогообложения граждан
1.1. Организация и управление процессами налогообложения как 24
объект исследования 1.1.1. Современные особенности налоговой системы в Российской 24
Федерации
1.1.2 Анализ современного состояния использования средств 28
автоматизации в налогообложении
Процессы налогообложения граждан как сложный объект 32 управления
Состав задач организации и управления процессами 35 налогообложения
Анализ и выделение комплекса факторов повышения 39 эффективности процессов налогообложения граждан
Анализ технологии организации и управления процессами 43 налогообложения граждан
1.2. Структура распределенной автоматизированной системы 48
организационного управления технологическими процессами
налогообложения граждан
ВЫВОДЫ 56
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ 60
МОДЕЛИ И СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО
УПРАВЛЕНИЯ
2.1. Анализ существующих методик структурного анализа 60
Обобщённая методика построения функциональной модели 64 автоматизированной системы организационного управления
Пример применения методики 70
Функциональная модель решения задачи Zlu - "Учёт ^1 налогоплательщиков для формирования ЕГРН"
Функциональная модель решения задачи ZU2 — 85 "Формирование интегрированного банка ЕГРН (диспетчеризация)"
Функциональная модель решения задачи Z]21 - "Учёт 88 сведений о доходах граждан с бумажных носителей"
2.4. Функциональная модель АСОУ процессами налогообложения 90
граждан
ВЫВОДЫ 94
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 97
ДОХОДОВ ГРАЖДАН НА ОСНОВЕ БАНКА ДАННЫХ
НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН
Основные понятия и определения 98
Общая постановка задачи 101
Модели временных рядов и их классификация 102
Алгоритм статистического анализа и прогнозирования доходов 104 граждан
Построение трендовых моделей 108
Проверка адекватности модели 109
Проверка гипотезы о случайности 110
Проверка гипотезы о независимости 111 3.4.2.3.Проверка гипотезы о нормальном распределении 111 3.4.2.4 Проверка гипотезы о равенстве нулю математического 112 ожидания
3.4.3 Оценка точности моделей 113
Построение моделей линейного фильтра 111
Прогнозирования на основе трендовых моделей 115
Прогнозирования по моделям линейного фильтра АРПСС 116
Прогнозирования с помощью метода Хольта 117
Кластерный анализ множества доходов граждан 118 3.5 Пример прогнозирования 120
ВЫВОДЫ 127
ГЛАВА 4. ВИДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ 128
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО
УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН
4.1 Техническое обеспечение 128
Серверы 129
Рабочие станции 129
Принтеры 13 0
Локальные вычислительные сети (ЛВС) 130
Система бесперебойного энергоснабжения 132
Стримеры 133
Архитектура распределённой автоматизированной системы 134 организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан
Техническое обеспечение типового узла распределенной 136 автоматизированной системы управления процессами налогообложения граждан
Математическое и алгоритмическое обеспечение 139
Программное обеспечение 139
Базовое программное обеспечение 139
Специальное программное обеспечение 140
4.4. Лингвистическое обеспечение 141
Информационное обеспечение 142
Организационно-методическое обеспечение 153 ВЫВОДЫ 153
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 154
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 156
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 165
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 169
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 178
Введение к работе
Актуальность проблемы. Основной целью Государственной налоговой службы является повышение эффективности процессов налогообложения, которое предполагает минимальное значение разности между начисленными и выплаченными налогами при максимальном учете работающей части населения. Очевидно, что эффективность во многом зависит от организации и управления процессами налогообложения. Недостатки в организации и управлении приводят к серьезным ошибкам в налогообложении. Все это существенным образом сказывается на результатах анализа, прогнозирования показателей собираемости налогов, эффективности проводимых мероприятий по налогообложению и приводит, с точки зрения налоговых служб, к необоснованному формированию государственного бюджета. Научно-обоснованное совершенствование организации и управления процессами налогообложения позволит поднять на качественно новый уровень решение основных задач налогообложения.
Анализ работы инспекций государственной налоговой службы позволил выделить следующие наиболее важные направления совершенствования организации и управления процессами налогообложения:
совершенствование технологий работы персонала налоговых инспекций, связанные с получением в режиме реального времени информации о текущих и предыдущих доходах граждан;
снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации;
статистическое прогнозирование доходов граждан с целью получения оценок размеров налогооблагаемой базы и ее анализа. Необходимость учета многообразия видов и мест деятельности граждан,
объектов владения, форм их налогообложения требует комплексного
7 применения современных компьютерных, коммуникационных и программных средств на всех уровнях организации налогообложения региона.
Целями автоматизации процессов налогообложения являются снижение затрат, связанных с обработкой учётной документации, совершенствование форм ее представления для более глубокого и всестороннего анализа, улучшение организации и повышение эффективности процессов налогообложения.
До настоящего времени разработки были направлены на автоматизацию сбора и обработки учетной информации по налогоплательщикам и некоторых управленческих функций органов налогообложения. Основными задачами, решаемыми в разработанных системах, являются: формирование банка данных стандартизированных в той или иной степени сведений о налогоплательщиках, их собственности, доходов и расходов; вычисление статистических параметров деятельности налоговой инспекции. Аналогичные автоматизированные информационные системы представлены государственной налоговой инспекцией по республике Татарстан и министерством по налогам и сборам Российской Федерации.
Анализ существующих систем в налоговых инспекциях показал отсутствие средств: оперативного сбора и обработки комплексной информации по процессам налогообложения; анализа и контроля корректности информации по налогоплательщикам, поступающей в налоговые органы от бухгалтеров предприятий; автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения доходов граждан, гибкой адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства. Современные информационные технологии, ориентированные на применение персональных компьютеров, сетевого оборудования, распределенных банков данных, позволяют ликвидировать эти недостатки и осуществлять эффективное управление налогообложением в целом на качественно новом уровне.
8 Целью работы является создание теоретических основ, моделей, методов и программных средств решения задачи комплексной автоматизации организационного управления процессами налогообложения с учетом современного и перспективного состояния законодательной базы налогообложения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
осуществить системный анализ технологических процессов налогообложения региона, целей и задач управления на каждом уровне иерархии организации налогообложения;
разработать структурную модель территориально-распределенной автоматизированной системы организационного управления (АСОУ) технологическими процессами налогообложения региональной сети;
разработать методику построения функциональных моделей и структуры программного обеспечения АСОУ в различных прикладных областях;
разработать методику краткосрочного прогнозирования и статистического анализа налогооблагаемой базы банка данных доходов граждан;
разработать автоматизированные средства обработки информации и управления технологическими процессами налогообложения граждан. Методы исследования. При решении поставленных задач использовались
математические модели и методы системного анализа, математической статистики и статистических решений, методы анализа и прогнозирования временных рядов.
Научная новизна результатов исследований. 1. Структурная модель территориально-распределенной иерархической АСОУ процессами налогообложения граждан, обеспечивающая в режиме реального времени сбор, обработку, хранение объективной информации в
9 налоговых инспекциях, обмен сведениями между налоговыми инспекциями через выше стоящий уровень управления.
Методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ, позволяющая разрабатывать алгоритмы обработки информации и реализовывать их в программном обеспечении АСОУ.
Методика краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений большого количества временных рядов, на основе построения адекватных моделей из определенного класса и методов кластерного анализа. Методика может быть реализована в составе АСОУ различных прикладных областей как средство анализа структуры и тенденций изменения параметров процессов, описываемых временными рядами.
Практическая ценность.
В результате проведенных теоретических исследований разработана и реализована распределённая АСОУ процессами налогообложения в налоговых инспекциях, которая включает в себя подсистемы организации и управления деятельностью операторов, инспекторов, администраторов, подсистемы генерации отчётных форм, разработчика комплекса. Особенностью разработанной системы является унифицированность программного обеспечения и возможность его настройки на структуру налоговой инспекции, что позволяет сократить сроки внедрения распределённой системы. Разработанные информационные технологии позволяют в режиме реального времени формировать банк комплексных сведений по налогоплательщику, перераспределять нагрузку среди инспекторов по приему налогоплательщиков, повысить качество работы инспекторов за счет комплексной автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения граждан.
Работа выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с государственной налоговой инспекцией г. Казани, охватывающей девять территориальных налоговых инспекций.
Реализация результатов работы. Результаты выполненных исследований
и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра
«Лайн» при разработке и внедрении в Республике Татарстан распределенных
АСОУ технологическими процессами деятельности специалистов в различных
прикладных областях, таких, как: бюро технической инвентаризации,
финансовая система городской расчётной палаты, социальная защита
населения. Разработанная, распределенная АСОУ процессами
налогообложения граждан внедрена в 1998 году в девяти налоговых инспекциях города Казани, насчитывает более 300 автоматизированных рабочих мест и используется в ежедневной работе сотрудников налоговых инспекций.
Результаты диссертации используются в учебном процессе Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских, республиканских конференциях и семинарах:
Вторая всероссийская научно-техническая конференция
«Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2000); Четвёртая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2000 ); Пятая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2001); Одиннадцатая международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Москва-Истра, 2001); Республиканская научно-практическая конференция «Интеллектуальные системы и информационные технологии» (Казань, 2001); Шестая
международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (г. Таганрог, 2002).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 10 научных работ. Материалы диссертации вошли в отчет по госбюджетной НИР "Разработка оптимальных вероятностно-статистических методов и информационных технологий научных экспериментов в системах реального времени" в соответствии с научными направлениями "Прикладная математика" и "Информационные технологии высшего образования", в которых автор принимал участие как исполнитель. Прикладные исследования были выполнены в рамках НИР "Методы и информационные технологии оптимальных и нечетких решений" по программе приоритетных фундаментальных и прикладных НИР Академии наук Республики Татарстан. Полученные теоретические результаты подтверждены вычислительными экспериментами и актами внедрения в учебный процесс и производство.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 155 страниц основного текста, 38 рисунков, 20 таблиц. Список литературы включает 95 наименований.
Содержание работы.
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Во введении обоснована актуальность проблемы, определены цель работы, объект и предмет исследования. Сформулированы научные результаты, выносимые на защиту, определены их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об использовании и внедрении результатов работы.
В первой главе анализируется проблема и формулируются факторы повышения эффективности процесса налогообложения граждан, излагается концепция комплексной автоматизации организационного управления
12 процессами налогообложения граждан на основе современных информационных технологий.
Анализ работ по использованию автоматизированных информационных систем в деятельности налоговых инспекций показывает, что основным недостатком отечественных автоматизированных систем управления является отсутствие: автоматизации комплексного учёта, контроля и управления процессами налогообложения граждан; единых автоматизированных информационных технологий, т.е единого информационного пространства; централизованного оперативного обновления программного обеспечения систем при изменении налогового законодательства; электронного приёма сведений, необходимых для налогообложения, от других ведомств.
Процессы налогообложения граждан необходимо рассматривать как сложный объект управления, который характеризуется большим количеством информации, необходимой для его описания, а также вычислительной сложностью задач, которые требуется решать в процессе управления этим объектом. Для эффективного управления процессами налогообложения граждан необходимо знать его состояние в любой момент времени, иметь оперативный доступ к данным, определяющим состояние объекта в прошедшие моменты времени, уметь прогнозировать его поведение при различных управляющих воздействиях и выбирать из них те воздействия, которые приводят к намеченной цели.
Системный анализ задачи управления процессами налогообложения позволил выделить совокупность факторов, влияющих на эффективность процессов налогообложения граждан. В территориальных налоговых инспекциях к числу таких факторов относят: организацию процессов налогообложения граждан; своевременность передачи информации по налогоплательщикам в инспекцию по месту проживания из территориально удалённых инспекций; профессиональный уровень специалистов инспекции; своевременность получения комплексной информации по налогоплательщикам
13 из других ведомств; исполнительскую дисциплину специалистов инспекции. К факторам, влияющим на эффективность процессов налогообложения граждан в МНС РФ и Региональных Управлениях относят: обеспечение налоговых инспекций оборудованием, помещениями, специалистами; профессиональный уровень специалистов; исполнительскую дисциплину сотрудников по выполнению нормативных документов, должностных инструкций, решений руководства и вышестоящих организаций; своевременность получения статистической информации для аналитической деятельности, прогнозирование доходной части бюджета. Успешное решение задачи повышения эффективности процессов налогообложения граждан возможно только при помощи автоматизации всего комплекса факторов.
Анализ модели технологического процесса налогообложения граждан и схемы его управления позволил выделить следующие наиболее важные требования к их автоматизации: обеспечение комплексного учёта информации в соответствии с налоговым законодательством; снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации; сокращение времени получения информации о текущих и предыдущих доходах граждан, их имуществе и деятельности в качестве частных предпринимателей из различных источников, включая территориально удаленные; повышение контроля правильности и своевременности налогообложения; сокращение времени формирования аналитических отчетов с целью выявления нарушений налогового законодательства и принятия управленческих решений.
Для обеспечения комплексного учёта и контроля информации необходимо, чтобы инспектор обладал возможностью получения электронных сведений о налогоплательщике, поступивших как от других налоговых инспекций, так и от соответствующих внешних служб. Для того, чтобы реализовать эту возможность, необходимо в каждой налоговой инспекции использовать типовую автоматизированную систему управления, главными
14 функциями которой являются формирование банка данных процессов налогообложения граждан и прием электронных сведений от внешних служб. При этом все автоматизированные системы организационного управления (АСОУ) в налоговых инспекциях должны быть объединены в единую коммуникационную сеть для передачи информации о доходах граждан по месту жительства. Предложена структурная модель территориально-распределенной АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан. В состав функций АСОУ территориальных налоговых инспекций должны быть включены: формирование банка данных (БД) технологических процессов налогообложения граждан; решение задач управления налоговой инспекции; передача (приём) сведений на (с) региональный уровень; приём сведений от источников внешней информации.
В состав функций АСОУ Региональных Управлений должны быть включены: формирование интегрированного банка данных (ИБД), решение задач управления (анализ, прогнозирование налогообложения; планирование массовых мероприятий для налогообложения; контроль исполнения решений и др.), передача информации на верхний уровень, диспетчеризация информации о налогоплательщиках в налоговую инспекцию по месту жительства.
При создании территориально-распределенной АСОУ, повышающей эффективность процессов налогообложения граждан, должны учитываться следующие требования к программному и информационному обеспечению: для своевременной адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства необходимо обеспечить гибкость и оперативность изменения расчетных формул налогообложения; для использования типовой АСОУ в налоговых инспекциях необходимо обеспечить возможность её настройки на организационный уровень управления (район- регион - МНС РФ); для электронного приёма сведений, необходимых для налогообложения от других ведомств, необходимо обеспечить форматы электронного приёма, определяемых законодательством и дополнительными соглашениями между
15 ведомствами; ориентация интерфейса на специалиста налоговой службы; для
обеспечения информационной безопасности необходимо организовать: разграничение доступа к электронным данным в соответствии с должностными инструкциями, надежность хранения и восстановления данных после удаления, контроль за работой пользователей со стороны администратора системы, журнализацию событий, происходящих в системе (удаление, добавление, изменение информации, запросы на получение информации, попытки несанкционированного доступа); для осуществления оперативного обмена информацией по каналам связи необходимо обеспечить единое информационное пространство в масштабах региона.
Состав факторов повышения эффективности процессов налогообложения граждан в территориальный налоговых инспекциях определяет структуру АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан в территориальных налоговых инспекциях. В состав структуры АСОУ должны быть включены следующие автоматизированные подсистемы: управления организацией технологическими процессами налогообложения граждан; управления профессиональным уровнем специалистов налоговых органов; управления исполнительской дисциплиной сотрудников; информационно-справочные системы; обмена данными с другими налоговыми инспекциями; приёма от внешних источников сведений, необходимых для налогообложения.
Состав факторов повышения эффективности процессов налогообложения граждан в Региональных Управлениях и МНС РФ определяет структуру соответствующей АСОУ. В состав структуры АСОУ должны быть включены следующие автоматизированные подсистемы: управления обеспечением процессов налогообложения зданиями, оборудованием, специалистами; управления профессиональным уровнем специалистов; управления исполнительской дисциплиной сотрудников; формирования статистической информации для аналитической деятельности и прогнозирования; управления
формированием интегрированного банка данных по сведениям информации подчиненных налоговых инспекций.
Для автоматизации управления профессиональным уровнем и исполнительской дисциплиной сотрудников разработаны специальные экспертные системы и системы автоматизированного контроля исполнительской дисциплины, которые могут быть использованы в территориальных налоговых инспекциях, Региональных Управлениях и МНС РФ. Для обеспечения специалистов налоговых органов нормативно -справочной информацией разработаны специализированные программные средства, которые могут быть использованы в качестве информационно-справочных систем АСОУ.
Поэтому для создания территориально-распределённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан требуется разработать остальные автоматизированные подсистемы, удовлетворяющие перечисленным выше требованиям. Работа этих подсистем осуществляется на основе базы данных налоговой инспекции, которая формируется каждым участником технологического процесса. Таким образом, при создании территориально-распределённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан необходимо в первую очередь разработать автоматизированную подсистему организационного управления организацией технологических процессов налогообложения граждан.
Вторая глава посвящена разработке методики построения функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ для различных прикладных областей. Методика продемонстрирована на примере процессов налогообложения.
При разработке прикладного программного обеспечения (ППО) автоматизированных информационных систем этап ее функционального моделирования играет важную роль, так как от него зависит качество программного продукта, выраженного в удовлетворении всех требований
17 пользователя. Очевидно, что временная и стоимостная цена исправления методических ошибок возрастает при их обнаружении на более поздних стадиях разработки, поскольку в соответствии с моделью жизненного цикла системы осуществляется возврат на более ранние стадии разработки систем и их повторение.
При разработке ППО традиционно используется методология структурного анализа и проектирования, которая определяет руководящие указания общего характера. Анализ существующих структурных методик, реализованных в CASE технологиях, позволил сделать вывод об отсутствии научно обоснованных методик по построению функциональных моделей систем.
Разработана методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения автоматизированной системы организационного управления, основанная на иерархической декомпозиции исходной задачи, а также описания входных и выходных параметров задач нижнего уровня.
Результатами применения данной методики является: 1. Дерево декомпозиции основной задачи организационного управления. 2. Функциональная модель решения каждой из задач дерева декомпозиции третьего уровня, отражающая функционирование соответствующих модулей её программной реализации. 3. Состав информации предметной области, являющийся основой для построения инфологической модели данных.
Сформулированы принципы иерархической декомпозиции задачи «Повышение эффективности технологических процессов деятельности специалистов», которые могут быть использованы в различных прикладных областях. Состав признаков декомпозиции включает в себя такие признаки: «Средства достижения цели» (для первого уровня декомпозиции); «Тип информации» (для второго уровня декомпозиции); «Вид информации» (для третьего уровня декомпозиции); «Этапы выполнения методического документа» (для четвёртого уровня декомпозиции).
18 Разработанная методика была применена при формировании
функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан. В соответствии с должностными инструкциями специалистов определены подсистемы разрабатываемой автоматизированной системы, такие, как: оператор, инспектор, администратор, разработчик комплекса, генерации отчётных форм. Предложена структура АСОУ процессами налогообложения граждан в территориальных налоговых инспекциях.
В третьей главе рассматриваются теоретические основы методики автоматического построения моделей временных рядов, хранящихся в большом количестве в банке данных автоматизированной системы, с целью их краткосрочного прогнозирования и анализа. Методика продемонстрирована на примере прогнозирования доходов граждан, а также оценивания ее структуры и тенденции изменения.
Банк данных доходов граждан, работающих на государственных предприятиях и в организациях, представляется в виде множества временных
рядов X: Х = (Х„Х2 Хт/, (1)
где Xi=(xi(tl),xi(t2),...,xl(tn)) - множество доходов /-го гражданина, i = J,m, которое рассматривается как временной ряд, т - количество исследуемых граждан, *,.(/)-доход 7-го гражданина за месяц у, j-l,n. Для каждого
временного ряда на основании его значений необходимо уточнить вид и параметры адекватно описывающей его модели, а также построить краткосрочные прогнозные оценки доходов граждан.
В работе предлагается классификация видов моделей временных рядов в соответствии со следующими признаками: наличие или отсутствие корреляций уровней рядов; наличие стационарности; наличие сезонности; характер сезонности; вид модели. Для моделирования временных рядов могут использоваться трендовые модели и модели линейного фильтра.
19 Трендовые модели предполагают независимость уровней временных рядов и
описываются формулой: xft) = zft, s) + aft), (2)
где z(t,s) - неслучайная составляющая, вызванная постоянно действующими
факторами, s - вектор параметров модели; aft) - случайная составляющая,
вызванная действием временных, импульсных факторов, t = l,n.
Исследование характера динамики изучаемого процесса показало, что
доходы граждан могут описываться следующими видами трендов: линейный
(Z(t,d,b) = d + b-t); параболический (Z(t,d,b,c) = d + b-t + c-t2); логарифмический
(Z(t,d,b) = d + b-lnt)\ гиперболический (Z(t,d,b) = d + -). Для выбора конкретного
вида кривой из класса трендовых моделей традиционно используется метод характеристик прироста, при этом исходный ряд предварительно сглаживается методом простой скользящей средней.
Модели линейного фильтра предполагают коррелированность уровней ряда, описывают стационарные и нестационарные временные ряды. Для адекватного описания наблюдаемых временных рядов могут быть использованы следующие модели:
Авторегрессии AP(p,d): w(t) = фіц>(ґ-\) + ф2м'(і-2) + ... + фрм'^-p) + a(t) (3)
Скользящего среднего CC(d,q): wft) = aft)-Qxa(t -1,)-...-Qqa(t -q) (4)
Смешанные APCC(p,d,q):
w(t) =
где w(t) = S7dx(t) - d-я разность временного ряда. При d=0 модель описывает стационарный временной ряд и w(t) = x(t). На практике оказывается, что адекватное описание наблюдаемых временных рядов достигается при помощи моделей линейного фильтра, в которых значение параметров p,d,q не более 2. Из теории известно, что для определения вида модели линейной фильтрации используются визуальные признаки, основанные на анализе динамики выборочных автокорреляционной и частной автокорреляционной функций
20 временного ряда. Банк данных доходов граждан налоговых инспекций
содержит значительное количество временных рядов, что затрудняет
визуальное определение вида модели каждого временного ряда. Поэтому
предлагается автоматическое построение модели линейного фильтра для
каждого временного ряда банка данных основывать на методе перебора
моделей вида (3)-(5) при значениях параметров p,d,q {0,1,2}.
На основе построения адекватных моделей временных рядов
предлагается следующая обобщенная методика краткосрочного
прогнозирования и анализа прогнозных значений:
Для каждого временного ряда множества X выбирается возможный вид трендовой модели методом характеристик прироста, и в соответствии с методом наименьших квадратов оцениваются параметры этих моделей.
Проверяется адекватность построенных моделей по свойствам уровней остаточной компоненты временного ряда: e(ti) = x(tl)-xjti), і = ї,п, где
xv(tt) - значение, вычисленное с использованием модели. В таблице приведены гипотезы и статистические критерии их проверки:
21 Если все гипотезы Я, принимаются, то остаточная є -компонента
представляет собой процесс белого шума и модель является адекватной; в противном случае - модель считается неадекватной.
3. Если для одного временного ряда построено несколько адекватных
моделей xul(t),..., xuk(t), то наиболее точной считается модель xM,(t),
удовлетворяющая условию: xu,(t) = arg min -Ys(t)2 .
; п ,=,
Для тех временных рядов множества X, для которых не удалось построить адекватной трендовой модели, переходим к поиску адекватной модели линейного фильтра: оцениваются параметры моделей АРПСС (p,d,q) в соответствии с методом наименьших квадратов, проверяется адекватность этих моделей путем проверки гипотез (п.2), выбирается наиболее точная из адекватных моделей (п.З). Если для какого-либо временного ряда ни одна из трендовых моделей и моделей линейного фильтра не является адекватной, то делается вывод о невозможности описания исследуемого временного ряда данными видами моделей.
Адекватные трендовые модели и модели линейного фильтра могут использоваться как прогнозирующие функции для краткосрочных прогнозов - точечных и интервальных. Интервальный прогноз осуществляется путем расчета доверительного интервала. Прогнозирование на основе трендовых моделей основано на методе экстраполяции. Для временных рядов, описывающихся моделями линейного фильтра, прогноз значения xt+l с минимальной средне
квадратичной ошибкой в момент t с упреждением / определяется как условное математическое ожидание xt+l в момент t:
Х,(1) = М[х,+!\х1,х1+1,...].
6. Для качественного анализа структуры множества граждан по
направлению изменения доходов и близости прогнозных значений
необходимо разбить все множество граждан на кластеры. Направление
изменения доходов на текущий момент времени определяется для
трендовых моделей по их коэффициентам, а для моделей линейного
фильтра - по соотношению текущих и прогнозных значений доходов.
Для построения кластеров используется метод кластерного анализа.
В работе приведен пример рассмотрения реального банка данных месячных
доходов граждан, работающих на одном предприятии. Методика
статистического анализа и прогнозирования, основанная на вышеприведенной
теории, была реализована программно с помощью математических пакетов
«MathCad 2000» и «Statistica 5.0». По результатам разбиения множества
доходов на 2, 3, 4 и 5 кластеров построены статистические характеристики
каждого кластера, осуществлено сравнение всех кластеров с кластером,
содержащим граждан с наименьшими доходами, и проведен сравнительный
анализ экономического состояния граждан соответствующих кластеров.
В четвёртой главе сформулированы требования и определен состав
комплекса средств организационного управления процессами
налогообложения как совокупности взаимодействующих технического, математического, программного, лингвистического, информационного, организационно-методического обеспечения.
Техническое обеспечение представляет собой корпоративную сеть, состоящую из совокупности локально-вычислительных сетей, объединённых выделенными каналами связи с использованием транспортного протокола Х25. Математическое обеспечение представляет собой совокупность методов и алгоритмов обработки данных предметной области и прогнозирования доходов граждан, описанных в третьей главе. Специальное программное обеспечение организовано в виде диалоговой системы. Для повышения эффективности взаимодействия специалистов с системой предложено использовать язык запрос - ответного типа, основными достоинствами которого являются простота, наглядность, удобство работы, сокращение времени освоения
23 системы. База данных реализована средствами СУБД третьего поколения, предназначенного для обработки больших объёмов данных.
В соответствии с методикой анализа и синтеза функциональной спецификации, изложенной во второй главе, разработана инфологическая модель базы данных. Разработанная модель положена в основу алгоритмов обработки данных, реализованных в распределённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан, охватывающей девять налоговых инспекций г. Казани.
