Анализ налоговых поступлений в бюджет Ивановской области в период кризиса

Налоговый потенциал Ивановской области с 2009 по 2014 годы. Факторы, оказавшие негативное влияние на снижение темпов роста поступлений налоговых доходов. Оборот розничной торговли в области на душу населения. Основные этапы корреляционного анализа.

Рубрика Финансы, деньги и налоги
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 10.11.2017
Размер файла 1,2 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Московский государственный индустриальный университет» в г. Кинешме, Ивановской области

(Филиал ФГБОУ ВПО «МГИУ» в г. Кинешме)

Кафедра «Экономики и управления на предприятии»

Курсовая работа

По дисциплине «Эконометрика»

На тему «Анализ налоговых поступлений в бюджет Ивановской области в период кризиса»

Выполнила: студентка гр. 4621

Корезина М.А.

Проверила: Широкая О.А.

Кинешма, 2013 г.

Содержание

1. Налоговый потенциал Ивановской области с 2009 по 2014 годы

2. Выбранные показатели для расчёта

3. Корреляционный анализ. Множественная корреляция

4. Расчёт

Выводы

Список используемой литературы

1. Налоговый потенциал Ивановской области с 2009 по 2014 годы

Региональное развитие - одна из ключевых проблем современного общества. Уровень регионального развития отражает множество характеристик, среди которых немаловажную роль играет налоговый потенциал региона. Объем поступлений налоговых доходов в бюджет региона определяет способность субъекта к устойчивому и сбалансированному развитию.

Экономика региона представляет собой сложную систему взаимосвязанных показателей: это и налоговый потенциал, и природно-территориальные факторы, и социально-демографические, и финансово-экономические.

В широком смысле «налоговый потенциал» - это совокупный объем налогооблагаемых ресурсов территории. В более узком, практическом, смысле «налоговый потенциал» представляет собой максимально возможную сумму поступлений налогов и сборов, в консолидированный бюджет региона с учётом сложившихся существенных внутренних и внешних факторов, определяющих уровень финансово-экономического развития региона.

Рассмотрим подробнее развитие налогового потенциала Ивановской области.

Ивановская область расположена в центре европейской части России. Столица области город Иваново, находится на расстоянии 275 км к северо-востоку от Москвы. В регионе проживает около 0,7% от населения России. Здесь производится 0,3% валовой добавленной стоимости страны.

Глобальный финансовый кризис, начавшийся в конце 2008 года, привел к замедлению темпов роста экономики Ивановской области. Сложившееся положение в реальном секторе экономики в конце 2008 года и в 2009 году не могло не отразиться на финансовых и бюджетных показателях области и повлияло, как следствие, на снижение налоговой базы основных бюджетообразующих налогов: прибыли прибыльных организаций, фонда начисленной заработной платы всех работников, объемов производства подакцизной продукции и др.

Соответственно, в 2009 году прибыль прибыльных организаций (по отчетным данным формы 5-П УФНС России по Ивановской области) снизилась к уровню 2008 года на 14,1% и составила 5,8 млрд. рублей (6,7% к ВРП).

В 2009 году налоговые доходы превысили уровень 2008 года лишь на 0,9% и составили 12,2 млрд. рублей. Увеличение поступлений произошло по акцизам (на 30,2%), налогам на имущество (на 15,4%), единому налогу на вмененный доход для отдельных видов деятельности (на 1,2%), госпошлине (на 9,9%).

Рост поступлений акцизов, несмотря на снижение производства и оборота алкогольной продукции, а также практически отсутствие поступлений акцизов на спирт этиловый, объясняется увеличением с 01.01.2009 региональной доли доходов от уплаты акцизов на нефтепродукты с 60% до 100%.

Высокий рост поступлений налога на имущество физических лиц (в 2,6 раза) объясняется увеличением инвентаризационной стоимости объектов недвижимости, находящихся в собственности физических лиц, вызванным применением с 01.01.2009 новых коэффициентов пересчета восстановительной стоимости строений, помещений и сооружений, принадлежащих гражданам на праве собственности.

Поступления основных бюджетообразующих налогов за 2009 год снизились к уровню 2008 года следующим образом: налога на прибыль организаций - на 14,8%; налога на доходы физических лиц - на 0,8%; налога, взимаемого в связи с применением упрощенной системы налогообложения, - на 14,7%.

Негативное влияние на снижение темпов роста поступлений налоговых доходов в 2009 году оказали:

- замедление и снижение темпов роста основных экономических показателей по области;

- ухудшение платежной дисциплины у ряда налогоплательщиков;

- переход ряда основных и крупнейших налогоплательщиков на уплату авансовых платежей, исходя из фактической прибыли;

- наличие по состоянию на 01.01.2009 переплаты в значительных суммах по ряду налогов, которую налогоплательщики направляют в зачет обязательств по текущим платежам.

В 2010 году наблюдалась тенденция роста основных показателей социально-экономического развития, что повлияло на рост бюджетных и налоговых показателей в 2010 году. В связи с "низкой" базой 2009 года рост показателей является довольно высоким.

Прибыль прибыльных предприятий за 2010 год составила 7,6 млрд. рублей (7,5% к ВРП), что на 31,1% выше уровня 2009 года.

В 2010 году налоговые доходы региона превысили уровень 2009 года на 21,7% и составили 14,8 млрд. рублей. Увеличение поступлений произошло по налогу на прибыль организаций - на 36,9% (за счет высокого роста поступления налога от структурных подразделений организаций, зарегистрированных на территориях других субъектов Российской Федерации); налогу на доходы физических лиц - на 8,6%; акцизам - в 1,5 раза (за счет увеличения с 2010 года в 3 раза акцизных ставок на пиво и увеличения утвержденных законом о федеральном бюджете нормативов распределения доходов от уплаты акцизов на нефтепродукты и алкогольную продукцию); налогу, взимаемому в связи с применением упрощенной системы налогообложения, - на 24,4%; единому налогу на вмененный доход для отдельных видов деятельности - на 10,9%; налогам на имущество - на 22,7% (за счет высокого роста земельного налога почти в 2 раза в составе налогов на имущество, вызванного увеличением с 2010 года кадастровой оценки земельных участков на основании утвержденных Правительством Ивановской области результатов кадастровой оценки земель населенных пунктов); государственной пошлине - в 2,7 раза (за счет увеличения более чем в два раза размеров практически всех видов государственной госпошлины).

В 2011 году наблюдалась тенденция роста практически по всем основным показателям социально-экономического развития, что повлияло и на рост бюджетных и налоговых показателей.

Прибыль прибыльных предприятий за 2011 год составила 7,8 млрд. рублей, что на 2,1% выше уровня 2010 года. Небольшой темп роста прибыли объясняется "высокой базой" 2010 года.

В 2011 году налоговые доходы региона составили 16,3 млрд. рублей, что на 10,2% выше уровня 2010 года. В составе налоговых доходов основные бюджетообразующие налоги выросли следующим образом: налог на прибыль организаций - на 24,4%; налог на доходы физических лиц - на 7,2%; акцизы - на 15,9%; налог, взимаемый в связи с применением упрощенной системы налогообложения, - на 18,7%; единый налог на вмененный доход для отдельных видов деятельности - на 9,4%; налог на имущество организаций - на 1,3%; земельный налог - на 6,7%.

Поступление налогов на имущество в целом в 2011 году по сравнению с 2010 годом снизилось на 1,8% в связи с изменением сроков уплаты физическими лицами налога на имущество физических лиц, а также транспортного и земельного налогов.

В 2012 году в консолидированный бюджет Российской Федерации на территории Ивановской области за январь-декабрь поступило 23,3 млрд рублей, это на 21,5% выше, чем в 2011 году.

Из общих поступлений 34,2% составил налог на доходы физических лиц, 24,1% - налог на добавленную стоимость, 14,2% - налог на прибыль, 12,8% - имущественные налоги, 7,2%- налоги со специальными налоговыми режимами.

В бюджет Ивановской области перечислено 12,3 млрд рублей, рост к 2011 году составил 18%. Поступления местных бюджетов составили 4,8 млрд рублей, что на 11,5% больше, чем за 2011 год.

Налоговики отмечают рост поступлений по сравнению с прошлым годом: по НДФЛ - на 14,2%, НДС - 32%, налогу на прибыль - 10%, имущественным налогам - 19,6%, налогам со специальными налоговыми режимами - 30,8%.

Уделим особое внимание 2-м экономическим показателям, которые вследствие проведённой работы были выделены как наиболее влияющие на объём налоговых поступлений. Это объем продукции сельского хозяйства и оборот розничной торговли.

Объем производства продукции сельского хозяйства во всех категориях хозяйств Ивановской области в 2010 году составил 10,1 млрд. рублей, или 92,1% к уровню 2009 года.

Сельскохозяйственными товаропроизводителями всех категорий хозяйств произведено меньше, чем в 2009 году: зерна - на 37,2%, картофеля - на 31%, овощей - на 10,2%, молока - на 1,3%. Скота и птицы на убой (в живом весе) произведено на 1,9% больше, чем в 2009 году, яиц - почти в 1,2 раза больше.

Растениеводческой продукции в 2010 году получено значительно меньше, чем в 2009 году, в основном из-за небывалой жары, недостатка осадков, длившихся практически во весь период вегетации растений. Посевы зерновых культур в сельхозорганизациях в результате засухи погибли на площади более 20 тыс. га.

Четвертая часть валовой продукции сельского хозяйства производится в Ивановском муниципальном районе, на территории которого расположены: ОАО "Совхоз "Тепличный", производящее овощи защищенного грунта, и ОАО "Ивановский бройлер", производящее продукцию птицеводства. Существенный вклад в производство продукции сельского хозяйства в целом по области вносят Гаврилово-Посадский, Кинешемский, Шуйский, Родниковский муниципальные районы.

В 2011 году объем производства продукции сельского хозяйства составил 12,3 млрд. руб., с ростом к оценке 2010 года на 8,3% за счет увеличения производства всех основных видов продукции сельского хозяйства. Производство зерна в объеме 144,6 тыс. тонн (в 1,8 раза к 2010 году) було достигнуто за счет увеличения посевных площадей озимых культур в 1,3 раза к 2010 году, а также за счет повышения урожайности в результате развития системы семеноводства сельскохозяйственных культур и увеличения объемов внесения удобрений.

Производство картофеля увеличилось в 1,5 раза к уровню 2010 года и составило 154,3 тыс. тонн за счет увеличения площади посевов картофеля в сельскохозяйственных организациях на 22,4%. Основными производителями картофеля по-прежнему остаются хозяйства населения.

Овощей было собрано 87,8 тыс. тонн, или на 9,3% больше прошлогоднего за счет увеличения урожайности овощных культур.

Производство скота и птицы на убой (в живом весе) увеличилось на 4,8% и составит 39,1 тыс. тонн за счет увеличения производства мяса птицы и свиней.

Производство молока увеличилось на 2,7% и составит 172,6 тыс. тонн за счет повышения продуктивности дойного стада.

Производство яиц увеличилось к 2010 году на 1,1%.

Развитие сферы потребительского рынка по итогам 2010 года характеризовалось увеличением розничных продаж. В целом по области оборот розничной торговли в 2010 году составил 71 млрд. рублей, или 112,2% к уровню 2009 года в сопоставимых ценах. Рост оборота розничной торговли в 2010 году по сравнению с 2009 годом отмечался в 22 муниципальных образованиях.

Снижение товарооборота на 5,3% в сопоставимых ценах произошло в городском округе Вичуга, а также в Ильинском (на 10%), Лежневском (на 7,4%) и Пестяковском (на 1,9%) муниципальных районах. Самое низкое падение отмечалось в Вичугском муниципальном районе, где оборот розничной торговли снизился на 25,1%.

Жители области, так же как и в 2009 году, большую часть денежных средств тратили на приобретение продуктов питания. В структуре товарооборота преобладала доля продовольственных товаров, которая составила 51,3%, доля непродовольственных - 48,7%.

Данные территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Ивановской области свидетельствуют о том, что рынок товаров постепенно восстанавливается. Темпы роста продаж непродовольственных товаров в 2010 году были в 2,5 раза выше, чем продовольственных товаров, что говорит об активизации потребительского поведения граждан. Однако докризисные темпы роста пока не достигнуты.

Оборот розничной торговли на душу населения в Ивановской области в 2010 году составил 66,7 тыс. рублей, против 55,3 тыс. рублей в 2009 году в действующих ценах. Его рост отмечался во всех муниципальных образованиях, за исключением Вичугского муниципального района.

В муниципальных образованиях Ивановской области отмечается значительное различие в уровне продаж товаров на душу населения. По данным территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Ивановской области, максимальный товарооборот на душу населения в последние годы традиционно приходится на городской округ Иваново, в 2010 году он составил 92,5 тыс. рублей. В первую тройку среди городских округов входят также Шуя с годовым товарооборотом на душу населения 76,3 тыс. рублей и Вичуга - 61,3 тыс. рублей.

Среди муниципальных районов в первую тройку по объему среднедушевого оборота розничной торговли вошли Лухский, Пучежский и Кинешемский муниципальные районы, где на душу населения в 2010 году пришлось от 92 до 73 тыс. рублей в год. Самый низкий уровень среднедушевого товарооборота сложился в Вичугском и Шуйском муниципальных районах - немногим более 17 тыс. руб. на человека в год.

В 2010 году продолжалась реализация проекта "Социальный магазин", внедрение которого началось в Ивановской области в 2009 году. В течение года сеть социальных предприятий розничной торговли в области увеличилась на 30 объектов и их общее количество достигло 160. В городских округах работает 85 социальных объектов розничной торговли, и 75 социальных предприятий розничной торговли действует в муниципальных районах. В сельских поселениях работает 35 социальных объектов розничной торговли.

В 2010 году в муниципальных образованиях было вновь введено в строй 152 предприятия розничной торговли площадью 72,5 тыс. кв. метров, из них 88% площадей - по реализации непродовольственной группы товаров. Больше стало открываться специализированных промтоварных магазинов. Продолжалось развитие региональных продовольственных сетей "Купец", "Как раз" и федеральной сети "Магнит".

В 2010 году в Ивановской области были введены в строй крупные торговые оптово-розничные терминалы "Текстиль-Макс", "РИО", а также вторая очередь торгово-развлекательного комплекса "Евро-Лэнд". Эти предприятия можно отнести к одним из самых крупных в области. Общая стоимость всех инвестиционных проектов в торговле в 2010 году составила 2,7 млрд. рублей (для сравнения в 2009 году - 68 млн. рублей).

В 2010 году объем платных услуг населению по сравнению с 2009 годом вырос на 7,2% в сопоставимых ценах и составил порядка 22 млрд. рублей.

Рост объема платных услуг населению вызван прежде всего стабилизирующимся состоянием экономики региона и увеличением доходов населения.

В 2011 году в области продолжалась реализация проекта "Социальный магазин", внедрение которого началось в 2009 году. В течение 2011 года было открыто 7 социальных объектов розничной торговли. Вновь были открыты социальные отделы в Гаврилово-Посадском муниципальном районе. Дополнительно к уже действующим были открыты социальные магазины в Верхнеландеховском, Заволжском, Ивановском, Кинешемском, Комсомольском и Шуйском муниципальных районах.

В 2011 году объем платных услуг населению составил 26,2 млрд. рублей, или 107,4% к предыдущему году в сопоставимых ценах.

В среднесрочной перспективе до 2015 года прогнозируется дальнейший рост объемов платных услуг населению. Это обусловлено как ростом цен на услуги, так и ростом физических объемов услуг. Так, например, в службе быта количество объектов, предоставляющих услуги населению, выросло за 2011 год более чем на 80 единиц.

В общем прогнозы на 2013 год таковы:

В 2013 году прибыль прибыльных организаций прогнозируется в сумме 8,8 млрд. руб. с ростом к предыдущему году на 6,7%. Основная сумма прогнозируемой прибыли будет получена от следующих муниципальных образований Ивановской области:

- г.о. Иваново (удельный вес в общей сумме прибыли - 78,5%);

- г.о. Шуя (6%);

- Приволжский муниципальный район (3,5%);

- г.о. Кинешма (2,8%);

- Ивановский муниципальный район (2,4%);

- Фурмановский муниципальный район (2%).

В пределах от 0,5% до 1% от общей суммы прибыли прогнозируется прибыль в городских округах Тейково и Кохма, Родниковском муниципальном районе. Самый низкий удельный вес от общей суммы прибыли прогнозируется в Верхнеландеховском муниципальном районе - 0,003%, в пределах от 0,02% до 0,03% - Вичугском, Палехском и Пестяковском муниципальных районах.

В планируемом периоде за счет ожидаемого ежегодного роста объемов по основным видам экономической деятельности прогнозируется рост прибыли: в 2014 году - на 8,6%, в 2015 году - на 12,1%.

Прогноз поступления налоговых доходов консолидированного бюджета Ивановской области на плановый период 2013 - 2015 годов учитывает изменения основных социально-экономических показателей региона и влияние вновь вводимых изменений в налоговом и бюджетном законодательстве. Налоговые доходы региона в 2013 году прогнозируются на уровне 20,8 млрд. рублей (112,4% к предыдущему году), в 2014 году - 23,2 млрд. рублей (111,4%), в 2015 году - 25,8 млрд. рублей (111,4%).

Основные бюджетообразующие налоги вырастут в 2013 году к уровню оценки 2012 года следующим образом: налог на прибыль организаций - на 10,5%; налог на доходы физических лиц - на 13,1%; акцизы - на 23,2%; налоги на совокупный доход - на 7,6%; налоги на имущество - на 3,9%.

В 2013 - 2015 годах ожидается дальнейшее увеличение поступлений основных налогов в консолидированный бюджет Ивановской области.

Структура налоговых доходов консолидированного бюджета Ивановской области в 2013 году сохранится практически на уровне 2012 года.

Характеризуя прогноз налоговых доходов консолидированного бюджета Ивановской области до 2015 года, следует отметить, что на данный период предусматривается улучшение финансовой ситуации региона и стабилизация финансового положения предприятий области.

2. Выбранные показатели для расчёта

В работе рассматриваются налоговые поступления в бюджет Ивановской области (у) за период с 2001 по 2011 гг. в зависимости от таких факторов, как:

- среднегодовая численность занятых в экономике региона, тыс.чел. 1);

- степень износа основных фондов, % 2);

- объем продукции сельского хозяйства в региональной экономике, млн.руб. 3);

- объем работ строительной сферы в региональной экономике, млн.руб. 4);

- оборот розничной торговли в региональной экономике, млн.руб. 5);

- объем продукции обрабатывающих производств, млн.руб. 6).(табл. 1)

Таблица 1

Ивановская область

Среднегодовая численность занятых в экономике

Степень износа основных фондов(%)

Сельское хозяйство

Строительство

Торговля

Обрабатывающие производства

Объём налогов

X1

X2

X3

X4

X5

X6

y

2001

490,6

43,3

4667

1282,1

9638

24500

2302,3

2002

483,2

49,1

4807

1638,1

12053

23600

3051,5

2003

476,1

44,6

5442

2245,5

14124

27900

3915,2

2004

480,6

46,1

6006

3164,4

17426

28345

5293,2

2005

478,7

44,9

6335

3620,0

21148

27398

4665,4

2006

484,9

44,2

6971

6900,4

29381

35876

5667,8

2007

494,9

44,6

8576

10403,7

37976

45188

7645,3

2008

496,5

45,2

8870

12064,7

57855

42021

9813,3

2009

490,8

46,0

9726

15007,8

59159

58278

9750,5

2010

490,2

46,0

10693

12800,8

71001

70363

11359,3

2011

491,0

39,1

13101

16221,5

90945

73821

12347,9

Более высокую точность оценки фактических налоговых ресурсов региона могут дать именно выбранные показатели, так как именно они составляют весомую часть налоговых поступлений в бюджет региона, а так же дают возможность определять тенденции и значимость отдельных факторов, влияющих на налоговые характеристики региона.

Для расчёта берём не абсолютные величины, а индексное соотношение к максимальному значению. (табл.2)

Таблица 2

Ивановская область

Среднегодовая численность занятых в экономике

Степень износа основных фондов(%)

Сельское хозяйство

Строительство

Торговля

Обрабатывающие производства

Объём налогов

x1

x2

x3

x4

x5

x6

y

2001

0,9881

0,8819

0,3562

0,079

0,106

0,3319

0,1865

2002

0,9732

1

0,3669

0,101

0,1325

0,3197

0,2471

2003

0,9589

0,9084

0,4154

0,1384

0,1553

0,3779

0,3171

2004

0,968

0,9389

0,4584

0,1951

0,1916

0,384

0,4287

2005

0,9641

0,9145

0,4836

0,2232

0,2325

0,3711

0,3778

2006

0,9766

0,9002

0,5321

0,4254

0,3231

0,486

0,459

2007

0,9968

0,9084

0,6546

0,6414

0,4176

0,6121

0,6192

2008

1

0,9206

0,677

0,7437

0,6362

0,5692

0,7947

2009

0,9885

0,9369

0,7424

0,9252

0,6505

0,7895

0,7896

2010

0,9873

0,9369

0,8162

0,7891

0,7807

0,9532

0,9199

2011

0,9889

0,7963

1

1

1

1

1

3. Корреляционный анализ. Множественная корреляция

При исследовании взаимосвязей между экономическими показателями на основе статистических данных, часто между ними наблюдается стохастическая зависимость. Она проявляется в том, что изменение закона распределения одной случайной величины происходит под влиянием изменения другой. Систему математических процедур, которая направлена на изучение статистических связей между экономическими показателями называется корреляционным анализом. Впервые в научный оборот термин «корреляция» ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике же понятия корреляции появилось в 19-м веке благодаря работам английских статистов Пирсона и Гильтона. Термин корреляция в переводе с латинского означает соотношение, взаимосвязь.

Коррелямция (от лат. correlatio -- соотношение, взаимосвязь), корреляционная зависимость -- статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции R. Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными. В первом случае предполагается, что мы можем определить только наличие или отсутствие связи, а во втором -- также и её направление. Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция -- корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой. При этом коэффициент корреляции будет отрицательным. Положительная корреляция в таких условиях -- это такая связь, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной.

Виды зависимостей. налоговый доход торговля корреляционный

- Функциональная зависимость, при которой каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой. Функциональная зависимость может иметь место как между неслучайными переменными (зависимость скорости падения тела в вакууме от времени) так и между случайными переменными (зависимость стоимости продаж изделий от их числа).

- Статистическая или вероятностная зависимость. Это такой вид зависимости, при котором каждому значению одной переменной соответствует множество значений другой переменной.

- Корреляционная зависимость - такая статистическая зависимость между двумя переменными, при которой каждому значению одной переменной ставится в соответствие усредненное значение другой.

Корреляционный анализ включает следующие этапы:

1.Постановка задачи и выбор признаков;

2. Сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);

3. Предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);

4. Устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;

5. Исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;

6. Оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию.

Корреляционный анализ решает задачу измерения тесноты связи между варьирующими переменными и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результирующий признак. Различают парную и множественную корреляцию. В первом случае изучается связь между одним фактором и результативным показателем, во втором - между несколькими факторами и результативным показателем. Теснота связи оценивается с помощью коэффициента корреляции (при линейной зависимости) r, или корреляционного отношения (при нелинейной зависимости) з.

Уравнение множественной регрессии:

a -- свободный член уравнения

x1,x2…xn -- факторы, определяющие уровень изучаемого результативного показателя;

b1,b2…bn -- коэффициенты регрессии при факторных показателях, характеризующие уровень влияния каждого фактора на результативный показатель в абсолютном выражении.

Расчет уравнения связи сводится к определению параметров а, b, с. В соответствии с требованиями метода наименьших квадратов для определения параметров необходимо решить следующие системы уравнений.

1. В случае прямолинейной зависимости:

2. В случае криволинейной зависимости между изучаемыми явлениями, когда при увеличении одного показателя, значения другого возрастают до определенного уровня, а потом начинают снижаться (например, зависимость производительности труда рабочих от их возраста), то для записи такой зависимости лучше всего подходит парабола второго порядка:

3. В случае криволинейной зависимости, когда при увеличении одной переменной значения другой увеличиваются до определенного уровня, а потом прирост снижается, например зависимость урожайности от количества внесенного удобрения, продуктивности животных от уровня их кормления, себестоимости единицы продукции от объема ее производства и т.д. Такую зависимость лучше описывает гипербола:

При более сложном характере зависимости между изучаемыми явлениями используются более сложные полиномы (третьего, четвертого порядка и т.д.), степенные, показательные и другие функции.

Таким образом, используя тот или иной тип математического уравнения, можно определить степень зависимости между изучаемыми явлениями, узнать, на сколько единиц, в абсолютном измерении, изменяется величина результативного показателя с изменением факторного на единицу. Однако регрессионный анализ не дает ответа на вопрос: на сколько тесна эта связь, решающее или второстепенное воздействие оказывает данный фактор на величину результативного показателя. Математической мерой корреляции двух случайных величин (факторов) служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции. В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической. Для измерения тесноты связи между факторными и результативными показателями исчисляется коэффициент корреляции. При прямолинейной форме связи между изучаемыми показателями он рассчитывается по следующим формулам:

Этот коэффициент может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот. Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации.

Линейный коэффициент корреляции связан с коэффициентом регрессии в виде следующей зависимости:

где: ai--коэффициент регрессии, уx--среднеквадратическое отклонение соответствующего факторного признака, уy--среднеквадратическое отклонение результативного признака.

Что касается измерения тесноты связи при криволинейной форме зависимости, то здесь используется не линейный коэффициент корреляции, а корреляционное отношение, формула которого имеет следующий вид:

Эта формула является универсальной. Ее можно применять для исчисления коэффициента корреляции при любой форме зависимости. Однако, для его нахождения требуется предварительное решение уравнения регрессии и расчет по нему теоретических (выравненных) значений результативного показателя для каждого наблюдения исследуемой выборки. Силу связи между признаками можно оценить по шкале Чеддока:

0.1 < з < 0.3 -- слабая

0.3 < з < 0.5 -- умеренная

0.5 < з < 0.7 -- заметная

0.7 < з < 0.9 -- высокая

0.9 < з < 1,0 -- весьма высокая

При определении тесноты связи для многофакторной модели, при условии линейной связи между факторами (переменными), используется коэффициент множественной корреляции:

Для расчета которого необходимо определить частные коэффициенты корреляции:

Решение задач многофакторного корреляционного анализа производится по типовым программам. Cведения вводятся в соответствующую программу и рассчитывается уравнение множественной регрессии.

Область применения

Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи.

Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных.

4. Расчёт

Для приведения исследуемых показателей в сопоставимый вид среди отдельно взятого фактора выбиралось максимальное значение и рассчитывался уровень остальных значений по формуле (1):

, i=1,…,m; j=1,…,n (1)

где dij - i-е значение j-го фактора, приведенного в сопоставимую форму;

xij - исходное i-е значение j-го фактора;

xmaxj - максимальное значение j-го фактора;

m - число факторов, принимаемых в учет (у нас - 6);

n - число значений одного фактора, выбранных для исследования (у нас - 11).

В качестве экономико-математической модели была выбрана модель множественной корреляции (2):

( 2)

где у - исходные значения исследуемого показателя;

xij - значения факторов фактора;

f - приближающая функция;

- погрешность вычисления (влияние неучтенных факторов).

В работе использовались возможности табличного процессора Open Office. В результате исследования была определена наиболее подходящая приближающая функция и подтверждена ее значимость расчетом критерия Фишера (Fрасч=133,1162, Fтабл=3,23; Fрасч>Fтабл при уровне значимости =0,05). На основании табличных значений критерия Стьюдента были определены наиболее значимые факторы (коэффициенты при которых в уравнении регрессии отличны от 0). Такими факторами оказались фактор x3 (объем продукции сельского хозяйства в экономике региона) и x5 (оборот розничной торговли в региональной экономике). При этом уравнение регрессии принимает следующий вид (3):

y = 0,1716 + 0,2743 x3 + 0,6072 x5 ( 3)

В блоке A4:I14 находятся исходные данные для проведения корреляционного анализа. Исследуется влияние 6 показателей влияющих на объем поступлений налоговых доходов в бюджет региона (рис. 1)

Рис. 1. Исходные данные для проведения корреляционного анализа.

Рассчитаем :

1. Значение коэффициентов уравнения регрессии для предполагаемой линейной функции

2. Ошибки для каждого коэффициента

3. Значение коэффициента детерминации

4. Количество степеней свободы.

5. Регрессионную (объяснённую) и остаточную (необъяснённую) сумму квадратов отклонений. (рис.2)

Рис. 2. Результат расчётов 1-5

Далее рассчитаем вероятность ошибки при отклонении гипотезы. Если вероятность окажется меньше заданного уровня значимости, то гипотеза отвергается, иначе принимается. Уровень значимости задаём 5 %. (рис.3)

Рис. 3. Результаты вычисления ошибки отклонения гипотезы об отсутствии линейной связи

Проверяем значимость показателей в построенном уравнении регрессии.(рис.4)

Рис. 4. Результаты проверки значимости показателей в построенном уравнении регрессии

Из рис.4 видно что наименее значимым является 1 показатель- среднегодовая численность занятых в экономике. Далее повторяем расчёт без этого показателя.

На рис. 5 представлены исходные данные для дальнейшего расчёта, но уже без 1-го показателя.

Рис. 5. Исходные данные для проведения корреляционного анализа без 1-го показателя

На рис.6 представлены расчёты для данных показателей.

Рис. 6. Расчёт показателей

Данный расчёт показывает, что наименее значимым является 6-ой показатель - объем продукции обрабатывающих производств, млн.руб. Дальнейший расчёт проводим без него.

На рис. 7 представлены исходные данные для дальнейшего расчёта, но уже без 4-го показателя

Рис. 7. Исходные данные для проведения корреляционного анализа без 4-го показателя

На рис.8 представлены расчёты для данных показателей

Рис. 8. Расчёт показателей

Данный расчёт показывает, что наименее значимым является 6-ой показатель - объем продукции обрабатывающих производств, млн.руб Дальнейший расчёт проводим без него.

На рис. 9 представлены исходные данные для дальнейшего расчёта, но уже без 6-го показателя.

Рис. 9. Исходные данные для проведения корреляционного анализа без 6-го показателя

На рис.10 представлены расчёты для данных показателей

Рис. 10. Расчёт показателей

Данный расчёт показывает, что наименее значимым является 2-ой показатель - степень износа основных фондов, % .

Из расчётов мы видим, что наибольшее влияние на объём поступающих налоговых доходов в региональный бюджет оказывает деятельность сельского хозяйства и розничной торговли.

Выводы

На основе полученных статистических данных [1] можно сделать вывод о том, что мировой финансовый кризис оказал негативное воздействие на создание налогового потенциала региона. В 2008 году по сравнению с 2007 наблюдался рост объёма налогов (рис.1), то в 2009 г. ситуация ухудшилась, что говорит о снижении налогового потенциала в 2009 г.

Таблица 1. Результаты расчета параметров с помощью функции LINEST

Показатели

m5

m3

m0

mn

mn-1

0,6072

0,2743

0,1716

Sen

Sen-1

0,1954

0,1685

0,0287

R2

Sey

0,9708

0,0537

#Н/Д

F

Df

133,1162

8,0000

#Н/Д

Ssreg

Ssresid

0,7684

0,0231

#Н/Д

Рис.1. Налоговые поступления в бюджет Ивановской области за 2001-2011 гг.

Проведенные расчёты показывают, что сельское хозяйство играет немаловажную роль в налоговых поступлениях региона. В последнее время наблюдается снижение темпов роста развития сельского хозяйства, что является следствием повышения ставок и залогов в ряде банков России. Кроме того, кредитные комитеты приостановили рассмотрение различных проектов. Сельскохозяйственный сектор столкнулся с неплатежами и увеличением отсрочки платежей. Сельское хозяйство, свою очередь, тесно связано с обрабатывающими отраслями, основными среди которых являются текстильная отрасль и пищевая промышленность, которые обеспечивали 27,9% валовой добавленной стоимости Ивановской области [1]. Вследствие чего наблюдается снижение среднегодовой численности занятых в экономике региона, и, тем самым, снижение налоговых поступлений в бюджет.

Розничная торговля стала одним из основных видов деятельности города и региона, поскольку многие крупные предприятия приостановлены или работают не на полную мощность. Для увеличения налоговых поступлений следует создавать условия, стимулирующие развитие торговли - как одного из направлений малого бизнеса в городе.

Список используемой литературы

1. http://www.gks.ru

2. Антохова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: Учебное пособие.- Улан-Удэ: Издательство ВСГТУ, 2004-212с.

3. Налоги и налогообложение: учебник/ Под ред. М. В. Романовский, Ред. О.В. Врублевская- 4-е изд., испр. и доп.- СПб,: Питер, 2003.

4. Попова Г.Л. Многомерная классификация налогового потенциала регионов Центрального Федерального округа. // Вопросы статистики. - 2012. - № 10. - с.67.

5. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шеффер М. Многомерный статистический анализ в экономике. / Под ред. В.Н.Тамашевича. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 598 с.

6. Эконометрика: учеб. / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Проспект, 2009 - 288 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.