Сегодня в практике управления общественными финансами широко используются аналитические информационные системы, призванные в первую очередь обеспечить прозрачность процедур принятия решений об использовании бюджетных средств и контроль соблюдения бюджетного законодательства.
В основе интереса в применении технологий аналитической обработки данных в режиме реального времени лежат такие факторы, как увеличение объема обрабатываемой информации, потребность в ее актуализации и необходимость обеспечения приемлемого уровня качества и детализации данных. Кроме того, современные аналитические приложения позволяют повысить эффективность управления государственными финансами, прежде всего за счет функций детального анализа текущей ситуации и финансово-экономического обоснования принимаемых решений, с последующим мониторингом успешности их реализации на федеральном, региональном и муниципальном уровнях с учетом текущей макроэкономической ситуации.
Следует отметить, что внедрение аналитических систем является ключевым этапом формирования информационного обеспечения процессов планирования и исполнения бюджета, в том числе создания полных взаимосвязанных наборов данных, включающих существующую учетную информацию, статистические данные, результаты планирования и анализа. Функциональные возможности создания новых и дополнения существующих источников данных позволяют аналитическим системам построить и визуализировать связи между целями и приоритетами государственной политики и достигнутыми результатами в рамках действующих финансовых ограничений. В свою очередь, обширный набор методов оценки результатов обеспечивает анализ текущих и планируемых значений целевых показателей.
Два основных подхода
Использование аналитических приложений основывается на двух основных подходах: анализе детальных данных с целью изучения динамики показателей в прошлом и настоящем и моделировании, то есть использовании данных о прошлом и настоящем для составления прогнозов на будущее. Например, для построения прогноза кассовых расходов бюджета на будущий отчетный период могут быть последовательно применены методы «сглаживания», позволяющие исключить случайные (нетипичные) значения в динамике показателей кассовых расходов прошлых отчетных периодов с целью выявления общего тренда, и методы анализа, позволяющие спрогнозировать на будущий период значения показателей кассовых расходов.
Для повышения точности прогноза могут использоваться годовые, квартальные и ежемесячные данные, а также данные более высокой частотности. Сложившаяся практика применения аналитических приложений, как правило, демонстрирует достаточную точность получаемых данных, если пересмотр прогноза производится еженедельно с уточнением на два квартала вперед.
Зачастую изучения динамики какого-либо показателя недостаточно, и в процессе анализа могут быть выявлены пробелы в наличии данных, требуемых для понимания существующей ситуации. В этом случае довольно сложно предугадать заранее состав и количество требуемых дополнительных данных. Например, для оценки результативности мер, реализуемых в рамках целевых программ, направленных на улучшение социального положения населения, может быть недостаточно анализа показателей численности и уровня доходов в денежном выражении и потребуются дополнительные данные о половозрастном составе, занятости по отраслям, квалификации и стаже сотрудников, а также соотнесение полученных данных с уровнем безработицы и т. д. В этом случае аналитические системы оптимально решают задачи дополнения существующих источников данных, их интеграции и объединения, одновременно обеспечивая улучшение внутренней логической последовательности анализа показателей и установление связей между ними в различных наборах данных.
Среднесрочное планирование
Для целей среднесрочного планирования, обоснования изменений в бюджете текущего или будущего периода в аналитических системах широко используются инструменты создания временных иерархий с возможностью графической визуализации временной зависимости показателей. Важно отметить, что точность среднесрочного планирования будет зависеть от того, насколько устойчивыми окажутся выявленные в процессе анализа временные зависимости и обнаруженные повторяющиеся последовательности.
При этом достаточно часто задача повышения эффективности планирования бюджета на несколько лет вперед требует более детального исследования данных, а также использования нескольких альтернативных и (или) дополнительных классификаций. В этом случае для обработки существующей информации, как правило, требуется предварительная фильтрация и сортировка данных, а также установка абсолютных или параметрических ограничений на значения показателей.
Например, при планировании расходной части бюджета на три года может потребоваться разработка поведенческих моделей отдельных видов расходов в соответствии с экономической классификацией. Однако даже при первом приближении будет очевидно, что использование стандартной экономической классификации расходов бюджета не позволяет выявлять похожие виды расходов на одинаковых временных интервалах. Таким образом, практическое использование результатов анализа окажется невозможным без классификации существующих данных по дополнительным признакам.
Для решения задачи распределения планируемых показателей по бюджетам нижестоящего уровня в аналитических системах применяются функции построения географических иерархий и картографической визуализации.
Создание моделей
Во многих случаях повышение эффективности управления государственными финансами требует тестирования текущей системы на предмет выявления потенциальных рисков и анализа влияющих факторов. Для этого в аналитических приложениях доступны функции автоматического создания моделей, правил и функциональных зависимостей, которые могут определяться по заранее заданным формулам и на основе накопленных данных. При этом функция автоматического поиска взаимозависимостей позволяет выделить из множества значений, принимаемых факторами, те, которые определяют поведение анализируемых показателей и оказывают влияние на их динамику в будущем.
Например, прогнозирование доходов бюджета может осуществляться на базе сложных моделей, которые определяют количественную оценку роли отдельных факторов в динамике показателя доходов бюджета. При этом агрегированный показатель доходов бюджета будет изменяться в зависимости от таких факторов, как колебание цен на нефть, резкое изменение доли экспорта, ухудшение демографической ситуации и снижение доли трудоспособного населения, старение населения, ведущее к увеличению социальных выплат и выплат по пенсионному обеспечению и др.
Для систематического анализа и оценки рисков, возникающих при принятии новых бюджетных обязательств или в результате появления дополнительных расходов, может быть использован метод сценарного моделирования, который позволяет наглядно визуализировать установленные причинно-следственные связи в виде диаграмм «что — если» или дерева решений. Создаваемые в аналитических системах модели могут быть дополнены описанием и графическими объектами и опубликованы для последующего использования или экспортированы как наборы данных в другие приложения.
В заключение хотелось бы отметить, что практика применения аналитических систем демонстрирует как существенное расширение сферы охвата, повышение степени детализации и качества анализируемых данных, так и широкий спектр возможностей по использованию результатов анализа для обоснования принимаемых решений и выработки комплекса мероприятий, нацеленных на повышение эффективности планирования и управления в сфере государственных и муниципальных финансов.
