DOI

Прогнозирование налога на добавленную стоимость (НДС) является важнейшим инструментом формирования федерального бюджета Российской Федерации. В настоящее время существуют различные методы и модели для прогнозирования налогов в бюджет, в том числе НДС. В данной работе предлагается совершенствовать оценку поступления НДС в федеральный бюджет на основе выделения в структуре валового внутреннего продукта (ВВП) различных факторов его формирования. Рассмотрена динамика доходов федерального бюджета за 2010-2019 гг. Выявлено, что НДС относится к ненефтегазовым доходам федерального бюджета, при этом анализ структуры данного налога позволяет выделить НДС, связанный с внутренним производством, и НДС, связанный с импортом товаров и услуг. Такое деление общей суммы налога явилось основой для построения моделей прогнозирования поступления НДС в федеральный бюджет. В базовой модели учтена динамика ВВП за рассматриваемый период, а также отношение ВВП к доходам федерального бюджета и их основным элементам. Для построения более точной модели прогнозирования НДС указанный налог был разделен на две составляющие - НДС на ввозимые товары и НДС по внутреннему потреблению. Оценка НДС на ввозимые товары производится через расчет доли от прогнозируемого импорта товаров, который в свою очередь рассчитывается через предельную склонность к импорту. Расчет НДС по внутреннему потреблению осуществляется через долю от ВВП, который предварительно очищается от величины экспорта. В ходе исследования выделены преимущества и недостатки каждой из моделей. Сделан вывод о целесообразности применения моделей прогнозирования НДС, основанных на выделении НДС по внутреннему потреблению и НДС по импортным товарам.
Переведенное названиеIMPROVING THE VALUE ADDED TAX FORECASTING TOOLS
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)9-18
Число страниц10
ЖурналВестник Омского университета. Серия: Экономика
Том18
Номер выпуска4
DOI
СостояниеОпубликовано - 2020

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК

    ГРНТИ

  • 06.73.00 Финансовая наука. Денежные и налоговые теории. Кредитно-финансовые институты

ID: 20383903