Прогнозирование налоговых поступлений по НДС в ХМАО-Югре

Для того, чтобы сделать прогноз на 2020-2022 гг., необходимо создать регрессионную модель влияния факторов на налоговые поступления по НДС. Прогнозирование налога на добавленную стоимость осуществляется исходя из фактических поступлений налога в консолидированный бюджет Ханты-Мансийского автономного округа-Югры, динамики макроэкономических показателей и количества налогоплательщиков.
К макроэкономическим показателям, влияющим на сумму налога, уплачиваемую в бюджет по НДС, относятся: индекс потребительских цен; валовый региональный продукт; количество налогоплательщиков (табл. 6).
Таблица 6 – Факторы, влияющие на сумму налога к уплате
Год ВРП, млрд. руб. Индекс цен, % Кол-во налогоплательщиков Сумма НДС к уплате, млн.руб.
  X1 X2 X3 Y
2012 1937,1 104,1 1 806 136 370,8
2013 1778,6 106,2 1 886 102 783,5
2014 1971,8 107,84 2 154 116 324,2
2015 2440,4 105,3 2 414 157 031,4
2016 2703,5 107 2 631 188 345,3
2017 2729,1 106,3 2 183 211 524,6
2018 2826,1 106,1 2 367 234 425,4
2019 2918,0 107,5 2 605 347 193,3
Основная задача налогового планирования и прогнозирования - определение на заданный временной период экономически обоснованного размера поступлений налогов в соответствующий или консолидированный бюджет, а также объема налогов, подлежащих уплате конкретным предприятием-налогоплательщиком [17].
Построим матрицу парных коэффициентов корреляции и пошаговым методом отберем факторы для последующего моделирования (табл

. 7).
Таблица 7 - Матрица коэффициентов парной корреляции
X1 1,00
X2 0,30 1,00
X3 0,83 0,63 1,00
Y 0,96 0,16 0,73 1,00
По данным матрицы можно судить, что сумма налоговых поступлений по НДС имеет тесную связь с валовым региональным продуктом и количеством налогоплательщиков. Построим множественную модель регрессии и оценим ее точность по основным характеристикам качества (табл