Введение
1. Многофакторное моделирование как средство анализа и прогноза бюджетных процессов в условиях развивающейся экономики 12
1.1 Предпосылки применения многофакторных моделей 12
1.2 Основные принципы построения многофакторных моделей бюджетных процессов 19
1.3 Краткое описание методов многофакторного анализа 22
1.4 Многофакторные модели 24
1.4.1. Стохастические модели 24
1.4.2 Интервальные модели 25
1.4.3 Нечеткие модели 26
1.5 Особенности формирования доходных статей 27
1.6 Сравнение поведения налоговых платежей РФ и субъекта Федерации (Владимирской области) 33
1.7 Статистическая база исследования 38
Глава 2. Оценка применимости методов классической статистики при анализе бюджетных процессов субъекта Федерации 49
2.1 Корреляционный анализ статистических данных 49
2.2 Исследование применимости классических методов построения многофакторных моделей 50
2.2.1 Исследование возможности применения метода множественной регрессии 51
2.2.1.1 Регрессионная модель "ежемесячного сбора налога на прибыль" по данным за три года 53
2.2.2 Регрессионные модели формирования налога на прибыль по данным за один год 58
2.3 Нелинейные регрессионные модели в мониторинге бюджетных процессов 67
2.3.1 Модель ежемесячного сбора налога на прибыль полученная по методу Брандона 69
2.3.2 Модель ежемесячного сбора НДС, полученная по методу Брандона 71
2.3.3 Модель ежемесячного сбора акцизов на алкоголь полученная по методу Брандона 73
2.4 Методы нелинейного оценивания 76
2.4.1 Применение Simplex метода к данным за три года 78
2.4.2 Применение Simplex метода к данным за один год 79
2.4.3 Применение метода Hooke-Jeeves к данным за три года 82
2.4.4 Применение метода Hooke-Jeeves к данным за один год 83
Глава 3. Модели формирования доходных статей бюджета субъекта Федерации на основе методов интеллектуального анализа данных 89
3.1 Обзор технологий DataMining 89
3.2 Классы систем Data Mining 91
3.2.1 Нейросетевые модели региональных бюджетных процессов. 92
3.2.2 Алгоритмы ограниченного перебора 93
3.2.3 Нечёткая логика 95
3.2.4. Эволюционное программирование 96
3.3 Результаты применения методов DataMining для получения многофакторных моделей формирования доходных статей бюджета Владимирской области 98
3.3.1 Нейронные сети 98
3.3.2 Анализ и прогноз бюджетных процессов с помощью эволюционного программирования 104
3.3.2.1 Модель по данным за три года 106
3.3.2.2 Модель по данным 1997 года 109
3.3.2.3 Модель по данным 1998 года 111
3.3.2.4 Модель по данным 1999 года 113
3.3.3. Нечеткие модели как наиболее предпочтительное средство прогноза ситуации в условиях нестационарности 118
3.3.3.1 Операции над нечёткими числами и нечёткая логика 120
3.3.3.2 Нечёткая регрессионная модель 123
3.3.3.3 Нечеткое экспоненциальное сглаживание. 125
Глава 4. Разработка динамической модели формирования доходных статей бюджета субъекта Федерации, использующая методы эволюционного программирования и прогнозирования на основе свертки нечетких гипотез 129
4.1 Целесообразность комбинации эволюционного программирования и нечёткой логики для прогноза поступлений в доходную часть бюджета субъекта Федерации 129
4.2 Прогнозная модель на основе свёртки нечётких гипотез 133
4.3 Результаты прогноза по методу использующему свертку нечетких гипотез 138
4.4 Результат прогноза налога на прибыль комбинированием нечёткой логики и эволюционного программирования 149
4.5 Интерфейсный модуль связи получаемых моделей с СУБД 155
4.5.1 Методы использованные при создании модуля связи 159
Заключение 167
Список литературы 170
Приложение 179
