Современные подходы к прогнозированию поступлений налога на прибыль организаций в Российской Федерации
(Стр. 225-229)

Цель исследования. Целью исследования является определение оптимальной модели прогнозирования налоговых доходов по налогу на прибыль организаций. Предметом исследования выступили современные методики прогнозирования поступлений налога на прибыль в бюджеты субъектов РФ, основанные на математико-статистических, регрессионных и авторегрессионных моделях с проинтегрированным скользящим средним. В статье выявлены преимущества и недостатки существующих подходов к прогнозированию налоговых поступлений, а также определены условия применимости рассмотренных моделей в условиях высокой динамики изменения рыночной конъюнктуры и макроэкономической неопределенности. Представлены результаты исследования, позволяющие установить оптимальную методологию прогнозирования поступлений налога на прибыль организаций с учетом статистических ограничений горизонта планирования, а также выявить механизм прогнозирования, доступный к применению в долгосрочном планировании. Выводы. По итогам проведенного исследования сделан вывод о целесообразности комбинации моделей налогового прогнозирования для достижения оптимальных прогнозно-аналитических показателей, а также применении указанного подхода лишь в рамках краткосрочного планирования. Итоговый прогнозный показатель может быть выявлен на основе экспертных оценок, среднего значения полученных показателей или посредством комбинации указанных подходов: экспертной оценки весовых коэффициентов для расчета средневзвешенного значения прогнозного показателя.

Деканова Д. Р., Хоружий В. И. Современные подходы к прогнозированию поступлений налога на прибыль организаций в Российской Федерации // Проблемы экономики и юридической практики. 2024. Т. 20. № 1. С. 225-229. DOI: 10.33693/2541-8025-2024-20-1-225-229. EDN: NSPOMW

Абдуллабекова А.М., Джафарова Н.Г. Влияние планирования налоговых доходов на экономический рост // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. №9-1.
Бобошко Н.М. Выявление тенденций развития налоговых поступлений в консолидированный бюджет субъектов РФ // Вестник экономической безопасности. 2021. №2.
Егорова А.А. Использование экономико-математических методов в прогнозировании налогов // Экономика и социум. 2018. №6 (49).
Зверева, Т. В. Новая философия налогового администрирования в цифровой реальности / Т. В. Зверева // Инновационное развитие экономики. —2021. —№ 1(61). —С. 166–175. —DOI 10.51832/2223-7984_2021_1_166.
Иманшапиева М.М. Налоговое планирование и прогнозирование на макроуровне по основным федеральным налогам (на примере Республики Дагестан) // Налоги и налогообложение. 2020. №1.
Кремповая Н.Л. Оценка действующей практики бюджетного прогнозирования доходов региональных бюджетов // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2022. №2 (59).
Лесунова А.Е. Налоговые поступления в консолидированный бюджет Российской Федерации: оценка, факторный анализ и прогнозирование показателей // Скиф. 2021. №5 (57).
Леухин Р.С. Краткосрочное прогнозирование поступлений в бюджет с использованием комбинации прогнозов // Финансовый журнал. 2019. №3 (49).
Ташматова Р.Г. Роль налогового прогнозирования в формировании налоговых доходов бюджета // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. №1.
Федотов Д.Ю. Анализ прогнозирования налоговых доходов федерального бюджета России // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2018. №4 (436).
Федотов Д.Ю. Оценка отклонения налоговых поступлений в региональные бюджеты от прогнозного значения (на примере Иркутской области) // Вестник ТГЭУ. 2018. №2 (86).
Хижак Н.П. Прогнозная оценка налоговых доходов бюджетов при применении специальных налоговых режимов // Налоги и налогообложение. 2020. №1.
Чимитдоржиева Е.Ц. Краткосрочное прогнозирование налоговых доходов консолидированного бюджета Республики Бурятия // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. 2020. №2.
Чимитдоржиева Е.Ц. Прогнозирование поступлений налога на прибыль в консолидированный бюджет региона // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2019. №5-4.

налоговое прогнозирование, математические модели прогнозирования, регрессионные модели прогнозирования, модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего, налог на прибыль организаций, налоговые доходы бюджетов субъектов РФ..