Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ARIMA technique

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Prognozowanie wpływów podatkowych Samorządów Lokalnych - analiza wybranych metod szacowania

Kudła J.

Zeszyty Naukowe. Prace Instytutu Ekonomiki i Organizacji Przedsiębiorstw / Uniwersytet Szczeciński

2007

Nr 50, t. 2

553-561

Celem artykułu jest dokonanie porównania wybranych metod szacowania wpływów budżetowych w samorządach lokalnych w Polsce. W tym celu, na podstawie danych o dochodach gmin i miast na prawach powiatu w latach 1999-2004, oszacowane zostały oczekiwane dochody podatkowe oraz dochody z majątku komunalnego, przy wykorzystaniu analizy szeregów czasowych w sześciu różnych wariantach. Uzyskane oszacowania dla 2005 roku nie wskazują jednoznacznie przewagi żadnej z wybranych metod. Najlepsza z metod, prosta prognoza trendu źle prognozuje wysokość podatków dochodowych oraz dochody uzyskiwane z majątku komunalnego. Natomiast najbardziej skomplikowana metoda ARIMA dobrze sprawdza się na poziomie miast na prawach powiatu, ale nie przynosi lepszych rezultatów na poziomie gmin. W związku z tym należy postulować o uzupełnienie metod szacowania trendu na poziomie gmin analizami ekonometrycznymi dostosowanymi do typu uzyskiwanego dochodu, a na poziomie powiatów, zamiast zwykłej analizy trendu, stosować metodę ARIMA.

The purpose of the article is comparison between chosen methodologies of local government revenue forecasting. Based on total revenues obtained by communities and cities with district status in Poland we used six separate time series models to forecast expected tax inflows and property income in 2005. There is no one preferred method because the most accurate, simple trend analysis approach has failed with more complicated revenues, like shares in income taxes collected by government tax administration and gains from local property. On the contrary, the most sophisticated ARIMA (autoregressive integrated moving average) provides the smallest mean square error of tax revenue's forecast at district level but falls in communities' income prediction. One can postulate to complement simple trend methods with econometric models specified to capture characteristic issues in more complicated local revenues and at higher levels of municipal authority introduction of ARIMA technique.