woeamМир экономики и управленияWorld of Economics and Management2542-04292658-5375Новосибирский национальный исследовательский государственный университетwoeam-355Research ArticleМАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: МЕТОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫMACROECONOMIC ANALYSIS: METHODS AND RESULTSПроблемы прогнозирования налоговых бюджетных поступлений в РоссииProblems of tax budget revenue forecasting in RussiaКоломакЕвгения АнатольевнаKolomakE. A.

доктор экономических наук, профессор, заведующая сектором

ekolomak@academ.orgСентюреваНадежда АлексеевнаSentyurevaN. A.

кандидат экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник

cent_nad@bk.ruИнститут экономики и организации промышленного производства СО РАН, Новосибирск Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, НовосибирскРоссияInstitute of Economics and Industrial Engineering SB RAS, Novosibirsk Novosibirsk State University, NovosibirskRussian FederationРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, МоскваРоссияRussian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, MoscowRussian Federation2015200120221535–10Copyright © Коломак Е.А., Сентюрева Н.А., 20152015Коломак Е.А., Сентюрева Н.А.Kolomak E.A., Sentyureva N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://woeam.elpub.ru/jour/article/view/355

Работа посвящена обзору методов и изучению проблемпрогнозирования налоговых бюджетных доходов с учетом особенностей российской ситуации. Особое внимание уделяется использованию техники временных рядов, обсуждению вопросов, связанных сбенчмаркингом, «краевыми эффектами», необходимостью выделения структурной и конъюнктурной составляющих налоговых поступлений. Делается вывод, что объективным ограничением построения корректных и надежных долгосрочных предсказаний налоговых поступлений, является отсутствие достаточно длинных временных рядов сопоставимых данных. Горизонт прогнозирования должен соответствовать периоду, на котором выявляются тенденции и делаются оценки параметров динамики. В этой связи использование разработанныхтрадиционных эконометрических методов анализа оказывается невозможным при перспективном налоговом планировании. Для краткосрочных же прогнозов имеется необходимая информация, и они могут быть полезными в практической плановой работе государственных органов.

The paper consider the methodological problems of forecasting of tax budget revenues in Russia. The particular attention is paid to the usage of time series analysis and to the discussion of issues related to benchmarking, «edge effects», structural and cycle components of tax revenue. It is concluded that the objective limitation for the correct and reliable long-term forecasting is the lack of sufficiently long time series of comparable data. Forecasting time horizon should correspond to the period for which trends are identified and parameters of the dynamics are estimated. Short-term forecasts have the necessary information, and they can be used in the practical work of public authorities.

бюджетналоговые доходыпрогнозированиеэмпирические методы анализаbudgettax revenuesforecastingempirical methodsReferencesClements H. Forecasting Economic Time Series. Cambridge: Cambridge Univ. Press. The Marshall Lectures on Economic Forecasting, 1998. 368 p.Clements H. Forecasting Economic Time Series. Cambridge, Cambridge University Press. The Marshall Lectures on Economic Forecasting, 1998, 368 p.Hamilton J. D. Time Series Analysis. Princeton Univ. Press, Princeton; N. Jersey, 1994. 799 p.Hamilton J. D. Time Series Analysis. Princeton University Press, Princeton; New Jersey, 1994, 799 p.Бессонов В. А. Проблемы анализа российской макроэкономической динамики переход- ного периода. М.: ИЭиОПП, 2005. Научные труды № 84. 244 c.Bessonov V. F. Problemi analiza rossiiskoi makroeconomicheskoi dinamiki perekhodnogo perioda [Problems of analysis of Russian macroeconomic dynamics of the transition period]. Moscow, IETP, 2005, Working paper № 84, 244 p. (In Russ.)Stock J. H., Watson M. W. Variable Trends in Economic Time Series // The Journal of Economic Perspectives. 1988. Vol. 2, № 3. P. 147–174.Stock J. H., Watson M. W. Variable Trends in Economic Time Series. The Journal of Economic Perspectives, 1988, vol. 2, no. 3, P. 147–174.Zou H., Yang Y. Combining Time Series Models for Forecasting // International Journal of Forecasting. 2004. № 20. P. 69–84.Zou H., Yang Y. Combining Time Series Models for Forecasting. International Journal of Forecasting, 2004, no. 20, p. 69–84.Beveridge S., Nelson C. R. A New Approach to the Decomposition of Economic Time Series into Permanent and Transitory Components with Particular Attention to Measurement of the Business Cycle // Journal of Monetary Economics. 1981. № 7. P. 151–174.Beveridge S., Nelson C. R. A New Approach to the Decomposition of Economic Time Series into Permanent and Transitory Components with Particular Attention to Measurement of the Business Cycle. Journal of Monetary Economics, 1981, no. 7, P. 151–74.Hodrick R., Prescott E. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation // Journal of money, credit and banking. 1997. Vol. 29, № 1. P. 1–16.Hodrick R., Prescott E. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of money, credit and banking. 1997, vol. 29, no. 1, p. 1–16.Казакова М. В., Синельников-Мурылев С. Г., Кадочников П. А. Анализ структурной и конъюнктурной составляющих налоговой нагрузки в российской экономике. М.: ИЭиОПП, 2009. Научные труды № 129. 204 c.Kazakova M. V. Sinelnikov-Murilev S. G., Kadochnikov P. A. Analiz strukturnoi I konyunkturnoi sostavlyayustchikh nalogovoi nagruzki v rossiiskoieconomiki [Analysis of structural and cycle components of tax burden in Russian economy]. Moscow, IETP, 2009, Working paper. № 129, 204 p. (In Russ.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.