Научный архив: статьи

Статья посвящена выявлению релевантных методов краткосрочного прогнозирования доходов региональных и местных бюджетов для повышения точности прогнозов. Методологическую основу исследования составляет аналитический обзор научных публикаций о способах прогнозирования доходов бюджетов, выявление их отличительных особенностей, ограничений их применения, а также обосновании выбора метода, обеспечивающего высокую точность прогнозирования налоговых доходов субнациональных бюджетов. Аргументировано, что точность прогнозов доходов является важнейшим компонентом экономического планирования правительства, так как позволяет разработать эффективно действующую налогово-бюджетную политику, распределять ресурсы и осуществлять стратегическое финансовое управление. Учитывая, что достижение точного прогноза является сложной задачей, в статье показано, что одним из основных источников ошибок в прогнозировании доходов является выбор метода прогнозировании доходов, в дополнение к множеству политических и институциональных факторов, влияющих на точность прогнозов. На основе компаративного анализа существующих методов прогнозирования отобраны два метода: метод прогнозирования временны х рядов (традиционный метод SARMA/SARIMA) и метод прогнозирования на основе дискретного вейвлет-преобразования. Проведена их апробация на данных агрегированных ежемесячных налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации за период с января 2011 г. по март 2023 г. Выявлено, что метод прогнозирования на основе вейвлет-преобразований по всем показателям превосходит традиционный метод SARMA/SARIMA и позволяет достичь более высокого уровня точности прогнозов ежемесячных агрегированных налоговых доходов консолидированных бюджетов регионов России. Результаты исследования демонстрируют высокий прогнозный потенциал краткосрочных методов прогнозирования с предварительным разложением временны х рядов на основе вейвлет-преобразований. Полученные результаты позволяют повысить точность классических методов прогнозирования и тем самым способствуют росту эффективности и результативности бюджетного планирования и прогнозирования.

Предметом исследования является выбор модели финансового прогнозирования доходов бюджета, позволяющей наиболее корректно провести оценку и получить прогнозное значение на следующий период. Целью исследования является выявление перспективных моделей финансового прогнозирования доходов бюджета РФ. Применяемые с 60-х гг. ХХ в. DSGE-модели не смогли выявить целый ряд кризисов и своевременно предсказать уровень изменения государственных доходов в США, Еврозоне, России, что не позволило оперативно корректировать политику, проводимую в области управления государственными доходами. Новизна исследования состоит в выявлении недостатков современной методологии финансового прогнозирования, связанных с устареванием используемых подходов и необходимостью поиска новых моделей, позволяющих оперативно уточнять прогностические результаты. В исследовании использовались такие методы, как: измерение прогнозных величин и размера их ошибок, анализ и сравнение результатов, полученных по методам и моделям машинного и глубокого обучения. В результате исследования прогностических методов и моделей машинного и глубокого обучения, используемых в реальном бизнесе, на фондовом рынке и в государственных финансах, были отобраны наиболее перспективные из них. Основными критериями отбора послужили: возможность моделирования нелинейных связей параметров, оперативность расчета, минимальность ошибки, отсутствие проблемы с переобучением. В процессе исследования была выявлена целесообразность проведения декомпозиции временных рядов, что позволило минимизировать прогностические ошибки и выбрать наиболее точную из моделей для прогнозирования доходов бюджета РФ. Результаты исследования могут быть использованы для формирования системы прогнозных показателей, применяемых для разработки системы дашбордов для государственных служащих с целью повышения точности и оперативности принимаемых ими решений.