Контрольная работа на тему Методы бюджетного планирования и прогнозирования 3

Содержание


Введение 3
Практикум 1 4
Практикум 2 21
2.1. Эссе на тему: «Направление бюджетной политики РФ, субъекта РФ и муниципальных образований» 21
2.2. Схемы, раскрывающие порядок рассмотрения и утверждения проектов бюджетов 24
Практикум 3 29
Задача 1 29
Задание 2 31
Задание 3 34
Задача № 1 34
Задача № 2 35
Задача № 3 35
Заключение 37
Список используемой литературы 38
Введение

Планирование бюджета представляет собой процесс разработки общей структуры и объемов доходов и расходов бюджета на очередной финансовый год и перспективу. Схема данного процесса установлена БК РФ, который регламентирует основы составления проектов бюджетов всех уровней. Согласно БК РФ составление проектов бюджетов – прерогатива Правительства РФ, соответствующих органов исполнительной власти субъектов РФ и органов местного самоуправления. Непосредственная работа по разработке бюджетного плана проводится МФ РФ, комитетами финансов субъектов РФ, финансовыми отделами органов местного самоуправления, налоговыми и таможенными органами. Система бюджетного планирования – совокупность организации, методов и процедур формирования проекта бюджета.
Субъекты бюджетного планирования – федеральные министерства, а также федеральные службы и федеральные агентства (руководство деятельностью которых осуществляет Президент РФ или Правительство РФ), федеральные органы законодательной и судебной власти, Центральная избирательная комиссия РФ, Генеральная прокуратура РФ и Счетная палата РФ.
Возможны три варианта бюджетного планирования: годовое планирование; годовое планирование и перспективное финансовое планирование (два этапа составления бюджета с едиными агрегированными показателями для очередного финансового года); перспективное (многолетнее) планирование, в котором годовое планирование полностью интегрировано (один формат, единые процедуры).
Бюджетное планирование можно разделить на два относительно самостоятельных блока: разработку перспективного (среднесрочного) финансового плана на среднесрочный период; разработку бюджета на очередной финансовый год.
Практикум 1

1.1. Связь между показателями присутствует и она вызвана эффектом доходов – за счет обложения импорта таможенной пошлиной увеличиваются доходы государственного бюджета страны.
Таблица 1.1 – Итоговая таблица
Показатель
Значение

G(n)
5

Lmax
3

n – длина временного ряда
12

Присутствие (отсутствие) тенденции


а0
23.21

aj
134.57

tao
4,1

tal
4,4

Значимость параметров уравнения регрессии


индекс корреляции
0,32

Характеристика силы связи


R2
0.0997

А
48,92

Таблица 1.2 – Итоговая таблица
Порядковый номер месяца прогнозного периода (t)
Прогноз


значения факторного признака
доходов бюджета

49
-0,01
134,34

50
-0,15
131,09

51
-0,29
127,84

52
-0,43
124,59

53
-0,57
121,34

54
-0,71
118,09

55
-0,85
114,84

56
-0,99
111,59

57
-1,13
108,34

58
-1,27
105,09

59
-1,41
101,84

60
-1,55
98,59

61
-1,69
95,35

1.2. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий улавливает смещение оценки математического ожидания монотонного и периодического характера. Это более мощный критерий по сравнению с критерием серий, основанном на медиане. Проследим как это происходит в наших расчетах. При использовании для проверки утверждения о присутствии во временном ряду трендовой компоненты критерия «восходящих и нисходящих» серий, против каждого из уровней временного ряда объёмом N ставится знак «+», если данный уровень больше предыдущего, или знак «-», если уровень меньше предыдущего. В результате данной процедуры получаем совокупность знаков объёмом (N-1).
Последовательность из знаков «+» или «-» называется серией. Обозначим общее количество серий данного временного ряда как ?. Самую длинную серию из плюсов или минусов обозначим как ?. Основная гипотеза формулируется как утверждение об отсутствии трендовой компоненты во временном ряду. При использовании для проверки утверждения о присутствии во временном ряду трендовой компоненты критерия серий, основанного на медиане выборочной совокупности, временной ряд объёмом N ранжируется, т. е. все наблюдения упорядочиваются по возрастанию, и рассчитывается медиана ранжированного ряда. Медианой называется наблюдение, которое делит ранжированный временной ряд на две равные части. Если временной ряд содержит нечётное количество наблюдений, то в качестве медианы принимается значение, стоящее в середине данного ряда. Если временной ряд содержит чётное количество наблюдений, то в качестве медианы берётся среднее арифметическое значение двух наблюдений, находящихся посередине временного ряда. Уровни исходного временного ряда сравниваются с медианой по следующему принципу:
1) если уровень временного ряда больше медианы, то ему приписывается знак «+»;
2) если уровень временного ряда меньше медианы, то ему приписывается знак «-».
Обозначим общее количество серий данного временного ряда как ?. Самую длинную серию из плюсов или минусов обозначим как ?.
Основная гипотеза формулируется как утверждение об отсутствии трендовой компоненты во временном ряду. В нашем случае гипотеза отвергается.
Таблица 1.3. Сводная таблица для вспомогательных расчетов
Номер
месяца
СО
Значение факторного признака (Xi)
Определение последовательности



Формула

значение
номер серии

1
3.6
Xi+l
3,6
+

2
8.1
Xi+l
4,5
+

3
8.2
Xi+l
0,1
+

4
6.7
Xi+l
-1,5
-

5
5.4
Xi+l
-1,3
-

6
4.8
Xi+l
-0,6
-

7
6.3
Xi+l
1,5
+

8
8.1
Xi+l
1,8
+

9
3.5
Xi+l
-4,6
-

10
5.7
Xi+l
2,2
+

11
6.4
Xi+l
0,7
+

12
9.4
Xi+l
3
+

Подсчитывается G(n) – число серий в совокупности dj, где под серией понимается последовательность подряд идущих плюсов или минусов. Один плюс или минус тоже будет считаться серией, в нашем случае = 5.
Определяется Lmax – протяженность самой длинной серии, в нашем случае = 3.
1. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер.
Линейное уравнение регрессии имеет вид y = bx + a + ?
Здесь ? – случайная ошибка (отклонение, возмущение).
Причины существования случайной ошибки:
1. Невключение в регрессионную модель значимых объясняющих переменных;
2. Агрегирование переменных. Например, функция суммарного потребления – это попытка общего выражения совокупности решений отдельных индивидов о расходах. Это лишь аппроксимация отдельных соотношений, которые имеют разные параметры.
3. Неправильное описание структуры модели;
4. Неправильная функциональная спецификация;
5. Ошибки измерения.
Так как отклонения ?i для каждого конкретного наблюдения i – случайны и их значения в выборке неизвестны, то:
1) по наблюдениям xi и yi можно получить только оценки параметров ? и ?
2) Оценками параметров ? и ? регрессионной модели являются соответственно величины а и b, которые носят случайный характер, т.к. соответствуют случайной вы