Использование адаптивных моделей для прогнозирования таможенных платежей

Использование адаптивных моделей для прогнозирования

таможенных платежей

И.Д. Ахмадуллина

Рассмотрены методы совершенствования экономических прогнозов, влияющих на решение управленческих задач. Дана оценка применяемым методам и приемам прогнозирования в таможенных органах. Проанализирован характер ошибок при прогнозировании таможенных платежей на примере Дальневосточного таможенного управления.

Ключевые слова: таможенный платеж, прогноз таможенных платежей, таможенное управление.

Ошибка прогноза заключается в степени стремления плана стать фактом.

Прогнозирование экономических процессов является важнейшей задачей органов государственной власти; от качества ее решения существенно зависит эффективность их деятельности. Поэтому совершенствование методов экономического прогнозирования и внедрение их в практику является одной из важнейших задач управления.

За последние десятилетия было разработано свыше ста новых методов и приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. Тем не менее, несмотря на большое количество и разнообразие моделей и методов, качество прогнозирования во многих госструктурах, в том числе в таможенных органах, остается очень низким. В качестве иллюстрации можно взять прогнозные и фактические значения объемов перечисленных таможенных платежей Дальневосточного таможенного управления, приведенные на рис. 1. Из них видно, что среднее значение относительной ошибки прогнозных значений исследуемого показателя составляет 19,5% при допустимом значении не более 10%.

Наблюдение автора

"0000.00

2?.48

60000.00

50000.00 % 40000.00

.о

I 30000.00 -17-24 Л 20000.00 10000.00 -

0.00

1 КБ 2 КБ 3 КБ 4 КБ 1 КБ 2 КБ 3 КБ 4 КБ 1 КБ 2 КБ 3 КБ 4 КБ

2008 2008 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010

Рис. 1. Сравнение прогнозных и фактических значений объема таможенных платежей, перечисленных ДВТУ

Недостаточная точность прогнозов затрудняет управление бюджетным процессом и в конечном счете негативно влияет на развитие экономики. Следовательно, важное практическое значение приобретают задача повышения точности этих прогнозов и поиск конкретных путей ее решения.

Как показало исследование, на результаты деятельности таможенных органов воздействует большое количество факторов (рис. 2).

р \ 1.1. Реальные располагаемые денежные доходы Ц/ населения

1.2. Инвестиции в основной капитал

1.3. Индекс промышленного производства

1.4. Общий уровень безработицы

1.5. Уровень базовой инфляции

1.6. Ставка рефинансирования ЦБ

2.1. Структура внешнеторгового оборота

2.2. Цены на нефть и нефтепродукты

2.3. Обменный курс рубля

р \ 3.1. Эффективность таможенных органов по работе с Ц/ предприятиями-участниками ВЭД по проверке достоверности представленных документов и начисления таможенных платежей

1. Социально-экономические показатели развития региона

2. Тенденции и закономерности показателей внешней торговли

3. Таможенное администрирование и уровень развитости таможенной инфраструктуры

3.2. Индекс таможенной стоимости

Рис. 2. Факторы, влияющие на объем перечисленных таможенных платежей

Чтобы установить степень влияния этих факторов на величину таможенных поступлений, была составлена регрессионная модель; полученные результаты представлены на рис. 3. После устранения мультиколлинеарности оказалось, что наибольшее влияние на таможенные платежи оказывают статистическая стоимость товаров и уровень базовой инфляции.

Для построения прогностических моделей, учитывающих эти факторы, использовались методы анализа временных рядов, причем рассматривались модели:

Ахмадуллина И. Д. Использование адаптивных моделей для прогнозирования таможенных платежей

• с учетом одного фактора (статистической стоимости);

• с учетом двух факторов (статистической стоимости и уровня базовой инфляции).

Рис. 3. Косинусы коэффициентов корреляции факторов, представленных в регрессионной модели

В качестве фактической базы был использован поквартальный динамический ряд сумм таможенных платежей, перечисленных ДВТУ в 2005-2011 гг. (табл. 1). Он был разделен на обучающую и контрольную выборку, последняя включала данные за 2011 г.

Таблица 1

Объем таможенных платежей, перечисленных ДВТУ, млн руб.

Квартал 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г.

I 12672 21153 21722 35535 23383 31171 41449

II 16817 24939 29170 45703 26127 46161 45067

III 20127 28535 38610 52191 31544 57277 50786

IV 24857 28141 41725 47334 34767 52256 48125

По обучающей выборке были построены прогностические модели с учетом одного и двух факторов. На период упреждения т, соответствующий четырем лагам, были рассчитаны прогнозные значения. Оценка точности

расчетных значений и выбор оптимальной модели производились по фактическим значениям контрольной выборки.

Прогностическая модель таможенных платежей с учетом одного фактора имеет вид:

У = 4369,16 + 1,923 X ,

где X - статистическая стоимость, соответствующая /-му наблюдению. Аналогичная модель с учетом двух факторов выглядит так:

У = - 6,03 + 6,81X1/ + 5,01X2/, (2) где Х1г- - базовая инфляция, Х2/ - статистическая стоимость товаров, соответствующая /-му наблюдению.

В табл. 2 приведены данные о точности обеих моделей. Из них следует, что средняя относительная ошибка прогнозных значений в них слишком велика и не удовлетворяет даже минимальным требованиям. Следовательно, хотя влияние рассмотренных факторов на таможенные платежи не вызывает сомнений, метод регрессионного анализа в данном случае не подходит для построения прогностической модели.

Таблица 2

Относительная ошибка прогноза факторных моделей, %

Кварталы 2011 г. Модель с учетом одного фактора

I 25,8 21,4

II 24,3 22,1

III 26,1 21,6

IV 22,9 20,7

Средняя ошибка 24,7 21,5

Опыт прогнозирования динамических процессов свидетельствует, что их будущее поведение в подавляющем большинстве случаев зависит от их поведения в ближайшем прошлом, и в гораздо меньшей степени - в более отдаленные периоды. Данную особенность позволяют учитывать адаптивные методы прогнозирования. Их суть заключается в построении самокорректирующихся (самонастраивающихся) экономико-математических моделей, которые способны отражать изменяющиеся во времени условия, учитывать информационную ценность различных членов временной последовательности и давать на этой основе более точные оценки будущих значений временного ряда [1, с. 237].

Адаптация осуществляется итеративно с получением данных о каждой новой точке реального процесса. Модель как бы «впитывает» новую инфор-

Ахмадуллина И.Д. Использование адаптивных моделей для прогнозирования таможенных платежей

мацию, приспосабливается к ней и благодаря этому отражает тенденцию развития, складывающуюся к текущему моменту [2, с. 34].

Поскольку имеется довольно много вариантов построения адаптивной модели, важной задачей становится выбор наиболее подходящего из них, обеспечивающего наиболее точный прогноз в интересующем нас случае. В настоящее время чаще других используются модели Брауна, Хольта - Уин-терса и Тейла - Вейджа, в связи с чем нами был проведен сравнительный анализ их эффективности.

Данная процедура была разделена на следующие этапы:

• предварительный анализ данных обучающей выборки;

• построение адаптивных моделей;

• расчет прогнозов на период, соответствующий периоду контрольной выборки;

• оценка прогнозных результатов адаптивных моделей путем сравнения с фактическими значениями контрольной выборки;

• выбор модели, обеспечивающей минимальную среднюю относительную ошибку прогноза.

Данные об относительных ошибках прогноза перечисленных таможенных платежей по контрольной выборке для всех трех адаптивных моделей приведены в табл. 3 и более наглядно на рис. 4. Очевидно, что наибольшую точность прогнозирования обеспечивает модель Хольта - Уинтерса. Она предсказывает объем таможенных платежей гораздо лучше, чем другие модели, не говоря уже о прогнозах ДВТУ.

Таблица 3

Относительная ошибка прогноза адаптивных моделей, %

Кварталы 2011 г. Модель Брауна Модель Хольта -Уинтерса Модель Тейла -Вейджа

I 22,14 4,15 7,18

II 15,62 2,69 0,29

III 5,52 7,68 0,98

IV 14,44 5,93 1,11

Средняя ошибка 14,43 1,69 2,10

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

• методы прогнозирования, используемые в настоящее время таможенными органами, не соответствуют минимальным критериям качества;

• применяемые в управлении методы прогнозирования должны учитывать текущее состояние дел и тенденции изменений; адаптивные методы прогнозирования позволяют это сделать;

• самокорректирующиеся адаптивные модели являются необходимым инструментом при прогнозировании в условиях неопределенности, характерной для деятельности таможенных органов;

• эмпирическое сопоставление выявило, что наибольшую точность прогнозов обеспечивает адаптивная модель Хольта - Уинтерса (ошибка прогноза по ней в 13 раз меньше, чем по прогнозу таможенных органов).

Прогноз ДВТУ Модель Брауна Модель Хольт- Модель Тегша-Вепджа

У| итерса

Рис. 4. Сравнение средних относительных ошибок прогноза на 2011 г.

Приведенный материал, очевидно, свидетельствует о целесообразности использования адаптивных моделей при прогнозировании таможенных платежей.

Литература

1. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

2. Дуброва Т.А. Методологические основы экономического и социального прогнозирования: Учеб. пособие. - М.: Кнорус, 2003. - 50 с.