Ви є тут

Моделювання та комп'ютеризовані засоби підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків.

Автор: 
Редич Олександр Володимирович
Тип роботи: 
Дис. канд. наук
Рік: 
2003
Артикул:
3403U001464
129 грн
Додати в кошик

Вміст

розділ 2.2.2.,
(формули ( 2.17; 2.18 )).
дослідження ефективності фіскальної політики на основі наступних специфікації
динамічних моделей:
А) модель дослідження ефективності податкової політики при незмінній системі
оподаткування протягом звітного періоду при зміні ВДВ та податкового
зобов’язання i- го платника j-ї групи регіонів:
(2.40)
Б) Динамічна потокова модель впливу дії зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ
на податкове зобов’язання усередненого платника податку j-ї групи регіонів
протягом звітного періоду:
(2.41)
де ВДВ1ПjT1 - ВДВ створена усередненим платником податку j-ї групи регіонів при
сукупній ставці оподаткування Т;.
ПЗ1ПjT1 - податкове зобов’язання платника податку j-ї групи регіонів при діючій
сукупній ставці оподаткування Т;
ПЗ1ПjT2 - податкове зобов’язання платника податку j-ї групи регіонів при новій
сукупній ставці оподаткування Т2.У моделі Т2 =Т1 при відсутності змін у системі
оподаткування;
dT - величина зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ;
с – змінна, що визначає моменти введення нової сукупної ставки оподаткування :
t - змінна, що визначає період реакції величини податкового зобов’язання
платника при введенні нових ставок оподаткування ( t =2,5 + 0,8 місяця [16 ]).
t - модельні моменти часу у місяцях, 1 < t < 12.
ПЗ1П­j(t) - зміна податкового зобов’язання платника у часі із урахуванням
релаксації,
ПЗ1П­j- сумарне податкове зобов’язання платника податку на момент часу t;
Iфj - індекс фіскальності податкової політики при введенні нової ставки
оподаткування Т2. Допустимі значення індексу фіскальності:
KЗПЗ - коефіцієнт забезпечення величини податкового зобов’язання платника.
Вхідними даними для моделі є:
a,b - параметри нелінійних двопараметричних функцій;
Т1, Т2 -діюча та нова ставки оподаткування;
tn - момент введення нових ставок оподаткування;
t - час релаксації, що визначає перехід платника із одного стану у інший.
Ithink Analyst орієнтований на методологію реінжинірингу бізнес-процесів (BPR)
і який ралізує процесний підхід в управлінні Для побудови імітаційних моделей в
iThink 7.0.2 використовуються змінні чотирьох типів: час (time), фонд (stock),
потік (flow), конвертор (converter) (рис.3.10 ).

Рис. 3.10. Типові компоненти побудови імітаційних моделей у середовищі iThink
Процесний підхід є одним із найпрогресивніших підходів у теорії сучасного
менеджменту, який трактує управління як потік взаємопов’язаних базових
бізнес-процесів планування, організації, мотивації й контролю. Процесний підхід
дає можливість синтезувати на єдиній платформі практично всі апробовані
математичні моделі, що базуються на теорії ігор, управління запасами, лінійного
програмування тощо [[clxxv]].
Імітаційні моделі в середовищі iThink можуть формуватись на трьох ієрархічних
рівнях: структурному, функціональному, програмному. На рис. 3.11 показана
імітаційна модель впливу зміни ставки оподаткування валової доданої вартості на
податкове зобов’язання реального платника податків у форматі iThink.

Рис. 3.11. Динамічна імітаційна модель впливу зміни ставки оподаткування
валової доданої вартості на податкове зобов'язання реального платника податків
у форматі iThink.
У якості періоду імітації вибрано рік із дискретністю модельного часу в один
місяць. Специфікація моделі наведена у таблиці. 3.1.Записи моделі у
аналітичному вигляді та у форматі мови Dinamo (iThink) - у табл. М.1 додатка М.
На рис. М.1-М.12 додатка М наведені графіки отримані при прогоні моделі з
різними вхідними параметрами зменшення сукупної ставки оподаткування від 0,25
до 0,2 у зоні ризику бізнесу (Т1=0,25, Т2=0,20, Т*= 0,15, Т**=0,197).
Таблиця 3.1
Специфікація динамічної моделі (2.41)

Імітаційні експерименти проводились для оцінених параметрів a і b фіскальної та
виробничої функцій 2003 року 2-ї групи регіонів, отриманих на основі прогнозних
даних з регіональної ВДВ на 2003-2006 рік (Постанова КМ України від 25.10.2002
р. №1586). Оцінювання параметрів здійснювалось після групування регіонів за
ознаками ВДВ створеної у регіонах та податкового зобов’язання, що
розраховувалось за допомогою отриманої у даному дослідженні степеневої моделі
(2.10). Результат групування наведений у таблиці Д.1. додатка Д. Оцінені для
2-ї групи регіонів параметри a і b для 2001-2003 року наведені у таблиці Ж.1 –
Ж.2. додатка Ж.
Імітація зміни сукупної ставки оподаткування здійснювалась у трьох зонах
фіскальної кривої: І-зоні ризику держави і малих податкових зобов’язань, ІІ–
зоні розвитку економіки, IV - зоні ризику держави і бізнесу і надмірних
податкових зобов’язань ( рис.1.10).
При зменшенні ставки оподаткування у зоні ризику податкове зобов’язання
платника ПЗ1Пj(t) спочатку зменшується на величину, що визначається різницею
Т2-Т1, та ВДВ, що створювалась платником при ставці Т1. Проте зменшення
податкового тиску на величину dT = Т2 - Т1 стимулює виробництво і податкове
зобов’язання збільшується до величини PZT2 (ПЗ1ПjT2 ) (рис.3.12).

Рис. 3.12. Графік зміни податкового зобов’язання усередненого платника податків
2-ї групи регіонів у 2003 році
Аналіз інших результатів моделювання показує, що в зоні ризику бізнесу зміна
сукупної ставки оподаткування може призводити до більших пікових змін у
податковому зобов’язанні платника ніж у інших зонах, що відповідно, може
негативно вплинути на регіональну економіку у цілому. Тому, на нашу думку,
прийняття рішень щодо ставок оподаткування потрібно здійснювати після аналізу
рівня фіскальності податкової політики у регіоні. Так, якщо сукупна ставка
оподаткування