№ 2015/2
Методи і моделі прогнозуванняМОКЛЯК М. В.1, ЧЕРНОВ П. С.2, ВДОВИЧЕНКО А. М.3, ЗУБРИЦЬКИЙ А. І.4
1Координаційно-моніторинговий департамент Державної фіскальної служби України
2Координаційно-моніторинговий департамент Державної фіскальної служби України
3Науково-дослідний інститут фінансового права (Ірпінь)
4Науково-дослідний інститут фінансового права (Ірпінь)
Просторовий підхід у прогнозуванні податкових надходжень
АНОТАЦІЯ ▼
Статтю присвячено проблемі прогнозування податкових надходжень. Автори демонструють можливість прогнозування не тільки у форматі часових рядів, але й динамічних та просторових панельних регресій. Зокрема, продемонстровано, що врахування просторових лагів привносить у статистичні моделі інформацію, необхідну для точності прогнозування. Особливо актуальним це є для випадків, коли довжина часових рядів для кожного з об’єктів прогнозування обмежена.
Ключові слова: податкові надходження, часові ряди, динамічні панельні регресії, просторові панельні регресії
| Стаття українською мовою (cтор. 7 - 20) | Завантажити | Завантажень : 839 |
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ▼
1. Barnard, Jerald R., Dent, Warren T. State tax revenues-new methods of forecasting // The Annals of Regional Science. – 1979. – Vol. 13, Is. 3. – Рp. 1–14. doi:
doi.org/10.1007/BF01287742
2. Litterman, Robert B., Supel, Thomas M. Using Vector Autoregressions to Measure the Uncertainty in Minnesota's Revenue Forecasts // Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review. – 1983. – Vol. 7, No. 2. – Рp. 10–22.
3. Gianakis, Gerasimos A. and Frank, Howard A. Implementing Time Series Forecasting Models: Considerations for Local Governments // State & Local Government Review. – 1993. – Vol. 25, No. 2. – Рp. 130–144.
4. Mocan, H. Naci, Azad, Sam. Accuracy and rationality of state General Fund Revenue forecasts: Evidence from panel data // International Journal of Forecasting. – 1995. – No. 11. – Pp. 417–427. doi:
doi.org/10.1016/0169-2070(95)00592-9
5. Cirincione C., Gurrieri G. A., Van De Sande B. Municipal Government Revenue Forecasting: Issues of Method and Data // Public Budgeting & Finance. – 1999. – Vol. 19, Is. 1. – Pp. 26–46. doi:
doi.org/10.1046/j.0275-1100.1999.01155.x
6. Forecasting Local Revenues and Expenditures // Local Budgeting / A. Shah (ed.). – Washington, DC : The World Bank, 2007. – Pp. 53–77.
7. Nemeth, Adam. Assessment of Quantitative Techniques for Local Business Tax Forecasting in Cities with County Status [Eлектронний ресурс] // Master of Arts in Public Policy Thesis. CEU eTD Collection. – 2012. – Доступний з :
www.etd.ceu.hu/2012/nemeth_adam.pdf
8. McNichol, Elizabeth C. Improving State Revenue Forecasting: Best Practices for a More Trusted and Reliable Revenue Estimate [Електронний ресурс] / Center for Budget and Policy Priorities Report. – 2014. – Доступний з :
www.cbpp.org/cms/index.cfm?faview&id4185
9. Getis, Arthur. A History of the Concept of Spatial Autocorrelation: A Geographer’s Perspective // Geographical Analysis. – 2008. – № 40. – Рp. 297–309. doi:
doi.org/10.1111/j.1538-4632.2008.00727.x
10. Cliff, A.D., and Ord J.K. Spatial Autocorrelation. – London: Pion, 1973.
11. Paelinck, J. H. P., and Klaassen, L. H. Spatial Econometrics. – Westmead, Farnborough, England: Saxon House, 1979.
12. Anselin, L. Spatial Econometrics: Methods and Models. – Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1988. doi:
doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1
13. Getis, A., and Griffith, D. Comparative Spatial Filtering in Regression Analysis // Geographical Analysis. – 2002. – № 34. – Рp. 130–40. doi:
doi.org/10.1111/j.1538-4632.2002.tb01080.x
14. Arellano, M. and Bond, S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment // Review of Economic Studies. – 1991. – Vol. 58. – Рp. 277–297. doi:
doi.org/10.2307/2297968
15. Baltagi, Badi H. Forecasting with panel data // Deutsche Bundesbank Discussion Paper Series 1: Economic Studies. – 2006. – № 25. – 28 р.
16. Baltagi, Badi H., Fingleton, Bernard, Pirotte, Alain. Estimating and Forecasting with a Dynamic Spatial Panel Data Model // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. – 2014. – № 1 (76). – Рp. 112–138. doi:
doi.org/10.1111/obes.12011
17. Drukker, David M., Peng, Hua, Prucha, Ingmar R. Creating and managing spatial-weighting matrices with the spmat command // The Stata Journal. – 2013. – № 2. – Рp. 242–286.
18. Drukker,David M., Prucha, Ingmar R., Raciborski, Rafal. A command for estimating spatial-autoregressive models with spatial-autoregressive disturbances and additional endogenous variables // The Stata Journal. – 2013. – № 2. – Рp. 242–286.
19. Практичне застосування методів прогнозування доходів бюджету на прикладі України. – Ірпінь : НДІ фінансового права, 2014. – 29 с.
20. Tobler W. A computer movie simulating urban growth in the Detroit region // Economic Geography. – 1970. – № 46 (2). –Рр. 234–240. doi:
doi.org/10.2307/143141
Ukrainian
English 
Русский 
