Примечания

из "Нейронные сети и финансовые рынки "

Аппроксимация получалась более грубой в области хвостов распределения, т.е. там, где значения переменной наиболее далеки от среднего. Это могло привести к некоторым искажениям в наших тестах. Мы, однако, игнорируем это обстоятельство, поскольку тесты нам нужны только для того, чтобы проиллюстрировать возможности нейронных сетей. [c.95]
С переходом к единому общеевропейскому рынку подобное сотрудничество MoF с центральным банком должно прекратиться. К началу 1994 г. привлечение кредитов должно быть поэтапно сведено к нулю, после чего MoF будет вынуждено действовать на рынке кредитов, подчиняясь законам спроса и предложения. Предвидя возможные неувязки в бюджете, MoF пересматривает имеющиеся у него системы прогноза и ищет новые методы, в частности, связанные с применением нейронных сетей. [c.97]
Перейдем теперь к обзору традиционных методов оценки налоговых поступлений, а также тех методов, которыми пользуется в своей работе MoF. [c.97]
Для оценки общего объема поступлений в бюджет широко применяются различные методы, в том числе эконометрическое моделирование, множественная регрессия, анализ временных рядов. [c.97]
Совокупное потребление в частном и общественном секторах влияет на оборот и, следовательно, на суммы акцизных и гербовых сборов. Заметная трехмесячная кросс-корреляция между потреблением и чистым сбором налогов указывает на то, что здесь разумно взять временной лаг в три месяца. Объясняться это может тем, что малые и средние компании перечисляют полученные комиссионные сборы поквартально. [c.98]
Инвестиции приводят к увеличению комиссионных и поступлений от налогов на доходы по ценным бумагам. Хотя связь между инвестициями и налогом на корпорации с трудом поддается количественному описанию, можно считать, что инвестиции положительно влияют на прибыль и, тем самым, на сумму налогов с корпораций. Наоборот, амортизация может привести к временному снижению доходов, облагаемых налогом. Кросс-корреляционный анализ выявляет большой месячный лаг между инвестициями и чистой суммой собранных налогов (инвестиции берутся со сдвигом один месяц назад). [c.98]
МоБ считает официальный правительственный прогноз своим целевым показателем. Помесячную оценку MoF получает так делит годовую сумму на 12, а затем вносит поправки, отражающие изменения в фискальных правилах и ставках, которые не учитывались в прогнозе правительства. Этот показатель очень важен, и MoF старается уточнить свои помесячные прогнозы. [c.99]
Эта переменная отражает мультипликативную сезонную закономерность, полученную из анализа реальных налоговых поступлений за период с 1978 г. по 1992 г. Здесь используется величина чистых (нетто) поступлений, равная брутто-сумме минус 27% от нее, составляющих взносы в систему государственного страхования. Нетто-показатель используется потому, что именно в этом виде данные публикуются. [c.99]
Эта переменная отражает уровень экономической активности, а также предполагаемые суммы налогов на доходы корпораций и частных лиц. [c.101]
Индекс курсов обыкновенных акций выражает уровень доходов корпораций (и соответствующих налогов). Очевидно, в списке представлена лишь малая часть из всех компаний, действующих в Голландии. [c.101]
Этот узкий показатель денежной массы в обращении влияет на уровень процентных ставок и на потребление. Предполагается, что повышение Ml вызывает увеличение расходов с соответствующим ростом налоговых поступлений. [c.101]
Валовый национальный продукт с удаленным трендом. Показывает повышения и понижения конъюнктуры. [c.101]
В модель включены помесячные оценки для выпавших осадков и температуры, поскольку они прямо влияют на потребление энергии и соответствующие комиссионные сборы и косвенно — на склонность потребителей к затратам. Метеорологические факторы вызывают некоторые колебания в налоговых поступлениях, а на абсолютный уровень влияют мало. [c.101]

Вернуться к основной статье