авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Разработка модели и инструментария оценки риска неуплаты таможенных платежей

-- [ Страница 2 ] --

Рис. 1. Процесс управления риском неуплаты таможенных платежей при обеспечении

Наиболее важным этапом, который непосредственно влияет на точность принятия решения, является оценка риска. В работе исследованы такие методы оценки риска, как: метод экспертных оценок, метод аналогий и методы, основанные на применении теории игр, математической статистики, математического программирования. Проведен сравнительный анализ особенностей их применения, который показал, что метод экспертных оценок не позволяет выявить и формализованно описать все факторы, влияющие на риск. Метод аналогий применим в случае, если накопленных данных недостаточно для проведения анализа и необходимо построение моделей на аналогичных объектах. Применение этого метода может вызвать попадание в модель ошибочных факторов. Наиболее приемлемыми для оценки риска неуплаты таможенных платежей являются методы математической статистики, которые позволяют анализировать оперативные данные, накопленные в базе данных организации, с целью построения модели. Это обеспечивает выявление всех факторных признаков, влияющих на риск неуплаты таможенных платежей.

Вторая группа вопросов, рассматриваемых в диссертации, посвящена разработке модели оценки риска неуплаты таможенных платежей на основе данных ДТ.

Разработка модели проводилась в разрезе федеральных округов, в которых проводилось таможенное оформление товаров, выпущенных под обеспечение, для учета специфических факторов, присущих каждому из них. С целью выявления однородных групп построена карта взаимного расположения федеральных округов по двум показателям: процентное соотношение ДТ с нарушением срока уплаты к общему количеству ДТ и сумма неуплаченных в срок таможенных платежей (рисунок 2).

 Карта взаимного расположения федеральных округов по показателям-2

Рис. 2. Карта взаимного расположения федеральных округов по показателям «сумма неуплаченных в срок таможенных платежей» и «ДТ с нарушением срока уплаты в процентах»

В результате было получено три группы федеральных округов. В первую группу вошли Северо-западный и Дальневосточный федеральные округа. Для них характерно небольшое количество нарушений сроков уплаты таможенных платежей. Вторую группу составили Приволжский, Уральский, Сибирский и Южный федеральные округа. Они характеризуются большим количеством нарушений и небольшими суммами таможенных платежей. В третью группу вошел Центральный федеральный округ, в котором выявлено большое количество нарушений и максимальное нарушение по сумме неуплаченных таможенных платежей. В Центральном и Приволжском федеральных округах более чем по 80% ДТ, выпущенных под обеспечение, выявлены нарушения срока уплаты таможенных платежей, при этом неуплаченные вовремя суммы превышают 50 млрд. рублей. По этой причине данные федеральные округа были выбраны для проведения дальнейшего исследования.

Для построения модели оценки риска неуплаты таможенных платежей при обеспечении предложен четырехэтапный процесс (рисунок 3). Все его этапы, начиная со второго, выполняются с применением статистического пакета прикладных программ SPSS.

 Схема процесса построения модели оценки риска неуплаты таможенных-3

Рис. 3. Схема процесса построения модели оценки риска неуплаты таможенных платежей

На первом этапе на основе данных ДТ была получена обучающая выборка данных по признаку выпуска товара под обеспечение, представленная в виде матрицы X «объект-свойство». Для каждой ДТ поставлен в соответствие признак наличия или отсутствия нарушения срока уплаты, который можно записать в виде вектора Y:

, (1)

где - значение j-ого признака для i-й ДТ, , ,

.

Признак нарушения срока уплаты можно рассматривать как «обучающий», так как он определяет принадлежность ДТ к одному из двух классов.

На втором этапе проведен отбор факторных признаков. Для этого выполнен анализ тесноты связи характеристик ДТ и признака «нарушение срока уплаты».

Выбор метода проверки связи между значением Y и признаками , где - вектор значений признаков -й ДТ, зависит от шкалы, в которой они измерены:

1. анализ таблиц сопряженности и использование критерия «хи-квадрат» для признаков в номинальной шкале;

2. методы ранговой корреляции (коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла, коэффициент конкордации) для признаков в порядковой шкале;

3. корреляционный анализ для нормально распределенных признаков в количественной шкале.

В рассматриваемом случае Y и признаки измерены в шкале номинальной, поэтому выбран первый метод. Тогда для проверки наличия связи между признаком Y и качественными признаками предлагается использовать критерий «хи-квадрат». Результирующие факторные признаки, для которых достигнут приемлемый уровень значимости при расчете тесноты связи характеристик ДТ и признака «нарушение срока уплаты» на основе данных Центрального округа представлены в таблице 1.

Также была определена сила влияния признаков на результирующий признак Y. Для этого рассчитаны коэффициенты Крамера и Гудмана-Краскала (таблица 2).

Таблица 1

Результаты анализа взаимосвязи факторных признаков ДТ и признака «нарушение срока уплаты»

Признак

Количество значений проверяемого признака

Наблюдаемое значение статистики

«хи-квадрат»

наличие декларации

таможенной стоимости

2

2833,0

учет в статистике

2

46,6

признак контейнерных перевозок

2

1736,0

условие поставки

11

1284,0

код валюты договора

7

1009,0

код места временного хранения

7

1351,0

тип документа

3

27,71

код характера сделки

12

450

код вида платежа

9

2437

код вида обеспечения

2

235

количество товаров

5

147,7

Таблица 2

Результаты расчета коэффициентов, характеризующих силу взаимосвязи факторных признаков ДТ и признака «нарушение срока уплаты» для Центрального округа

Признак

Коэффициент

Ранг

Крамера

Гудмана-Краскала

код вида платежа

0,773

0,598

1

признак контейнерных перевозок

0,653

0,426

2

код места временного хранения

0,575

0,331

3

условие поставки

0,561

0,315

4

код валюты договора

0,497

0,247

5

код характера сделки

0,332

0,110

6

наличие декларации таможенной стоимости

0,264

0,069

7

код вида обеспечения

0,240

0,058

8

количество товаров

0,190

0,036

9

учет в статистике

0,108

0,011

10

тип документа

0,082

0,007

11



Pages:     | 1 || 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.