- •1.Економіка як об'єкт моделювання.
- •2.Проблеми методології макроекономічного аналізу.
- •3.Еволюційна та синергетична економіка.
- •4.Системні властивості економічних рішень.
- •5.Моделювання як метод наукового пізнання.
- •6.Особливості математичного моделювання економіки.
- •7.Економіка як складна система з внутрішньо притаманним ризиком.
- •8.Випадковість і невизначенність економічного розвитку.
- •9.Елементи класифікації економіко - математичних моделей.
- •10.Етапи економіко-математнчного моделювання.
- •11.Алгоритмічні та імітаційні моделі в економіці та підприємництві.
- •12.Теоретичні основи методу статистичного моделювання.
- •13.Послідовність створення математичних імітаційних моделей.
- •14.Модель організації рекламної компанії.
- •15.Моделі взаємозаліку боргів підприємств.
- •16.Модель оцінювання ринкової вартості підприємства.
- •17.Модель вибору інвестиційного проекту з множини альтернативних варіантів.
- •18.Прогнозування обсягів податкових надходжень з урахуванням ризику.
- •19.Загальне поняття та економічний зміст виробничої функції.
- •20.Види виробничих функцій. Макроекономічні виробничі функції.
- •21.Моделювання систем рейтингового управління.
- •22.Рейтинг як засіб класифікації економічних об'єктів.
- •23.Моделювання рейтингового оцінювання вищого навчального закладу.
- •24.Моделі поведінки споживачів. Рівняння Слуцького.
- •25.Моделі фірми та поведінки фірми на конкурентних ринках.
- •26.Моделі взаємодії споживачів і виробників.
- •27.Мікроекономічне моделювання банківської діяльності.
- •28.Моніторинг стохастичної динаміки фінансового ресурсу комерційного банку.
- •29.Рекурентні моделі динаміки фінансових ресурсів.
- •30.Балансовий метод. Принципова схема міжгалузевого балансу.
- •31.Економіко-математична модель міжгалузевого балансу.
- •32.Міжгалузеві балансові моделі в аналізі економічних показників.
- •33.Традиційні макроекономічні моделі.
- •34.Класична модель ринкової економіки.
- •35.Модель Кейнса
- •36.Модель Солоу. “3олоте” правило накопичення.
- •37.Моделі аналізу макроекономічної політики.
- •38.Стабілізація системи. Моделі узгодженності цілей і засобів.
- •39.Фіскальний аспект динаміки боргу.
- •40.Аналіз та моделювання ринку товарів та послуг.
- •41.Аналіз та моделювання ринку грошей.
- •42.Моделювання динаміки очікувань та накопичення приватного багатства.
- •43.Загальна модель макроекономічної динаміки.
- •44.Рівняння динаміки державного боргу.
- •45.Загальні умови стабілізації державного боргу.
- •46.Умова арбітражу та ефективний ринок.
- •47.Стійкий розв'язок рівняння боргу.
- •48.Моделювання позики держави й накопичений борг.
- •49.Структура еволюційних моделей.
- •50.Марківська модель заміщення чинників виробництва.
18.Прогнозування обсягів податкових надходжень з урахуванням ризику.
Кількісна оцінка міри ек. ризику є багатовімірною величиною, компоненти якої формуються залежно від мети дослідження, суб’єктивності чинника, котрий хар. ставлення субєкта ризику до невизначеності, конфліктності тощо. У статистичному моделюванні та прогнозуванні аналізуються такі поняття як середній та емпіричний ризики. За показник ступеня ср. ризику обир. мат.спод. квадрата різниці між розрах. і факт. знач. прогнозованого ек. показника. Мінімізація ступеня ср. ризику дозволяє найбільш обгрунтовано виявити закономірності й існуючі взаємозв’язки. Найкраще значення- мін.
На підставі прогнозованих обсягів под. Надходжень визначають планові обсяги, котрі припускаються дещо меншими ср. значення прогнозованого обсягу. За міру ризику можна взяти ймовірність недовиконання запланованого обсягу податк. Надходжень, очевидно, що ступінь ризику має бути мін. % недовиконання планових надходжень можн розглядатись як ще один з показників суб.оцінки міри ризику, що задається нормативно залежно від ставлення субєкта прийняття рішень до ризику та до обсягів прогнозованих величин, котрі задаються певним інтервалом.
Показник ризику недовикористаних можливостей хар. міру відхилення запланованого обсягу від макс. Можливого прогнозованого обсягу надходжень, здійсненого на підставі використ.адекватних мат. мод. Всі міри податкового ризику треба вик.комплексно.
Порядок моделі ARIMA задається 3 параметрами: порядок авторегресії p; порядок оператора різниці d для приведення процесу до стац.вигляду; порядок моделі ковзаючого середнього q.
yt=Ф1yt-1+Ф2yt-2 +…+Фpyt-p +δ +εt –θ1εt-1 –θ2εt-2-…-θqεt-q ,
де yt - величина досл.процесу; θ- коефіцієнти моделі ковзаючого середнього; Ф-авторегресійні коефіцієнти; δ- параметр, що визначає середнє значення; εt –“білий шум”(має норм. закон розподілу).
Модель грунтується на прогнозуванні значення ек. показника на підставі значень, що спостерігались.
Особливість, яка проявилась в результаті аналізу стат.хар. рядів под.надходжень – відсутність значного связку між надходженнями в сусідні місяці. Якщо побудувати авторегресійну ф-цію надходжень за окремими видами податків, то виявиться, що звязок між сусідніми у часі значеннями відносно не значний. Здебільшого автокореляційна ф-ція має екстремум, якщо значення величини лага- 12 місяців. З року врік у певні місяці надходження перевищують ср.рівень, а в інші- навпаки. Це вказує на існування ціклічності, період якої=1 рік.
Розраховуються такі похибки:
сер.квадрат похибки MSE, де x(i)-фактичні, а інший показник-прогнозовані.
сер. абсолютна похибка
сер.% похибка
сер. абсолютна % похибка
дисперсія похибки прогнозування на l кроків
σ2 – похибка прогнозу на базовому інтервалі, φ- коефіцієнти подання моделі як процесу ковзаючого середнього.
Важливе значення для векторної оцінки міри ризику має інтегрований показник ступеня ризику як міри відхилення від цілей для знаходження планового обсягу податкових надходжень на підставі їхнього прогнозованого обсягу. За визначеного на етапі прогнозування сер. прогнозованого обсягу надходжень та отриманої оптимістичної оцінки обсягу надходжень інтегрований показник має наступний вигляд:
R(k,λ)=λR1(kxp,xp *)-(1-λ)R2(kxp), де R(k,λ)-інтегрований показник ступеня ризику; R1(kxp,xp *)-показник ступеня ризику невикористаних можливостей; R2(kxp)-показник ступеня ризику як ймовірності недовиконаних планових надходжень. Коефіцієнт k>0 не обовязково має бути меншим за 1. Величина λ є [0;1] визначається залежно від пріорітетів, які вказують на те, що важливіше не допустити недовиконання плану чи не запланувати надмірно низький бюджет.