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 |   ...   | 2 | 3 ||

Статистический анализ и прогнозирование доходов пенсионного фонда на региональном уровне

-- [ Страница 4 ] --

Результаты показывают, что в анализируемом периоде наблюдалась достаточная устойчивость в распределении районов республики в группы. При этом наблюдается четкая экономическая интерпретация результатов: районы, составляющие 1 и 2 кластеры наиболее развитые по отношению к остальным районам, специализация промышленная. Перемещение этих районов из первого кластера во второй в различные годы обусловлено спецификой размещения различных предприятий и как следствие отчисление разного количества налогов. Третий кластер представляет собой набор районов, сравнительно небольших по населению, преимущественно сельскохозяйственного направления. Положение их в третьем кластере устойчиво во времени.

Сравнивая результаты классификации на основе главных компонент за 3 года, можно сделать вывод о том, что из всех методов кластерного анализа, включая и иерархические, наиболее четкую классификацию дает метод k-средних, при этом метод k-средних дает наиболее показательные результаты с экономической точки зрения.

Для исследования влияния основных факторов на доходы Пенсионного фонда проведен регрессионный анализ. По данным n = 23 районов Республики Бурятия за 2008г. построено уравнение регрессии зависимости доходов районных Управлений Пенсионного фонда по Республике Бурятия от семи описанных выше показателей.

Предварительно, с целью анализа взаимосвязи показателей, построена матрица парных коэффициентов корреляции, которая показывает, что доходы районных Отделений Пенсионного фонда по РБ - результативный показатель (У), наиболее тесно связан с показателем x4 – оборот розничной торговли на душу населения, руб. (ryx4 = 0,892).

В то же время связь между признаками-аргументами достаточно тесная. Так, существует практически функциональная связь между доходами местного бюджета на душу населения, руб.(x5) и расходами местного бюджета на душу населения, руб.(X6) – rx5x6 = 0,932, из чего следует, что только один из этих двух показателей может войти в модель.

После реализации алгоритма пошагового регрессионного анализа с включением переменных получаем окончательное уравнение регрессии:

- 513,505 + 0,033х4 - 0,014х7

(10,82) (-2,86)

Fнабл = 58,924; R2 = 0,8549; = 4,5%, S2 = 1,97.

Значимы уравнение и коэффициенты регрессии, т.к. tj по модулю больше tкр ( = 0,05; = 20) = 2,086.

Множественный коэффициент детерминации свидетельствует о том, что только 85,49% вариации доходов районных Управлений Пенсионного фонда РБ объясняется вошедшими в модель показателями (x4 и x7), то есть оборотом розничной торговли на душу населения, руб. и инвестициями в основной капитал на душу населения, руб.

Средняя относительная ошибка аппроксимации = 4,5%, что говорит о хорошем качестве уравнения регрессии, также как и величина остаточной дисперсии S2 = 1,97.

Таким образом, увеличение на 1 руб. оборота розничной торговли на душу населения приводит к росту доходов районных отделений ПФ по РБ в среднем на 0.033 млн. руб., а также увеличение на 1 руб. инвестиций в основной капитал на душу населения приводит к снижению доходов районных отделений ПФ по РБ в среднем на 0.014 млн. руб. Уравнение и коэффициенты регрессии являются статистически значимыми по F-критерию и t-критерию соответственно.

В третьей группе вопросов, посвященных статистическому анализу и прогнозированию доходов региональных и территориальных органов Пенсионного фонда, проведено прогнозирование доходов с использованием адаптивных методов как в целом по Республике Бурятия, так и в разрезе каждого полученного кластера (группы муниципальных образований), а также прогнозирование по основным видам доходов в бюджет Пенсионного фонда.

Моделирование динамики предполагает наличие инерционности процесса, т.е. определенной неизменности условий функционирования объекта. В России, начиная с 1999 года, наблюдается определенная стабильность макроэкономики. При этом использование месячных или квартальных данных требует учета сезонности. Сезонность налоговых сборов имеет характерную особенность, при общем росте суммы налогов, поступления в первом квартале практически не растут, зато более быстрыми темпами растут поступления в четвертом квартале, соответственно, амплитуда сезонности увеличивается. Учет сезонности крайне важен для планирования расходов бюджета с целью оптимизации кассовых разрывов.

Задача заключалась в построении с учетом сезонности модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего и получении на ее основе прогнозных оценок уровней исследуемого показателя (рис. 1) по месячным данным доходов Пенсионного фонда Республики Бурятии за период с января 2005 г. по декабрь 2009 г. включительно.

Как следует из рис. 1, налоговые доходы существенно различаются по месяцам, причем отличия эти носят системный характер, налицо влияние сезонности. Таким образом, налоговая система предполагает неравномерность поступления налоговых доходов по месяцам.

 Исходные и прогнозные значения суммарных доходов Пенсионного фонда-16

 Исходные и прогнозные значения суммарных доходов Пенсионного фонда РБ-17

Рис. 1. Исходные и прогнозные значения суммарных доходов Пенсионного фонда РБ (модель АРПСС)

На графике сплошной линией, обозначены наблюдаемые значения ряда, пунктирной линией обозначены предсказанные значения ряда, а также границы 90% доверительного интервала.

Оптимальной моделью для данного временного ряда является модель АРПСС (1,1,1)(1,0,0), которая имеет следующие характеристики (табл.6).

Таблица 6

Характеристики модели АРПСС (1,1,1)(1,0,0)

Тип параметра

Параметр

Станд. ошибка

t-значение

p(1)

0,9996

0,0005

2086,752

q(1)

0,8850

0,0285

31,008

Ps(1)

0,7145

0,14105

5,065

tкрит.(N-1;)= tкрит.(59;0,05) = 2,003. Из полученных результатов следует, что параметры значимо отличаются от нуля.

Таким образом, получен прогноз налоговых поступлений в бюджет Отделения Пенсионного фонда по РБ на 12 месяцев 2010 г.

Прогнозирование налоговых поступлений в бюджет Отделения Пенсионного фонда по Республике Бурятия позволяет сделать выводы о том, что модель АРПСС показала лучшие прогностические свойства по сравнению с методом экспоненциального сглаживания. Это выражается в значениях критериев, которые используются для проверки моделей на адекватность изучаемому процессу.

В данной главе проведено также прогнозирование доходов территориальных органов Пенсионного фонда, объединенных в кластеры.

Для прогнозирования доходов территориальных органов ПФ по РБ представляется целесообразным выбрать группировку районов по результатам 2008 года, которая не противоречит существенно результатам других годов, и является наиболее показательной с экономической точки зрения.

Для прогнозирования налоговых доходов в разрезе кластеров также использована модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.

Характеристики точности модели АРПСС (табл. 7) показывают, что прогнозные значения удовлетворительны.

Таблица 7

Характеристики модели АРПСС (1,1,1)(1,0,0)

Тип параметра

Параметр

Станд. ошибка

t-значение

p(1)

0,995

0,008

119,664

q(1)

0,863

0,089

9,701

Ps(1)

0,770

0,087

8,864



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
 





 
© 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.