В экономической литературе в большей степени уделяется внимание прогнозированию налоговых поступлений и налоговой нагрузки на макроуровне. Разработке вопросов прогнозирования налогов и неналоговых платежей на микроуровне уделяется недостаточно внимания.

Винокурова Т.П. в своей работе [7] предлагает следующие методы:

1. Метод на основе сглаживания данных о приросте подлежащих уплате налогов и неналоговых обязательных платежей за ряд лет. Этот метод применяется для целей краткосрочного прогнозирования. Скользящее среднее представляет собой новый ряд, полученный путем усреднения соседних наблюдений временного ряда и перехода к следующему периоду времени – в итоге получается более гладкий ряд. Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию об изучаемом процессе. Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

2. Прогнозирование методом непосредственной экстраполяции с применением средних характеристик ряда: среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста осуществляется по каждому одиночному динамическому ряду (фактору), в результате чего получаются прогнозные значения влияния каждого фактора в изучаемый период. Метод непосредственной экстраполяции – наиболее простой способ прогноза. Экстраполяция основана на изучении динамики изменения экономического явления (показателя) в предпрогнозном периоде и перенесения выявленной закономерности на будущее. Достоинство данного метода состоит в его универсальности, а недостаток – в необходимости проведения большого числа наблюдений, что ведет к снижению достоверности прогноза с увеличением срока его упреждения. Наиболее простым методом прогнозирования по одному ряду динамики является применение средних характеристик данного ряда: среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.

3. Метод экстраполяции на основе трендовой модели. Трендом (тенденцией) называется неслучайная медленно меняющаяся составляющая временного ряда, на которую накладываются случайные колебания или сезонные эффекты. Трендовые модели прогнозирования основываются на методе экстраполяции, т.е. методе продления на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Для корректного применения метода экстраполяции требуется соблюдение двух условий: временной ряд экономического показателя должен действительно иметь тренд, т.е. преобладающую тенденцию; общие условия, определявшие развитие показателя в прошлом, останутся без существенных изменений и в будущем. Следовательно, чтобы использовать метод экстраполяции, нужно быть уверенными, что действие факторов в будущем не прекратиться

4. Метод множественной регрессии. Эндрю Ф. Сигел в своей книге «Практическая бизнес-статистика» самым важным статистическим методом называет множественную регрессию, которая позволяет использовать все имеющиеся факторы для предсказания (т.е. снижения уровня неопределенности) некоторого важного, но неизвестного значения. Множественной регрессией называется прогнозирование единственной переменной Y на основании двух или нескольких переменных X.

5. Метод наименьших квадратов с применением авторегрессионной модели предназначен для определения параметров тренда. Этот метод состоит в том, что параметры тренда подбираются таким образом, чтобы сумма квадратов разностей теоретических (уi) и расчетных значений (y1) была минимальной, т. е.:

(3.1)

6. Наиболее широко в статистике стран Запада применяется показатель эластичности, который связан с уровнем чувствительности изменений одной переменной к изменениям в другой. Винокуровой Т. П. предлагается использование коэффициента эластичности налогов и неналоговых обязательных платежей на микроуровне по отношению к выручке от реализации. Показатели эластичности налогов по выручке от реализации можно рассчитать по следующей формуле:

, (3.2)

где Эн – коэффициент эластичности налогов по выручке от реализации;

Н1 и Нб – соответственно, налоги и неналоговые обязательные платежи отчетного и базового периодов;

В1 и Вб – соответственно, выручка от реализации отчетного и базового периодов.

7. Среднегодовой темп роста налогов и неналоговых обязательных платежей рассчитаем по формуле средней геометрической:

(3.3)

В своей работе [7] Винакурова Т.П. провела прогноз налоговых платежей на II полугодие 2006 г. Гомельского ОПС по всем семи методам, анализ полученных результатов прогнозных значений налогов и неналоговых обязательных платежей показывает, что их уровень существенно не отличается. Следовательно, методы прогноза достаточно надежены, и его результаты могут использоваться для определения перспектив развития.