Розділ «14.4. Ризики податкових доходів бюджету та управління ними»

Чинники ризику визначаються на підставі інформації, що внесена до автоматизованої бази даних та умовно розподіляється за джерелами:

- реєстраційні дані;

- податкова звітність;

- результати контрольно-перевірної роботи;

- зовнішня інформація.

Відповідно до довідників, які ведуться в динамічному режимі в автоматизованих інформаційних системах, визначаються основні й додаткові чинники ризику. Чинники ризику, що однозначно вказують на належність до певної категорії уваги, називаються основними, усі інші - додатковими. Перелік чинників ризику в довідниках не є остаточним і може змінюватися. Також до чинників ризику належать комбінації кількох додаткових чинників, які однозначно вказують на віднесення платника податків до певної категорії уваги. Чинники ризику визначаються окремо для кожної юридичної та фізичної особи.

Реєстри суб'єктів господарювання за категоріями уваги формуються в автоматизованому режимі. При цьому кожна група та підгрупа має свою множину чинників ризику. Здійснення такого розподілу та визначення категорії уваги проводиться в автоматизованому режимі щоквартально до 1-го числа останнього місяця кварталу.

Якісний і кількісний вимір ризиків на етапі виконання бюджету за доходами

Для якісної і кількісної оцінки ризиків дохідної частини бюджету можуть бути використані кількісні методи (експертна та рейтингова оцінка), економіко-статистичні, аналогій, аналітичні тощо. Кількісно оцінити бюджетний ризик можна, ураховуючи ймовірність виникнення можливих втрат бюджету через їх існування, використовуючи визначення ступеня ризику як добутку ймовірності можливих втрат на величину цих втрат, тобто:

де Ж - величина ризику; рн- імовірність втрат; хн- величина (обсяг) цих втрат.

Для оцінювання ризику несплати податків та розподілу платників податків за категоріями уваги використовуються методи нечіткої логіки, оскільки на відміну від інших методів класифікації вони не допускають ніяких обмежень характеру вхідної інформації (вхідні чинники можуть мати числову природу, нормативну, лінгвістичну, логічну тощо), дають можливість провести настроювання параметрів моделі з урахуванням наявного статистичного матеріалу. Згідно з даною моделлю чим більше система містить логічних правил віднесення компанії до певної категорії уваги, тим точніше буде проведений даний аналіз. Якщо в базі знань немає правила, що відповідає поточному стану конкретного підприємства, система видасть рішення, яке найбільше підходить для даної ситуації, тобто таке рішення, для якого функція належності вихідної змінної X буде найбільшою серед інших для конкретних значень вхідних змінних

Після побудови моделі та бази знань проводиться її настроювання на існуючому статистичному матеріалі. У такому разі вдається істотно підвищити якість логічного висновку. Для настроювання параметрів нечіткої моделі необхідна наявність статистичних даних для вхідних змінних та відповідні до них значення вихідної змінної. Вихідна змінна може бути як визначена на основі експертних суджень, так і розрахована кількісно, а потім переведена в лінгвістичну форму. Кількісний еквівалент будь-якої лінгвістичної форми вихідної змінної може бути визначений на основі таких показників, як, наприклад, обсяг донарахованих за результатами перевірки коштів, віднесений до певної бази. Як база може бути використаний обсяг сплачених податків, величина прибутку, обсяг оборотних коштів підприємства та ін.

У цьому підході існує ряд переваг, але необхідних результатів затверджена методика не дає, не мінімізує втрат бюджету. Пов'язано це з тим, що в поданій моделі є суттєвий недолік - відсутність точного переліку основних факторів (змінних), які впливають на виникнення податкових ризиків.

Вивчення зарубіжної практики аналізу втрат бюджету за умови існування податкових ризиків доводить, що під час аналізу явища недотримання платниками податкових вимог для кількісної оцінки податкових ризиків у розвинутих країнах використовуються моделі Value at Risk (VAR). Так, німецький науковець Ф. Шнайдер1, використовуючи модель VAR Йохансена на прикладі італійської податкової системи, економетрично описав ризик втрат бюджету внаслідок ухилення та уникнення від сплати ПДВ.

На жаль, у вітчизняній практиці застосування цих моделей сьогодні неможливе через відсутність чітко визначеної вірогідності виникнення окремих факторів, що спричинюють ризики бюджетних втрат.

Отже, з викладеного вище зрозуміло, що використання моделей нечітких множин та VAR-моделей не дасть бажаного результату, тому цілком адекватною в умовах конфліктності й ризиків є теорія ігор, яку серед інших пропонується застосовувати в теорії економетричного моделювання. Порівняно з попередніми вона має значну перевагу завдяки врахуванню поведінкового чинника, який уже містить результат взаємовпливу інших чинників невизначеності в бюджетній сфері. Тому доречно в умовах повної невизначеності для вироблення оптимальної стратегії проведення бюджетно-податкової політики держави використовувати теорію ігор за допомогою побудови матриці втрат та критеріїв прийняття управлінських рішень песимістичного (критерій Вальда), песимістично-оптимістичного (критерій Гурвіца), принципу недостатнього підґрунтя (критерій Лапласа) та мінімального ризику (критерій Севіджа). Теорія ігор являє собою теорію математичних моделей прийняття рішень в умовах конфлікту або невизначеності (конфлікт не обов'язково має бути антагоністичним). При цьому невизначеність може мати різний характер. Невизначени-ми можуть бути свідомі дії одного із суб' єктів бюджетного процесу, спрямовані на зменшення ефективності рішень, що їх приймає друга сторона (протидія платників змінам у податковій політиці, збільшенню ставок, скороченню пільг тощо).

Надзвичайно складними для управління є ризики, пов' язані з фіскальною психологією платників податків та обов' язкових платежів. Звичайно, поведінка платника сама по собі є складним соціально-економічним явищем, що відбувається в динамічному середовищі з багатьма факторами, у тому числі під впливом податкової політики та податкового адміністрування. За останні 50 років у світовій науковій думці дослідження дотримання платником податків своїх податкових обов' язків дали змогу дійти двох висновків.

По-перше, конкретних пропозицій щодо вирішення цієї проблеми досі не існує, і вона продовжує становити серйозну глобальну загрозу для податкових органів і фіскальної системи країни.

По-друге, немає чіткої відповіді, що спонукає людей платити чи не платити податки або в інший спосіб виконувати свої податкові зобов' язання. Проте моделі і теорії дослідження девіантної поведінки платників податків, як правило, відображаються в таких напрямах наукового дослідження: економічного стримування, соціальної психології, фіскальної психології (остання являє собою еволюцію інших двох) (табл. 14.9).

Щоб зменшити морально-психологічний чинник ризику в державі, необхідно виховувати суспільство, побудувати чітку систему контролю та мотивації. Платники повинні розуміти, що сплачені ними кошти ефективно використовуються і повертаються членам суспільства у вигляді матеріальних і нематеріальних благ. Однак повністю уникнути впливу цього чинника неможливо.