Biudžeto pajamų iš pelno mokesčio prognozavimas

Abstract

Straipsnyje apžvelgiami penki įvairiose šalyse taikomi pelno mokesčio pajamų prognozavimo modeliai, aptariami jų privalumai ir trūkumai. Nurodomos pagrindinės prognozavimo kliūtys, trukdančios tokius modelius šiuo metu taikyti Lietuvoje. Jas atskleidžia ir įmonių 2001 m. pelno mokesčio deklaracijų analizė. Straipsnyje aptariami veiksniai, iš esmės paaiškinantys silpną koreliaciją tarp šalies biudžeto pajamų iš pelno mokesčio ir kitų ekonominių rodiklių. Biudžeto pajamoms iš pelno mokesčio prognozuoti siūloma taikyti ekstrapoliacinį modelį, leidžiantį gauti patenkinamus rezultatus. Kitas siūlomas būdas – regresinis modelis, rodantis, kad pelno mokesčio pajamos labiausiai priklauso nuo bendrojo vidaus produkto, dirbančiųjų skaičiaus ir materialinių investicijų. Straipsnyje pabrėžiama, kad siūlomi prognozavimo modeliai nėra ilgalaikiai ir labai patikimi. Pateikiami siūlymai, kaip šios srities tyrimus būtų galima plėtoti ateityje.

One of the proposed ways to forecast profit tax revenue to the budget is an extrapolation model. Taking into account the structural changes (by including a dummy) and the growth trend characteristics of profit tax collections, the model shows quite good application results. Weak correlation between profit tax revenue and other economic variables increases the relative attractiveness of extrapolation methodologies in Lithuania. It is worth pointing out that certain features of the current taxation law calla for dynamic forecasting methodologies. The second forecasting technique proposed is a single-equation linear regression model, the explanatory variables of which are economic indicators forecasted by various domestic and international institutions. Statistically significant correlations are found between the dependent and independent variables transformed with respect to time; some independent variables are taken with lags. After applying the Backward procedure, the model (estimated with OLS) shows that profit tax collections are mainly determined by the country’s GDP, the number of the employed, and fixed capital investment. While being quite simple, the proposed regression can be integrated in the fiscal block of a macroeconometric model of the country.