Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ http://cyberleninka....arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Оценка эффективности налогового администрирования: методологический подход

Оценка эффективности налогового администрирования: методологический подход

Abstract

Тема. Использование экономико-статистического моделирования для прогнозирования динамики налоговых поступлений в бюджет страны, которые являются необходимым условием обеспечения стабильности развития государства и выполнения его функций социальной, экономической, военно-оборонительной, правоохранительной и др. Полноту и своевременность налоговых поступлений в бюджет призвано обеспечивать налоговое администрирование управление налоговыми отношениями со стороны государства. Цели. Разработка методики оценки эффективности налогового администрирования на основе эконометрического моделирования. Методология. В статье рассматривается корреляционно-регрессионное моделирование зависимости уровня налоговых доходов от эффективности функционирования налогового администрирования. Основная цель множественной регрессии построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель. Результаты. Выявлены факторы, оказывающие на формирование налоговых поступлений наиболее сильное влияние. Изучение характера и моделируемой связи между факторами и результативным показателем позволило подобрать и обосновать два математических уравнения регрессии, основанные на трех переменных. Сравнение уравнений по критериям значимости позволило определить сущность исследуемой зависимости. Оно было рекомендовано для исследования и прогнозирования налоговых поступлений в бюджетную систему. Область применения. Полученные результаты могут быть использованы при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную систему государства. Значимость. Разработана модель зависимости налоговых доходов государства от эффективности налогового администрирования. Обоснованы достоверность и возможность использования модели при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную систему государства. Доказано, что моделирование позволит прогнозировать величину собираемости налогов на перспективу, обеспечивать их дальнейшее рациональное распределение с учетом потребностей государства.

Keywords

НАЛОГОВОЕ АДМИНИСТРИРОВАНИЕ,ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,УРАВНЕНИЕ РЕГРЕССИИ,МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ,ДЕТЕРМИНАЦИЯ

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average