+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Применение моделей с распределенными лагами для прогнозирования доходов региональных бюджетов

Купить электронную версию статьи

т. 19, вып. 6, июнь 2020

Получена: 11.05.2020

Получена в доработанном виде: 20.05.2020

Одобрена: 30.05.2020

Доступна онлайн: 29.06.2020

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Коды JEL: С3, С5, R15

Страницы: 1154–1172

https://doi.org/10.24891/ea.19.6.1154

Граница Ю.В. кандидат экономических наук, доцент института экономики и предпринимательства, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
ygranica@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 8872-0434

Предмет. Прогнозирование доходов региональных бюджетов с применением моделей распределенных лагов.
Цели. Исследование экономического и статистического инструментария, адекватного для анализа взаимосвязей доходов бюджетной системы региона с региональными макроэкономическими предикторами. Спецификация моделей с распределенными лагами, оценка их параметров, верификация моделей, определение прогнозного периода, в течение которого следует ожидать количественное влияние предиктора на доходы бюджета.
Методология. Использованы статистический, расчетно-конструктивный и экономико-математические методы анализа.
Результаты. В моделях, количественные параметры которых получены методом Алмон, в качестве значимых предикторов в прогнозировании региональных бюджетных доходов определяются в основном сальдированный финансовый результат, индекс потребительских цен, характеризующий инфляционные процессы в регионе и уровень безработицы как ключевой показатель рынка труда. Модели, количественные параметры которых получены с помощью преобразований Койка, характеризуются наиболее широким спектром регрессоров, состав которых определяется особенностями экономической ситуации в регионах. Рассчитанные количественные оценки периода действия регрессора на зависимую переменную методом Койка обеспечивают в основном двухлетний прогноз. Именно такой средний лаг получен в ходе оценки моделей. Исключение составляет влияние уровня безработицы, которое характеризуется как долгосрочное.
Выводы. Оптимальная величина лага для осуществления преобразований по методу Алмон, по данным проведенного исследования, составляет три года. Показатель степени полинома в преобразованиях по методу Алмон должен составлять не более двух. Для формирования прогнозов бюджетных параметров в расчет следует принимать результаты и метода Койка и метода Алмон, однако метод Койка является наиболее перспективным, так как, во-первых, лишен субъективизма при выборе показателей для моделирования, во-вторых, в ходе его реализации полученные значимые регрессоры в моделях подчеркивают особенности функционирования каждого региона.

Ключевые слова: бюджетные доходы, регион, модель с распределенными лагами, метод Алмон, преобразования Койка

Список литературы:

  1. Савчишина К.Е. Современные проблемы и перспективы развития бюджетной системы России // Проблемы прогнозирования. 2017. Т. № 6. С. 101–114. URL: Link
  2. Канкулова М.И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37. С. 30–39. URL: Link
  3. Гамукин В.В. Комбинаторика рисков бюджетной системы // Финансы и кредит. 2015. № 22. С. 28–39. URL: Link
  4. Шаров В.Ф., Караев А.К. Устойчивость бюджетной системы и проблемы восстановления роста экономики России. Финансы: теория и практика. 2014. № 5. С. 73–83. URL: Link
  5. Соломко М.Н. Сбалансированность бюджетов: подходы к определению и оценке // Вестник университета (Государственный университет управления). 2019. № 3. С. 143–150. URL: Link
  6. Автончук Г.А., Поздняков Г.Е. НДФЛ как инструмент преодоления дефицита регионального бюджета // Управленческий учет и финансы. 2020. № 1. С. 20–31. URL: Link
  7. Спиридонов Е.Э. Риски волатильности доходообразующих потоков бюджета в регионе РФ: управление с применением инструментов хеджирования // Управление финансовыми рисками. 2019. № 1. С. 42–51.
  8. Терехина С.А., Солдатенко И.А. Современная бюджетная политика и основные параметры федерального бюджета на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов. Связь бюджетной политики с прогнозом-2030 // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. Вып. 2. С. 362–376. URL: Link
  9. Малкина М.Ю., Балакин Р.В. Исследование налоговых поступлений в РФ, федеральных округах и регионах РФ с использованием логарифмического метода факторного анализа // Налоги и налогообложение. 2016. № 2. С. 190–208. URL: Link
  10. Беляничев В.Г., Савдерова А.Ф. Оценка влияния инвестиций в основной капитал на объем валового регионального продукта // Oeconomia et Jus. 2019. № 1. URL: Link
  11. Зоидов К.Х., Янкаускас К.С., Пирогов Н.Л. Моделирование системы финансово-бюджетных отношений России в рамках развития и расширения ЕАЭС в условиях нестабильности. Ч. II // Научное обозрение. Сер. 1: Экономика и право. 2016. № 6. С. 81–100.
  12. Иванов П.А., Сахапова Г.Р. Финансовая нестабильность региона: методы оценки и инструменты элиминирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. № 6. С. 183–198. URL: Link
  13. Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Модель с распределенными лагами динамики инновационной деятельности промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 25. С. 58–62. URL: Link
  14. Новиков Е.И. Оценивание параметров линейных регрессионных моделей с учетом запаздывания влияния факторов на зависимую переменную // Науковедение. 2016. Т. 8. № 4. URL: Link
  15. Колпаков В.Ф. Моделирование динамических процессов в экономике // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 3. С. 31–36. URL: Link
  16. Граница Ю.В. Применение метода Койка для оценки влияния волатильности экономических индикаторов на финансовую нестабильность региона // Россия: тенденции и перспективы развития. Ежегодник. 2019. Вып. 14. Ч. 2. С. 802–805. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 21, вып. 7, июль 2022

Другие номера журнала