Актуальность вопросов факторного анализа доходов, эффективности управления активами, генерирующими будущие доходы, и использования систем раннего выявления и предупреждения структурных рисков, возникающих в процессе планирования и исполнения бюджета и существенных с экономической точки зрения, за последние несколько лет существенно возросла.
Современная экономическая ситуация способствует росту интереса к высокопроизводительным решениям для автоматизации процессов риск-анализа, контроля и мониторинга в режиме реального времени. Первоочередной становится потребность в расширенных функциях прогнозирования, а задачи выявления факторных зависимостей в процессе анализа доходов приобретают первостепенную значимость для обеспечения своевременности и обоснованности принимаемых управленческих решений.
Сегодня большинство компаний — производителей программного обеспечения имеют достаточно широкую продуктовую линейку, позволяющую обеспечить комплексный подход к автоматизации функций анализа. Использование такого программного обеспечения в качестве инструмента эффективного управления доходами позволяет реализовать требуемую методологию управления рисками и одновременно с этим способствует повышению степени и полноты охвата анализируемой информации и обеспечивает эффективность последующего использования результатов анализа.
Модели факторных взаимосвязей
Эффективность управления доходами во многом зависит от точности прогнозной оценки поступлений в бюджет. При этом одна из ключевых задач не только построение точного прогноза, но и выявление факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на значение прогнозной оценки.
Построение модели факторных взаимосвязей, как правило, основывается на базовых экономических концепциях, таких как, например, концепция первичных доходов, одним из основных компонентов которых являются доходы физических лиц, полученные в обмен на их трудовое участие в производственных процессах. Таким образом, динамика показателя поступлений по налогам на доходы физических лиц является одним из наиболее говорящих и точных индикаторов изменений в процессе образования доходов от производства продукции (услуг).
Высокая частотность доступной информации по показателю поступлений по налогам на доходы физических лиц позволяет использовать его в качестве влияющего фактора со значительным весовым коэффициентом. Кроме того, изменение значений показателя поступлений по налогу на доходы физических лиц имеет опережающий характер и позволяет своевременно отследить изменения в политике налогового планирования и оптимизации структуры расходов организаций, плательщиков налога на прибыль.
Не меньший экономический интерес представляет собой показатель поступлений в бюджет по налогу на добавленную стоимость, который косвенно измеряет стоимость, созданную в производстве, и отражает вклад в производство трудовых ресурсов и капитала. Положительная динамика показателя поступлений в бюджет по налогу на добавленную стоимость, как правило, свидетельствует о росте конечного потребления внутри государства, что, в свою очередь, может оцениваться как рост благосостояния населения страны. То есть может рассматриваться как рост доходов физических лиц и, соответственно, рост поступлений в бюджет по налогу на доходы физических лиц. Однако при построении факторных моделей значительное внимание должно уделяться существующим инфляционным процессам, которые могут оказывать значительное влияние на динамику показателей доходов бюджета.
Система раннего предупреждения
Международная практика управления налоговыми доходами зачастую базируется на принципах взаимного доверия и создания партнерских взаимоотношений с системно значимыми организациями — налогоплательщиками. В основе данного механизма — отслеживание и анализ налоговых рисков по финансово-хозяйственным операциям, проведенным и запланированным в процессе образования доходов, и своевременное реагирование и предупреждение рисковых операций, которые могут привести к нарушениям налогового, валютного и другого законодательства. Подобное расширенное информационное взаимодействие позволяет осуществлять более детальное исследование зависимостей и определение влияющих факторов в процессе образования первичных доходов, а также позволяет выполнять процедуры моделирования факторных взаимозависимостей в режиме реального времени.
Однако построение факторных моделей не ограничивается анализом состава и структуры отдельных компонентов доходов и расходов, уменьшающих будущие налоговые поступления. Тщательно изучаются состав, структура и качество активов, способных в будущем генерировать доходы и обеспечивать рост налоговых поступлений. При этом следует учитывать, что виды активов, источники их образования, география производства и потребления могут оказать существенное влияние на показатели доходов.
Идентификация потенциальных рисков
Возможности аналитических инструментов позволяют обеспечить автоматическое тестирование построенных факторных моделей с целью идентификации потенциальных рисков. Основной задачей сценарного тестирования созданных моделей является отбор минимального числа наиболее существенных факторных зависимостей, демонстрирующих высокое значение оценки рисков, а также выявление негативных тенденций в динамике результирующих показателей, оказывающих существенное влияние на объем будущих налоговых поступлений.
Для решения такой задачи может быть использован широкий спектр функциональных возможностей программных продуктов по описанию правил и сценариев тестирования взаимосвязей и взаимозависимостей. При этом для каждого используемого метода в сценарии тестирования возможно определение индивидуальных весовых коэффициентов и пороговых значений с целью последующей калибровки и симуляции исполнения теста.
Таким образом, сценарное тестирование дает возможность на ранних стадиях идентифицировать и количественно оценить потенциальные риски, наиболее существенные с экономической точки зрения. Результатом тестирования факторных моделей являются сформированные оповещения, которые направляются для детального исследования специалисту по риск-анализу.
Эффективность управления доходами
Возможности интеграции с системами планирования и исполнения доходов бюджета позволяют осуществлять анализ показателей эффективности и построение отчетности в режиме реального времени. Это повышает обоснованность и своевременность принимаемых решений, а также обеспечивает мониторинг и оптимизацию количества случаев выявления потенциальных рисков и их дальнейшее исследование.
Программные продукты, как правило, позволяют осуществлять совместное быстрое исследование с расширенными возможностями анализа и распределения рабочей нагрузки с учетом квалификации специалистов, что обеспечивает целевую ориентацию на исследовании наиболее значимых рисков. При этом для детального исследования специалист-аналитик получает полную картину результатов тестирования по той или иной стратегии идентификации рисков. Кроме того, расширенный анализ содержит объяснение, почему система оповещения идентифицировала случай возникновения потенциального риска с описанием характера выявленных угроз.
Поддержка множества сценариев тестирования позволяет обеспечить улучшение системы раннего предупреждения и сокращение финансовых потерь за счет раннего обнаружения (выявления) потенциальных рисков, снижение уровня рисков на долгосрочной основе, многоуровневый контроль полноты и достоверности данных о доходах, мониторинг показателей эффективности управления доходами, а также автоматическое протоколирование результатов прогнозирования и факторного анализа.
