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:
Савчишина К.Е. Современные проблемы и перспективы развития бюджетной системы России // Проблемы прогнозирования. 2017. Т. № 6. С. 101–114. URL: Link
Канкулова М.И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37. С. 30–39. URL: Link
Гамукин В.В. Комбинаторика рисков бюджетной системы // Финансы и кредит. 2015. № 22. С. 28–39. URL: Link
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
Соломко М.Н. Сбалансированность бюджетов: подходы к определению и оценке // Вестник университета (Государственный университет управления). 2019. № 3. С. 143–150. URL: Link
Автончук Г.А., Поздняков Г.Е. НДФЛ как инструмент преодоления дефицита регионального бюджета // Управленческий учет и финансы. 2020. № 1. С. 20–31. URL: Link
Спиридонов Е.Э. Риски волатильности доходообразующих потоков бюджета в регионе РФ: управление с применением инструментов хеджирования // Управление финансовыми рисками. 2019. № 1. С. 42–51.
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
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
Беляничев В.Г., Савдерова А.Ф. Оценка влияния инвестиций в основной капитал на объем валового регионального продукта // Oeconomia et Jus. 2019. № 1. URL: Link
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.
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
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
Новиков Е.И. Оценивание параметров линейных регрессионных моделей с учетом запаздывания влияния факторов на зависимую переменную // Науковедение. 2016. Т. 8. № 4. URL: Link
Колпаков В.Ф. Моделирование динамических процессов в экономике // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 3. С. 31–36. URL: Link
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
