Моделирование оптимальной налоговой траектории для крупнейших компаний Казахстана

Об авторах:

Баннова Кристина Алексеевна, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой экономики и финансов, Тюменский государственный университет; k.a.bannova@utmn.ru; ORCID: 0000-0002-3603-2659

Тюрина Юлия Габдрашитовна, доктор экономических наук, доцент, профессор Департамента общественных финансов, Финансовый университет при Правительстве РФ (г. Москва); u_turina@mail.ru; ORCID: 0000-0002-5279-4901

Аннотация:

Агропромышленный комплекс любой страны формирует ее продовольственную и экономическую безопасность и выступает гарантом устойчивого развития социально-экономической системы. На сегодняшний день одна из составляющих АПК — сельское хозяйство — способствует реализации ряда жизнеобеспечивающих функций государства. Так, ввиду географического расположения и обширных территорий, сельское хозяйство является одним из важнейших видов экономической деятельности Казахстана. Современный этап экономической деятельности страны тесно связан с развитием производств топливно-энергетической отрасли. Ключевым фактором в развитии отрасли является налоговая стратегия предприятия. В рамках данной статьи проведен анализ основных крупных компаний Казахстана (Svetland-Oil, Kazgermunai, Potentsial Oil, South Oil, Karatau, Mangistaumunaigas, Katko, Kazburgas, Adzhip Karachaganak) с целью определения эффективной налоговой политики и увеличения мощности предприятий. В работе выполнено численное исследование налоговой траектории компании. Для описания производственной функции компаний используется модель Кобба — Дугласа. Выбор коэффициентов модели обусловлен согласием результатов расчета с официальными данными. В результате учета оптимизации налоговой траектории выявлено увеличение основных фондов во временном диапазоне 2008-2017 гг. Предполагается, что при учете эффекта оптимизации налоговой траектории удастся повысить эффективность распределения финансовых и производственных ресурсов компаний.

Список литературы:

1. Баннова К. А. Математические модели прогнозирования трансформации налоговой траектории крупных российских компаний / К. А. Баннова, Н. Е. Актаев, Ю. Г. Тюрина // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2019. Том 5. № 3 (19). С. 193-203. DOI: 10.21684/2411-7897-2019-5-3-193-203

2. Налоги в Казахстане: оф. портал. URL: https://nalogikz.kz

3. Baik B. Analysts’ pre-tax income forecasts and the tax expense anomaly / B. Baik, K. Kim, R. Morton, Y. Roh // Review of Accounting Studies. 2016. No. 21 (2). Рр. 559-595. DOI: 10.1007/s11142-016-9349-z 

4. Bannova K. A. Mathematical modelling of optimal tax trajectory within the framework of Cobb-Douglas model / K. A. Bannova, N. E. Aktaev // Applied Economics Letters. 2020. Vol. 27. Iss. 17. Pp. 1451-1457. DOI: 10.1080/13504851.2019.1688240

5. Berezka K. M. Methodological aspects of applying model of fuzzy time series in forecasting tax revenues / K. M. Berezka, V. V. Masliy // Actual Problems of Economics. 2011. No. 115. Pp. 227-235.

6. Bretschneider S. Economic, organizational, and political influences on biases in forecasting state sales tax receipts / S. Bretschneider, W. Gorr // International Journal of Forecasting. 1992. No. 7 (4). Pp. 457-466. DOI: 10.1016/0169-2070(92)90029-9

7. Breuer C. On the rationality of medium-term tax revenue forecasts: evidence from Germany / C. Breuer // Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik. 2015. No. 235 (1). S. 22-40.

8. Buettner T. Political biases despite external expert participation? An empirical analysis of tax revenue forecasts in Germany / T. Buettner, B. Kauder // Public Choice. 2015. No. 164 (3-4). Pp. 287-307. DOI: 10.1007/s11127-015-0279-2

9. Christensen R. C. The new politics of global tax governance: taking stock a decade after the financial crisis / R. C. Christensen, M. Hearson // Review of International Political Economy. 2019. Vol. 26. No. 5. Pp. 1-21. DOI: 10.1080/09692290.2019.1625802

10. Dhaliwal D. S. Last-chance earnings management: using the tax expense to meet analysts’ forecasts / D. S. Dhaliwal, C. A. Gleason, L. F. Mills // Contemporary Accounting Research. 2004. No. 21 (2). Pp. 431-460. DOI: 10.1506/tfvv-uyt1-nnyt-1yfh

11. Fendek M. The model structure for forecasting, optimization and analysis of tax revenues in the Slovak economy / M. Fendek, M. Hatrak, V. Mlynarovic // Ekonomicky Casopis. 2001. No. 49 (5). Pp. 941-959.

12. Fisher L. A. Improved forecasts of tax revenue via the permanent income hypothesis / L. A. Fisher, G. Kingston // Australian Economic Review. 2017. No. 50 (1). Pp. 21-31. DOI: 10.1111/1467-8462.12198

13. Francis J. R. Does tax planning affect analysts’ forecast accuracy? / J. R. Francis, S. S. Neuman, N. J. Newton // Contemporary Accounting Research. 2019. Vol. 36. No. 4. Pp. 2663-2694. DOI: 10.1111/1911-3846.12515

14. Gupta S. Do firms use tax reserves to meet analysts’ forecasts? Evidence from the Pre- and Post-FIN 48 Periods / S. Gupta, R. C. Laux, D. P. Lynch //. Contemporary Accounting Research. 2015. No. 33 (3). Pp. 1044-1074. DOI: 10.1111/1911-3846.12180

15. Jochimsen B. On the political economy of national tax revenue forecasts: evidence from OECD countries / B. Jochimsen, R. Lehmann // Public Choice. 2016. No. 170 (3-4). Pp. 211-230. DOI: 10.1007/s11127-016-0391-y

16. Ju J. Nonlinear capital flow tax: capital flow management and financial crisis prevention in China / J. Ju, L. Li, G. Nie, K. Shi, S. Wei // China & World Economy. 2019. No. 27 (4). Pp. 1-28. DOI: 10.1111/cwe.12284

17. Kanseitkyzy K. A. Improvement of the individual income tax as a priority social and economic modernization in Kazakhstan / K. A. Kanseitkyzy // International Scientific Forum of the 6^th Ryskulov’s Readings — Socio-Economic Modernization of Kazakhstan under Conditions of Global Financial Instability. 2012. Pp. 313-334.

18. Kapenova A. Some aspects of perfection of tax administration in the republic of Kazakhstan / A. Kapenova, N. Zhanakova // Bulletin of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. 2015. No. 6. Pp. 163-169.

19. Kaplanoglou G. Tax compliance behaviour during the crisis: the case of Greek SMEs / G. Kaplanoglou, V. T. Rapanos, N. Daskalakis // European Journal of Law and Economics. 2016. No. 42 (3). Pp. 405-444. DOI: 10.1007/s10657-016-9547-y

20. Kuo Y.-Y. Human judgments in New York state sales and use tax forecasting / Y.-Y. Kuo, K.-Y. Liang // Journal of Forecasting. 2004. No. 23 (4). Pp. 297-314. DOI: 10.1002/for.914 

21. Li-xia Liu. Tax forecasting theory and model based on SVM optimized by PSO / Li-xia Liu, Z. Yi-qi, X. Liu // Expert Systems with Applications. 2011. No. 38 (1). Pp. 116-120. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.06.022 

22. Lygina O. Theoretical & methodological approaches to tax load estimation for various sectors of Kazakhstan’s economy / O. Lygina // Actual Problems of Economics. 2012. No. 137. Pp. 388-396.

23. Maekawa S. Tax projections and economic forecasts by government bureaucrats: hidden manoeuverings behind fiscal reconstruction in Japan / S. Maekawa, M. Fukushige // Japanese Economic Review. 2012. No. 63 (4). Pp. 528-545. DOI: 10.1111/j.1468-5876.2011.00558.x

24. Okafor L. E. Bank credit, public financial incentives, tax financial incentives and export performance during the global financial crisis / L. E. Okafor, M. Bhattacharya, N. Apergis // The World Economy. 2020. Vol. 43. No. 1. Pp. 114-145. DOI: 10.1111/twec.12848

25. Rich R. Using regional economic indexes to forecast tax bases: evidence from New York / R. Rich, J. Bram, A. Haughwout, J. Orr, R. Rosen, R. Sela // Review of Economics and Statistics. 2005. No. 87 (4). Pp. 627-634. DOI: 10.1162/003465305775098215

26. Shnaider E. A system for forecasting corporate-tax revenue based on fuzzy logic and fuzzy set theory / E. Shnaider, A. Kandel // Information Sciences. 1992. No. 63 (1-2). Pp. 11-31. DOI: 10.1016/0020-0255(92)90060-l

27. Šimurina N. Porezne promjene i dohodovne nejednakosti u Europskoj uniji tijekom financijske krize / N. Šimurina, D. Barbić // Revija za socijalnu politiku. 2017. Svezak 24. Br. 2. DOI: 10.3935/rsp.v24i2.1405

28. Spalek J. 2005. Evaluation of tax-revenue forecasts in the CR / J. Spalek, D. Moravansky // Finance a Uver-Czech Journal of Economics and Finance. No. 55 (3-4). Pp. 162-187.

29. Streimikiene D. Forecasting tax revenues using time series techniques — a case of Pakistan / D. Streimikiene, A. R. Raheem, J. Vveinhardt, S. P. Ghauri, S. Zahid // Economic Research = Ekonomska Istraživanja. 2018. No. 31 (1). Pp. 722-754. DOI: 10.1080/1331677x.2018.1442236

30. Yang C. Error correction method based on data transformational GM (1,1) and application on tax forecasting / C. Yang, Z. Zhang, J. Jiao // Applied Soft Computing. 2015. No. 37. Pp. 554-560. DOI: 10.1016/j.asoc.2015.09.001

31. Yusupov U. B. Improving the organization of tax accounting in the republic of Kazakhstan / U. B. Yusupov // Actual Problems of Economics. 2012. No. 5 (131). Pp. 495-502.