|
Для модели были выбраны 13 переменных, которые описываются ниже. После того, как все они были перемасштабированы так, чтобы их значения лежали в интервале [0,1], с помощью кросс-корреляционного анализа были исследованы связи целевой переменной (общей суммы налогов) со сдвинутыми назад во времени значениями каждой ИЗ переменных.
V1: Календарный эффект (CAL)
Мы уже говорили о том, что пики в конце или в начале месяца объясняются действием закона ATW и правила Primacheque. В модели каждому месяцу приписывается свой код для учета календарного эффекта:
0 — если последний день этого месяца — нерабочий и, следовательно, в этом месяце собирается только часть положенных налогов;
1 — обычный месяц (без календарных эффектов);
2 — месяц, в начале которого происходят поступления от предыдущего месяца, потому что у того последний день был нерабочим, и при этом последний день данного месяца — также нерабочий;
3 — месяц, у которого последний день — рабочий, и происходит
полный сбор, а в предыдущем месяце — нерабочий.
V2: Официальная оценка валовой годовой брутто-суммы налогов (ANNUAL)
MoF считает официальный правительственный прогноз своим целевым показателем. Помесячную опенку MoF получает так: делит годовую сумму на 12, а затем вносит поправки, отражающие изменения в фискальных правилах и ставках, которые не учитывались в прогнозе правительства. Этот показатель очень важен, и MoF старается уточнить свои помесячные прогнозы.
V3: Сезонность (SEA)
Эта переменная отражает мультипликативную сезонную закономерность, полученную из анализа реальных налоговых поступлений за период с 1978 г. по 1992 г. Здесь используется величина чистых (нетто) поступлений, равная брутто-сумме минус 27% от нее, составляющих взносы в систему государственного страховании. Нетто-показатель используется потому, что именно в этом виде данные публикуются.
V4: Число рабочих дней в месяце (DAY)
Месяцы с большим количеством рабочих дней (23) обычно соответствуют пикам во временных рядах налоговых поступлений, а в месяцы, где число рабочих дней мало (18), сумма налогов бывает меньше. Кроме того, в "длинные" месяцы больше оборот и, соответственно, комиссионные. Переменная перемасштабируется так, чтобы минимальное значение (18) соответствовало 0, а максимальное (23) — 1.
V5: Совокупное потребление (CON)
Совокупное потребление в частном и общественном секторах влияет на оборот и, следовательно, на суммы акцизных и гербовых сборов. Заметная трехмесячная кросс-корреляция между потреблением и чистым сбором налогов указывает на то. что здесь разумно взять временной лаг в три месяца. Объясняться это может тем. что малые и средние компании перечисляют полученные комиссионные сборы поквартально.
V6: Ставка МБК (AIBOR)
В модель должны быть включены изменения по предполагаемым ежемесячным ставкам предложения на межбанковском рынке Амстердама, поскольку ожидаемая ставка частично определяет потенциальную прибыльность инвестиций (NPV-аналнэ), а рост ставок может вызвать рост потребления. Мы вычисляли ожидаемое изменение ставки, вычитая ее текущее значение из прогноза на месяц вперед, сделанного по модели ARIMA(0,1,1). Положительное значение означает тенденцию к росту ставок, а отрицательное — к их понижению.
V7: Совокупные вложения в ценные бумаги
с фиксированным доходом (INV)
Инвестиции приводят к увеличению комиссионных и поступлений от налогов на доходы по ценным бумагам. Хотя связь между инвестициями и налогом на корпорации с трудом поддается количественному описанию, можно считать, что инвестиции положительно влияют на прибыль и. тем самым, на сумму налогов с корпораций. Наоборот, амортизация может привести к временному снижению доходов, облагаемых налогом. Кросс-корреляционный анализ выявляет большой месячный лаг между инвестициями и чистой суммой собранных налогов (инвестиции берутся со сдвигом один месяц назад).
V8: Уровень безработицы (UNEM)
Эта переменная отражает уровень экономической активности, а также предполагаемые суммы налогов на доходы корпораций и частных лиц.
V9: Амстердамский индекс курсов акций (CBS)
Индекс курсов обыкновенных акций выражает уровень доходов корпораций (и соответствующих налогов). Очевидно, в списке представлена лишь малая часть из всех компаний, действующих в Голландии.
V10: Предложение денег (M1)
Этот узкий показатель денежной массы в обращении влияет на уровень процентных ставок и на потребление. Предполагается, что повышение Ml вызывает увеличение расходов с соответствующим ростом налоговых поступлений.
V11: Показатель фазы цикла деловой активности (CYC)
Валовый национальный продукт с удаленным трендом. Показывает повышения и понижения конъюнктуры.
V12+VI3: Погода: осадки + температура (RAIN+TEM)
В модель включены помесячные оценки для выпавших осадков и температуры, поскольку они прямо влияют на потребление энергии и соответствующие комиссионные сборы и косвенно — на склонность потребителей к затратам.
Метеорологические факторы вызывают некоторые колебания в налоговых поступлениях, а на абсолютный уровень влияют мало.
|
