Презентация для Аналитического управления ЦА ФНС РоссииОтчёт в PDF

Прогнозирование налоговых поступлений

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ, ЧЗН, Iрдд), НДФЛ, млн руб

Верификация факторных моделей прогнозирования. Прогнозируемый показатель - Налог на прибыль организаций. В качестве факторов выбраны 12 показателей: Выручка, Инвестиции в основной капитал, Инфляция, ВВП, Курс руб/долл, Экспорт, Импорт, Внеоборотные активы, Цены на нефть (Urals), Оборот оптовой торговли, Численность занятого в экономике населения, Индекс реальных денежных доходов. Вы можете выбрать одну из моделей прогнозирования, а также прогнозируемый показатель. Для удобства восприятия, Вы можете выбрать для отображения конкретные показатели, например, прогнозируемый ряд. Для этого необходимо нажать кнопку "Скрыть все ряды" и затем выбрать интересующий Вас показатель. Изменять набор факторов можно с помощью сервиса "Опции рядов".

  • НДФЛ, млн руб

  • Выручка (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инвестиции в основной капитал (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инфляция, %

  • ВВП, млн руб

  • Курс доллара, руб/долл

  • Экспорт, млн руб

  • Импорт, млн руб

  • Внеоборотные активы, млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Цены на нефть, руб/баррель

  • Оборот оптовой торговли, млн руб

  • Численность занятого в экономике населения, млн чел

  • Индекс реальных денежных доходов, %

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ, ЧЗН, Iрдд), НДФЛ, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), Налоговые доходы, всего, млн руб

Верификация факторных моделей прогнозирования. Прогнозируемый показатель - Налоговые доходы, всего. В качестве факторов выбраны 10 показателей: Выручка, Инвестиции в основной капитал, Инфляция, ВВП, Курс руб/долл, Экспорт, Импорт, Внеоборотные активы, Цены на нефть (Urals), Оборот оптовой торговли. Вы можете выбрать одну из моделей прогнозирования, а также прогнозируемый показатель. Для удобства восприятия, Вы можете выбрать для отображения конкретные показатели, например, прогнозируемый ряд. Для этого необходимо нажать кнопку "Скрыть все ряды" и затем выбрать интересующий Вас показатель. Изменять набор факторов можно с помощью сервиса "Опции рядов". Применены следующие настройки параметров модели: Алгоритм прогнозирования - Общая линейная модель, Количество периодов прогнозирования 12, Смещение начала прогнозирования 0, Прогнозируемый ряд Налоговые доходы (всего), Сезонность 4 (квартальная), Автоматический подбор лага (max 1).

  • Налоговые доходы, млн руб

  • Выручка (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инвестиции в основной капитал (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инфляция, %

  • ВВП, млн руб

  • Курс доллара, руб/долл

  • Экспорт, млн руб

  • Импорт, млн руб

  • Внеоборотные активы, млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Цены на нефть, руб/баррель

  • Оборот оптовой торговли, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), Налоговые доходы, всего, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), НДС, всего, млн руб

Верификация факторных моделей прогнозирования. Прогнозируемый показатель - Налог на добавленную стоимость. В качестве факторов выбраны 10 показателей: Выручка, Инвестиции в основной капитал, Инфляция, ВВП, Курс руб/долл, Экспорт, Импорт, Внеоборотные активы, Цены на нефть (Urals), Оборот оптовой торговли. Вы можете выбрать одну из моделей прогнозирования, а также прогнозируемый показатель. Для удобства восприятия, Вы можете выбрать для отображения конкретные показатели, например, прогнозируемый ряд. Для этого необходимо нажать кнопку "Скрыть все ряды" и затем выбрать интересующий Вас показатель. Изменять набор факторов можно с помощью сервиса "Опции рядов".

  • НДС, млн руб

  • Выручка (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инвестиции в основной капитал (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инфляция, %

  • ВВП, млн руб

  • Курс доллара, руб/долл

  • Экспорт, млн руб

  • Импорт, млн руб

  • Внеоборотные активы, млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Цены на нефть, руб/баррель

  • Оборот оптовой торговли, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), НДС, всего, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), НПО, млн руб

Верификация факторных моделей прогнозирования. Прогнозируемый показатель - Налог на прибыль организаций. В качестве факторов выбраны 10 показателей: Выручка, Инвестиции в основной капитал, Инфляция, ВВП, Курс руб/долл, Экспорт, Импорт, Внеоборотные активы, Цены на нефть (Urals), Оборот оптовой торговли. Вы можете выбрать одну из моделей прогнозирования, а также прогнозируемый показатель. Для удобства восприятия, Вы можете выбрать для отображения конкретные показатели, например, прогнозируемый ряд. Для этого необходимо нажать кнопку "Скрыть все ряды" и затем выбрать интересующий Вас показатель. Изменять набор факторов можно с помощью сервиса "Опции рядов".

  • НПО, млн руб

  • Выручка (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инвестиции в основной капитал (КСП), млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Инфляция, %

  • ВВП, млн руб

  • Курс доллара, руб/долл

  • Экспорт, млн руб

  • Импорт, млн руб

  • Внеоборотные активы, млн руб

    • Все отрасли экономики ОКВЭД
  • Цены на нефть, руб/баррель

  • Оборот оптовой торговли, млн руб

Линейная факторная модель (REV, INV, INF, ВВП, USD, EX, IM, ВА, OIL, ОПТ), НПО, млн руб

Налог на догоды физических лиц, всего, млн руб

Пример использования процедуры распознавания "аномальных" точек для данных по Краснодарскому краю.

  • НДФЛ, всего, млн руб

Налог на догоды физических лиц, всего, млн руб

Примеры прогнозирования налоговых поступлений с использованием авторегрессионных и факторных моделей. Факторные модели существенно модернизированы, что позволило повысить их устойчивость к изменениям набора факторов и глубины ретроспективных данных. Для авторегрессионных моделей добавлена процедура автоматического определения "особых" точек (единовременных отклонений). Новые возможности: автоматический подбор временных лагов, задание сезонности и весовых коэффициентов, позволяющих повысить значимость более "свежих" данных.