7. Методи планування і прогнозування податків

У більшості класифікаційних схем методи податкового планування і прогнозування поділяють на два основних класи:

- суб’єктивні (експертні) (ґрунтується на попередньому зборі інфор­мації (анкетування, інтерв’ювання, опитування) та її обробці, а також на судженнях експертів щодо поставленої проблеми);

- методи, які основані на моделях:

• каузальні методи (методи безпосереднього факторного моделювання) (дослідження пошукових і нормативних моделей прогнозованого об’єкта щодо очікуваних чи наміче­них змін у його стані);

• некаузальні методи (методи екстраполяції) (вивчення попереднього розвитку об’єкта і перенесення закономірностей його розвитку в минулому і сьо­годенні на майбутнє).

Суб’єктивні (якісні, чи експертних оцінок) методи прогнозування ґрунтуються на здогадках, досвіді та інтуїції, не слідують строгим правилам і спираються звичайно на неформальні міркування експерта. Цілком можливо, що на основі ідентичної інформації дві різні людини дадуть різні суб’єктивні прогнози. Це не означає, що їх прогнози будуть неточними, але аналізувати причини, чому конкретний прогноз добрий чи поганий або зробити висновки з помилок попередніх прогнозів буде дуже важко.

Методи експертних оцінок ґрунтуються на використанні експертної інформації, та дають змогу максимально використовувати властиве спеціалістам уміння оцінювати перспективу завдяки фаховим знанням і професійному досвіду. Вони допомагають установити ступінь складності й актуаль­ності проблеми, визначити основні цілі й критерії, виявити важливі фак­тори і взаємозв’язок між ними, вибрати найкращі альтернативи.

Відомі два підходи до використання праці експертів: індивідуальний і груповий.

Методи індивідуальних експертних оцінок (методи погодження оцінок) полягають у тому, що кожен експерт дає оцінку незалежно від інших експертів, а потім за допомогою певного прийому ці оцінки узагальнюються в одну загальну.

Групові (колективні) методи експертних оцінок засновані на спільній роботі експертів і отриманні сумарної оцінки від усієї групи спеціалістів у цілому. Найвідомішим методом колективної експертної оцінки є метод “Дельфі”, розроблений у США. Він ґрунтується на виявленні узгодженої оцінки експертної групи шляхом автономного опитування кожного з членів у декілька турів, із повідомленням експертам результатів попе­реднього туру з метою додаткового обґрунтування оцінки експертів у наступному турі.

Отже, суб’єктивні методи прогнозування потребують дуже мало додаткової інформації, оскільки респонденти використовують свої власні методи побудови прогнозів. Тому ці методи доцільно використовувати у випадку, коли немає можливості використовувати більш точні, засновані на математичних розрахунках методи та у випадку, коли об’єкт прогнозування дуже простий або дуже складний і його прогностичний стан та поведінку можна визначити інтуїтивним шляхом з певною долею ймовірності.

Основані на моделях прогнози випливають з правил або моделей, в яких формалізовано взаємовідносини між потрібними нам змінними.

Виділяють каузальні та некаузальні моделі.

Некаузальні моделі не дають пояснення механізму генерації змінних, а просто пропонують метод прогнозу за минулими значеннями.

До некаузальних методів (моделей) належать:

• модель “без змін” (майбутнє значення змінної прирівнюється до її теперішнього значення; ця модель просто екстраполює наявну ситуацію);

• модель Бокса-Дженкінса (в цій моделі поточне значення змінної є функцією від набору її минулих значень);

• моделі часових рядів (застосовуються при наявності значень змінних за значний період часу; умовою їх використання є досить ясна і відносно стабільна тенденція в минулому; при цьому передбачається, що минуле є гарним провідником в майбутнє; Аналіз часових рядів дозволяє передбачити, що має відбутися при відсутності втручання ззовні, і значить, не може передбачити зміну тенденції).

Існують такі моделі часових рядів:

ковзне середнє (простого середнього і зваженого середнього);

експоненційне згладжування (враховується відхилення попереднього прогнозу від реального показника);

проектування тренду (побудова прямої, яка найменш відхиляється від масиву точок, заданого часовим рядом)

Прогнозування за допомогою трендів є одним із простих ме­тодів статистичного прогнозування. Методика побудови трендових моделей – це поєднання якісного економічного аналізу і формальних математико-статистичних процедур. Останні вклю­чають вибір класу функцій тренда, відбір яких здійснюється з орієнтиром на виявлений тип зміни досліджуваного показника в ретроспективі. Далі за допомогою регресійного аналізу оціню­ються параметри функцій тренда, а потім наближеність тренда до динамічного ряду, що апроксимується, за допомогою декіль­кох формальних критеріїв (коефіцієнта детермінації, залишкової дисперсії, суми квадратів відхилень). Після аналізу залишкового компоненту динамічного ряду на виконання певних вимог оби­рається функція тренда, за допомогою якої і здійснюються про­гнозні розрахунки. Потім здійснюється розрахунок довірчого інтервалу, що дає змогу визначити сферу, в якій з певною вірогідністю слід чекати прогнозовану величину.

Головна перевага некаузальних моделей полягає в їх дешевизні та відносній простоті. Недоліком є те, що такі моделі не показують причин зміни показників і базуються на припущенні збереження в майбутньому тенденції минулого.

Через нестійкий характер соціально-економічних процесів в Україні та суттєві зміни в податковому законодавстві країни ви­користання некаузальних методів для цілей прогнозування є обме­женим і тому може бути прийнятим на короткий термін (поточне прогнозування) або як початковий етап комплексної методики прогнозування. У останньому випадку прогноз інтерпретується як один з гіпотетичних варіантів, з яким зіставляються інші варіанти прогнозу, отримані за допомо­гою досконаліших методів, зокрема, за допомогою каузальних моделей (факторних моделей).

При каузальних моделях прогнозів величина, що прогнозується, є функцією великого числа змінних. Як правило, це потребує більших обсягів даних і суттєво більших інтелектуальних, фінансових витрат, а також більше часу, ніж застосування некаузальних моделей. Каузальні моделі намагаються пояснити поведінку системи, що розглядається, шляхом виявлення зв’язків між різними змінними (факторами).

Існує велика кількість каузальних методів прогнозування, але виділяють такі три основних методи:

• регресійні економетричні методи;

• імітаційні моделі.

Фак­торні моделі відображають залежність результативного показ­ника (наприклад, величини податкових надходжень) від динамі­ки одного або декількох чинників. Моделі чинників, як правило, будуються на основі емпіричних динамічних рядів у вигляді регресійних рівнянь. Розрізняють моделі однофакторні та багатофакторні.

Для більш довготривалих прогнозів слід застосовувати інші методи, зокрема, будувати складні імітаційні моделі, за допомо­гою яких можна розраховувати податкові наслідки різних управ­лінських дій і на цій основі обирати найбільш оптимальні. Мож­ливе застосування сценарного методу прогнозування, коли на основі кількісної і якісної інформації розробляються альтернати­вні перспективи майбутнього соціально-економічного розвитку країни, регіону або території і на цій основі прораховується по­датковий потенціал за кожним сценарієм. рім того, в практику податкового менеджменту впроваджуються і такі економіко-статистичні методи: методи теорій ігор, масового обслуговування, стохастичного і лінійного програмування тощо. Найчастіше вони застосовуються при визначенні стану податкової дисципліни.

Взагалі, кількість методів, які застосовуються у податковому плануванні і прогнозуванні, достатньо велика – близько 200. Різні вчені по-різному їх класифікують, ідентичним методам присвоюються різні назви, що значно ускладнює процес їх вивчення.

Оскільки структура податкових надходжень як по Україні в цілому, так і по регіонах характеризується високою часткою не­прямих податків, важливого значення набуває прогнозування над­ходжень за такими крупними класифікаційними групами, як не­прямі і прямі податки.

Прогноз надходжень податку з доходів фізичних осіб здійс­нюється на основі показників середньомісячної чисельності пра­цівників (зайнятих в цілому у економіці країни або в регіоні, ра­йоні відповідно, залежно від масштабу прогнозного завдання), середньомісячної оплати праці (у країні, регіоні, районі), ставки податку, пільгової частини оплати праці.

Основою прогнозу чи­сельності працівників є показник чисельності згідно з даними статистичних органів за звітний період, що передує прогнозно­му з урахуванням можливих змін чинників, що впливають на чисельність зайнятих. До таких чинників належать: зміни обсягів виробництва продукції, продуктивності праці, кількісний склад працюючих, трансформація форм власності підприємств, демографічні чинники тощо.

Сума оплати праці на прогнозований період розраховується як добуток чисельності зайнятих працівників, середньомісячної оплати праці і кількості місяців року. З метою оподаткування її слід скоригувати. У короткострокових прогнозах частку пільго­вої оплати праці приймають на рівні звітного періоду, оскільки, з одного боку, прямий прогноз пільгової частини оплати праці трудомісткий, а з іншого – як свідчить аналіз ретроспективних даних, ця частка достатньо стабільна в часі.

Прогнозована сума податку з доходів фізичних осіб розрахо­вується як добуток оподатковуваної податком оплати праці та ставки податку.

Прогноз податку на прибуток підприємств здійснюється з урахуванням чинників, що визначають динаміку прибутку для оподаткування (ВВП, обсяг промислової продукції, зага­льний обсяг товарообігу, індекси цін промислової і іншої продукції, темпи інфляції, матеріалоємкість, трудоємкість тощо).

Схема короткостро­кового прогнозу прибутку як правило здійснюється на основі інтегрального показника роз­витку економіки регіону. Даний показник містить прогнозований приріст обсягів виробництва, індексів цін та інфляційних очіку­вань. Потім розраховується коефіцієнт відставання прибутку від інтегрального показника, який склався в звітному періоді (як правило, він повинен бути менше одиниці).

Прогнозована вели­чина прибутку визначається шляхом коригування показника, що склався в звітному періоді, прибутку на вказаний коефіцієнт відставання.

Найбільш складними є прогнозні розрахунки податку на додану вартість. Це обумовлено відносно великою кількістю чинників, що формують додану вартість, а також іншими об­ставинами. Додана вартість включає оплату праці працівників матеріальної сфери, що входить до складу витрат виробництва і обігу, нарахування на оплату праці, амортизаційні відрахуван­ня, прибуток, акцизи та інші грошові витрати.

Сума оплати праці працівників матеріальної сфери розрахо­вується на основі прогнозної величини оплати праці всіх праців­ників і питомої ваги в ній оплати праці працівників матеріальної сфери, що склалася в звітному періоді. Сума внесків до фондів соціального страху­вання розраховується за встановленими ставками від величини прогнозного значення сум оплати праці працівників сфери мате­ріального виробництва.

Прогнозна величина амортизаційних відрахувань розрахову­ється на основі їх звітної величини з коригуванням останньої з огляду на прогнозовані темпів оновлення і вибуття основних фо­ндів, зміни цін на них, інфляційних очікувань та інших чинників.

У розрахунку ПДВ використовується прогнозна величина прибутку, одна з схем визначення якої була описана вище.

В основі розрахунків прогнозованих акцизних надходжень лежить прогноз обсягів виробництва підакцизних товарів, перед­бачуваний рівень оптових цін на них і ставок акцизів.

У свою чергу додана вартість повинна бути скоригована на величину доданої вартості за обсягом неоподатковуваних ПДВ операцій. Зазначена частина доданої вартості суттєво залежить від специ­фіки регіону, спеціалізації підприємств, обсягу експорту продук­ції тощо.

Прогноз суми ПДВ здійснюється на основі середньої розрахункової ставки податку.