автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Автоматизация организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан

На правах рукописи

ВАЛЕЕВ МАРАТ ФАРИТОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН

Специальность:

05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

\

Казань 2003

Работа выполнена в Казанском государственном техническом университете им. А.Н.Туполева.

Научный руководитель: - доктор технических наук, профессор

Емалетдинова Лилия Юнеровна

Официальные оппоненты: - доктор технических наук, профессор

Сиразетдинов Талгат Касимович;

- кандидат технических наук, доцент Нурутдинов Шамиль Равильевич

Ведущая организация: Институт Проблем Информатики Академии Наук

Республики Татарстан

Защита состоится 10 октября 2003 года в 16 часов на заседании диссертационного совета Д.212.079.01 при Казанском государственном техническом университете им. А.Н. Туполева по адресу: 420011, г. Казань, Карла Маркса, 10.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Казанского государственного технического университета им. А.Н.Туполева.

Автореферат разослан & СС^/ъ 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета

доктор физ.-мат. наук, профессор ^ШбсиУЛ^б Данилаев П. Г.

/же*

г^ьбоъ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Основной целью Государственной налоговой службы является повышение эффективности процессов налогообложения, которое предполагает минимальное значение разности между начисленными и выплаченными налогами при максимальном учете работающей части населения. Очевидно, что эффективность во многом зависит от организации и управления процессами налогообложения. Недостатки в организации, управлении приводят к серьезным ошибкам в налогообложении. Все это существенным образом сказывается на результатах анализа, прогнозирования показателей собираемости налогов, эффективности проводимых мероприятий по налогообложению и приводит, с точки зрения налоговых служб, к необоснованному формированию государственного бюджета. Научно-обоснованное совершенствование организации и управления процессами налогообложения позволит поднять на качественно новый уровень решение основных задач налогообложения.

Анализ работы инспекций государственной налоговой службы позволил выделить следующие наиболее важные направления совершенствования организации и управления процессами налогообложения:

1) совершенствование технологий работы персонала налоговых инспекций, связанное с получением в режиме реального времени информации о текущих и предыдущих доходах граждан;

2) снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации;

3) статистическое прогнозирование доходов граждан с целью получения оценок размеров налогооблагаемой базы и ее анализа.

Необходимость учета многообразия видов и мест деятельности граждан, объектов владения, форм их налогообложения требует комплексного применения современных компьютерных, коммуникационных и программных средств на всех уровнях организации налогообложения региона.

Целями автоматизации технологических процессов налогообложения граждан являются: снижение затрат, связанных с обработкой учётной документации, совершенствование форм ее представления для более глубокого и всестороннего анализа, улучшение организации и повышение эффективности технологических процессов налогообложения граждан.

До настоящего времени разработки были направлены на автоматизацию сбора и обработки учетной информации по налогоплательщикам и некоторых управленческих функций органов налогообложения. Основными задачами,

юс. н*;;"очАлтлц

ь«г.; • • I ¡>.ка ( 1 *

решаемыми в разработанных системах, являются: формирование банка данных стандартизированных в той или иной степени сведений о налогоплательщиках, их собственности, доходах и расходах; вычисление статистических параметров деятельности налоговой инспекции. Аналогичные автоматизированные информационные системы представлены государственной налоговой инспекцией по республике Татарстан и министерством по налогам и сборам Российской Федерации.

Анализ существующих систем в налоговых инспекциях показал отсутствие средств: оперативного сбора и обработки комплексной информации по процессам налогообложения; анализа и контроля корректности информации по налогоплательщикам, поступающей в налоговые органы от бухгалтеров предприятий; автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения доходов граждан, гибкой адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства. Современные информационные технологии, ориентированные на применение персональных компьютеров, сетевого оборудования, распределенных банков данных, позволяют ликвидировать эти недостатки и осуществлять эффективное управление налогообложением в целом на качественно новом уровне.

Цель и задачи исследования. Целью работы является создание теоретических основ, моделей, методов и программных средств решения задачи комплексной автоматизации организационного управления процессами налогообложения с учетом современного и перспективного состояния законодательной базы налогообложения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие Задачи:

1) осуществить системный анализ технологических процессов налогообложения региона, целей и задач управления на каждом уровне иерархии организации налогообложения;

2) разработать структурную модель территориально-распределенной автоматизированной системы организационного управления (АСОУ) технологическими процессами налогообложения региональной сети;

3) разработать методику построения функциональных моделей и структуры программного обеспечения АСОУ в различных прикладных областях;

4) разработать методику краткосрочного прогнозирования и статистического анализа налогооблагаемой базы банка данных доходов граждан;

5) разработать автоматизированные средства обработки информации и управления технологическими процессами налогообложения граждан.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались математические модели и методы системного анализа, математической статистики и статистических решений, методы анализа и прогнозирования временных рядов. Научная новизна результатов исследований.

1. Структурная модель территориально-распределенной иерархической АСОУ процессами налогообложения граждан, обеспечивающая в режиме реального времени сбор, обработку, хранение объективной информации в налоговых инспекциях, обмен сведениями между налоговыми инспекциями через вышестоящий уровень управления.

2. Методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ, позволяющая систематизировать разработку^ алгоритмов обработки информации и модулей программного обеспечения АСОУ.

3. Методика краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений банка данных временных рядов на основе построения адекватных моделей из определенного класса и методов кластерного анализа. Методика может быть реализована в составе АСОУ различных прикладных областей как средство анализа структуры и тенденций изменения параметров процессов, описываемых временными рядами.

» Практическая ценность.

В результате проведенных теоретических исследований разработана и реализована распределённая АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан в налоговых инспекциях, которая включает в себя подсистемы организации и управления деятельностью операторов, инспекторов, администраторов, подсистемы генерации отчётных форм, разработчика комплекса. Особенностью разработанной системы является унифицированность программного обеспечения и возможность его настройки на структуру налоговой инспекции, что позволяет сократить сроки внедрения распределённой системы. Разработанные информационные технологии позволяют в режиме реального времени формировать банк комплексных сведений по налогоплательщику, перераспределять нагрузку среди инспекторов по приему налогоплательщиков, повысить качество работы инспекторов за счет комплексной автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения граждан.

Работа выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с государственной налоговой инспекцией г. Казани, охватывающей девять территориальных налоговых инспекций.

Достоверность результатов работы. Результаты выполненных исследований и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра «Лайн» при

разработке и внедрении в Республике Татарстан распределенных АСОУ технологическими процессами деятельности специалистов в различных прикладных областях, таких, как бюро технической инвентаризации, финансовая система городской расчётной палаты, социальная защита населения. Разработанная распределенная АСОУ процессами налогообложения граждан внедрена в 1998 году в девяти налоговых инспекциях города Казани, насчитывает более 300 автоматизированных рабочих мест и используется в ежедневной работе сотрудников налоговых инспекций.

Результаты диссертации используются в учебном процессе Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских, республиканских конференциях и семинарах:

Вторая всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2000); Четвёртая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2000 ); Пятая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2001); Одиннадцатая международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Москва-Истра, 2001); Республиканская научно-практическая конференция «Интеллектуальные системы и информационные технологии» (Казань, 2001); Шестая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (г. Таганрог, 2002).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 11 научных работ. Материалы диссертации вошли в отчет по госбюджетной НИР "Разработка оптимальных вероятностно-статистических методов и информационных технологий научных экспериментов в системах реального времени" в соответствии с научными направлениями "Прикладная математика" и "Информационные технологии высшего образования", в которых автор принимал участие как исполнитель. Прикладные исследования были выполнены в рамках НИР "Методы и информационные технологии оптимальных и нечетких решений" по программе приоритетных фундаментальных и прикладных НИР Академии Наук Республики Татарстан. Полученные теоретические результаты подтверждены

вычислительными экспериментами и актами внедрения в учебный процесс и в органы государственного управления.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 155 страниц основного текста, 38 рисунков, 20 таблиц. Список литературы включает- 95 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, определены цель работы, объект и предмет исследования. Сформулированы научные результаты, выносимые, на защиту, определены их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об использовании и внедрении результатов работы.

В первой главе анализируется проблема и формулируются факторы повышения эффективности процесса налогообложения граждан, излагается концепция комплексной автоматизации организационного управления процессами налогообложения граждан на основе современных информационных технологий.

Анализ работ по использованию автоматизированных информационных систем в деятельности налоговых инспекций показывает, что основным недостатком отечественных автоматизированных систем управления являегся отсутствие: автоматизации комплексного учёта, контроля и управления процессами налогообложения граждан; единых автоматизированных информационных технологий, т.е единого информационного пространства; централизованного оперативного обновления программного обеспечения систем при изменении налогового законодательства; электронного приема сведений, необходимых для налогообложения, от других ведомств.

Процессы налогообложения граждан необходимо рассматривать как сложный объект управления, который характеризуется большим количеством информации, необходимой для его описания, а также вычислительной сложностью задач, которые требуется решать в процессе управления этим объектом. Для эффективного управления процессами налогообложения граждан необходимо знать его состояние в любой момент времени, иметь оперативный доступ к данным, определяющим состояние объекта в прошедшие моменты времени, уметь прогнозировать его поведение при различных управляющих воздействиях и выбирать из них те воздействия, которые приводят к намеченной цели.

Системный анализ задачи управления процессами налогообложения позволил выделить совокупность факторов, влияющих на эффективность процессов налогообложения граждан. В территориальных налоговых инспекциях к

числу таких факторов относят: организация процессов налогообложения граждан; своевременность передачи информации по налогоплательщикам в инспекцию по месту проживания из территориально удалённых инспекций; профессиональный уровень специалистов инспекции; своевременность получения комплексной информации по налогоплательщикам из других ведомств; исполнительская дисциплина специалистов инспекции. К факторам, влияющим на эффективность процессов налогообложения граждан в МНС РФ и Региональных Управлениях относят: обеспечение налоговых инспекций оборудованием, помещениями, специалистами; профессиональный уровень специалистов; исполнительская дисциплина сотрудников по выполнению нормативных документов, должностных инструкций, решений руководства и вышестоящих организаций; своевременность получения статистической информации для аналитической деятельности, прогнозирование доходной части бюджета. Успешное решение задачи повышения эффективности процессов налогообложения граждан возможно только при помощи автоматизации всего комплекса факторов.

Анализ модели технологического процесса налогообложения граждан и схемы его управления позволил выделить следующие наиболее важные требования к их автоматизации: обеспечение комплексного учёта информации в соответствии с налоговым законодательством; снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации; сокращение времени получения информации о текущих и предыдущих доходах граждан, их имуществе и деятельности в качестве частных предпринимателей из различных источников, включая территориально удаленные; повышение контроля правильности и своевременности налогообложения; сокращение времени формирования аналитических отчетов с целью выявления нарушений налогового законодательства и принятия управленческих решений.

Для обеспечения комплексного учёта и контроля информации необходимо, чтобы инспектор обладал возможностью получения электронных сведений о налогоплательщике, поступивших как от других налоговых инспекций, так и от соответствующих внешних служб. Для того, чтобы реализовать эту возможность, необходимо в каждой налоговой инспекции использовать типовую автоматизированную систему управления, главными функциями которой являются формирование банка данных процессов налогообложения граждан и прием электронных сведений от внешних служб. При этом все автоматизированные системы организационного управления (АСОУ) в налоговых инспекциях должны быть объединены в единую коммуникационную сеть для передачи информации о доходах граждан по месту жительства. На рис.1 представлена структурная модель

Ж

АСОУ Министерства по Налогам и Сборам РФ

Функции:

• Формирование интегрированного банка данных (ИБД).

• Решение задач управления федерального уровня.

• Приём сведений от нижестоящих уровней организации.

• Диспетчеризация сведений по регионам.

ИБД Федерального органа

АСОУ Регионального Управления 1

Функции:

• Формирование ИБД.

• Решение задач управления регионального уровня.

• Передача (приём) сведений на (с) федеральный уровень

• Диспетчеризация сведений органам.

ИБД регионального органа

по территориальным

2-

1 #

АСОУ Регионального Управления N

Функции:

• Формирование ИБД.

• Решение задач управления регионального уровня.

• Передача (приём) сведений на (с) федеральный уровень.

• Диспетчеризация сведений органам.

ИБД регионального органа

по территориальным

АСОУ территориальной налоговой инспекции 1

Функции: ___________

• Формирование БД технологических ^-----

процессов налогообложения граждан ¡¡д

• Решение задач управления налоговой территориаль-инспекции. ного органа

• Передача (приём) сведений на (с)

региональный уровень. -------^

• Приём сведений от источников внешней информации.

Г~

1

АСОУ территориальной налоговой инспекции К

Функции: ^ —-ч

• Формирование БД технологических 4--- --^

процессов налогообложения граждан БД

• Решение задач управления налоговой территориаль-

инспекции. ного органа

• Передача (приём) сведений на (с)

региональный уровень. ^—-

• Приём сведений от источников внешней информации.

I

Источники внешней информации

Рис. 1. Структурная модель территориально-распределенной АСОУ технологическими процессами налогообложения

территориально-раснределенной АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан. В состав функций АСОУ территориальных на л огоны х инспекций должны быть включены: формирование банка данных (Ц?0 технологических процессов налогообложения граждан; решение задач управления налоговой инспекции; передача (приём) сведений на (с) региональный уровень; приём сведений от источников внешней информации.

В состав функций АСОУ Региональных Управлений должны быть включены: формирование интегрированного банка данных (ИБД), решение задач управления (анализ, прогнозирование налогообложения; планирование массовых мероприятий для налогообложения; контроль исполнения решений и др.), передача информации на верхний уровень, диспетчеризация информации о налогоплательщиках в налоговую инспекцию по месту жительства.

При создании территориально-распределенной АСОУ, повышающей эффективность процессов налогообложения граждан, должны учитываться следующие требования к программному и информационному обеспечению: для своевременной адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства необходимо обеспечить гибкость и оперативность изменения расчетных формул налогообложения; для использования типовой АСОУ в налоговых инспекциях необходимо обеспечить возможность её настройки на организационный уровень управления (район- регион - МНС РФ); для электронного приёма сведений, необходимых для налогообложения, от дру1их ведомств необходимо обеспечить форматы электронного приёма, определяемые законодательством и дополнительными соглашениями между ведомствами; ориентация интерфейса на специалиста налоговой службы; для обеспечения информационной безопасности необходимо обеспечить: ранраниченис доступа к электронным данным в соответствии с должностными инструкциями, надежность хранения и восстановления данных после удаления, контроль за работой пользователей со стороны администратора системы, журпализацию событий, происходящих в системе (удаление, добавление, изменение информации, запросы на получение информации, попытки несанкционированного доступа); для осуществления оптативного обмена информацией но каналам связи необходимо обеспечить единое информационное пространство в масштабах региона.

Состав факторов повышения эффективности процессов налогообложения граждан в территориальных налоговых инспекциях определяет структуру АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан в территориальных налоговых инспекциях. В состав структуры АСОУ должны

быть включены следующие автоматизированные подсистемы: управления организацией технологическими процессами налогообложения граждан; управления профессиональным уровнем специалистов налоговых органов; управления исполнительской дисциплиной сотрудников; информационно-справочные системы; обмена данными с другими налоговыми инспекциями; приёма от внешних источников сведений, необходимых для налогообложения.

Состав факторов повышения эффективности процессов налогообложения граждан в Региональных Управлениях и МНС РФ определяет структуру соответствующей АСОУ. В состав структуры АСОУ должны быть включены следующие автоматизированные подсистемы: управления обеспечением процессов налогообложения зданиями, оборудованием, специалистами; управления профессиональным уровнем специалистов; управления исполнительской дисциплиной сотрудников; формирования статистической информации для аналитической деятельности и прогнозирования; управления формированием интегрированного банка данных по сведениям информации подчиненных налоговых инспекций.

Для автоматизации управления профессиональным уровнем и исполнительской дисциплиной сотрудников разработаны специальные экспертные системы и системы автоматизированного контроля исполнительской дисциплины, которые могут быть использованы в территориальных налоговых инспекциях, Региональных Управлениях и МНС РФ. Для обеспечения специалистов налоговых органов нормативно -справочной информацией разработаны специализированные программные средства, которые могут быть использованы в качестве информационно-справочных систем АСОУ.

Поэтому для создания территориально-распределёниой АСОУ технологическими процессами налогооблЪжения граждан требуется разработать остальные автоматизированные подсистемы, удовлетворяющие перечисленным выше требованиям. Работа этих подсистем осуществляется на основе базы данных налоговой инспекции, которая формируется каждым участником технологического процесса. Таким образом, при создании территориально-распрёделённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан необходимо в первую очередь разработать автоматизированную подсистему организационного управления организацией технологических процессов налогообложения граждан.

Вторая глава посвящена разработке методики построения функциональной модели и структуры программного обеспечения автоматизированной

информационной системы организационного управления для различных прикладных областей. Методика продемонстрирована на примере процессов налогообложения.

При разработке прикладного программного обеспечения (ППО) систем этап ее функционального моделирования Играет важную роль, так как от него зависит качество программного продукта, выраженного в удовлетворении всех требований пользователя. Очевидно, что временная и стоимостная цена исправления методических ошибок возрастает при их обнаружении на более поздних стадиях разработки, поскольку в соответствии с моделью жизненного цикла системы осуществляется возврат на более ранние стадии разработки систем и их повторение.

При разработке ППО традиционно используется методология структурного анализа и проектирования, которая определяет руководящие указания общего характера. Анализ существующих структурных методик, реализованных в CASE технологиях, позволил сделать вывод об отсутствии научно обоснованных методик по построению функциональных моделей систем.

Разработана методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения автоматизированной системы организационного управления, основанная на иерархической декомпозиции исходной задачи, а также описания входных и выходных параметров задач нижнего уровня.

Результатами применения данной методики является: 1. Дерево декомпозиции основной задачи организационного управления. 2. Функциональная модель решения каждой из задач дерева декомпозиции третьего уровня, отражающая функционирование соответствующих модулей её программной реализации. 3. Состав информации предметной области, являющийся основой для построения инфологической модели данных.

Сформулированы принципы иерархической декомпозиции задачи «Повышение эффективности технологических процессов деятельности специалистов», которые могут быть использованы в различных прикладных областях. Состав признаков декомпозиции включает в себя признаки: «Средства достижения цели» (для первого уровня декомпозиции); «Тип информации» (для второго уровня декомпозиции); «Вид информации» (для третьего уровня декомпозиции); «Этапы выполнения методического документа» (для четвёртого уровня декомпозиции).

Разработанная методика была применена при формировании функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ

и

технологическими процессами налогообложения граждан. В соответствии с должностными инструкциями специалистов определены подсистемы разрабатываемой автоматизированной системы, такие как: оператор, инспектор, администратор, разработчик комплекса, генерации отчётных форм. Структура АСОУ процессами налогообложения граждан в территориальных налоговых инспекциях представлена на рис.2.

В третьей главе рассматриваются теоретические основы методики автоматического построения моделей временных рядов, хранящихся в большом количестве в банке данных автоматизированной системы, с целью их краткосрочного прогнозирования и анализа. Методика продемонстрирована на примере прогнозирования доходов граждан, а также оценивания ее структуры и тенденции изменения.

Банк данных доходов граждан, работающих на государственных предприятиях и в организациях, представляется в виде множества временных

рядов X: Х = (Х„Х2.....Х.)т, (1)

где Х1=(х1(1,),х1(1!), (г,^ - множество доходов /-го гражданина, / = 1,т, которое рассматривается как временной ряд, т - количество исследуемых граждан, х, -доход /-го гражданина за месяц ), ¡ = Т7п. Для каждого временного ряда на основании его значений необходимо уточнить вид и параметры адекватно описывающей его модели, а также построить краткосрочные прогнозные оценки доходов граждан.

В работе предлагается классификация видов моделей временных рядов в соответствии со следующими признаками: наличие или отсутствие корреляций уровней рядов; наличие стационарности; наличие сезонности; характер сезонности; вид модели. Для моделирования временных рядов могут использоваться трендовые модели и модели линейного фильтра Трендовые модели предполагают независимость уровней временных рядов и описываются формулой: *(г) = г (г, 5)+а(1), (2)

где - неслучайная составляющая, вызванная постоянно действующими факторами, л - вектор параметров модели; а(I) - случайная составляющая, вызванная действием временных, импульсных факторов.

Исследование характера динамики изучаемого процесса показало, что доходы граждан могут описываться следующими видами трендов: линейный -</ ); параболический (2(1ЛЬ,с) = 4+Ь-1 + с-11)ш, логарифмический

(2(<,гг,Ь) = Л + Ь1п/); гиперболический (2(г,<г,Ь) = <* + -)■ Для выбора

РЕГИОНАЛЬНАЯ НАЛОГОВАЯ ИНСПЕКЦИЯ

Передач* сведений в ~ элегтроююм виде ~

Получение сведений - в электроном виде

ПОДСИСТЕМА «АДМННИСТРА ТОР»

• реализация общих функций администрирования комплекса,

• обмен евеаениямк между налогов имя инспекциями региона;

• прием сведений от сгироннш сяужб

Получение сведений

па электронных носителях

Выдаче протоколов приема сведений

ПОДСИСТЕМА «РАЗРАБОТЧИКА I КОМПЛЕКСА»

администрирование основных параметров работ комплекса.

ПОДСИСТЕМА «ГЕНЕРАТОР ОТЧЁТНЫХ ФОРМ»

• формирования, изменения и удаления произвольных отчетных форм;

• подключения отчетов к подсистемам;

• экспорт, импорт о 1чвтов.

ад

ш Получение _ данных

Запись в базу

_ Получение _ данных

Запись» базу

Запись в базу

Получение дшкиых

Выдача протоколов приема сведений

доходах на бумажных носителях

БАЗА ДАННЫХ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ НАЛОГОВОЙ ИНСПЕКЦИИ

_ Запись в _ базу

_ Получе!гис а данных

в Запись в ^ базу

. Получение . данных

ПОДСИСТЕМА «ОПЕРАТОР»

ввод сведений с бумскных носителей (декларации о д оходах, сведений о доходах и имуществе налогоплательщиков т.д.)

ПОДСИСТЕМА «ИНСПЕКТОР»

• ведение единого государственного реестра, налогоплательщиков (ЕГРН), реестров объектов недвижимости, частых предпринимателей, коитрольво-пюсовых машин, отчетов налогоплательщиков;

• учет лицевых счетов, платежей налогоплательщиков и

1 > 33 » % 142 » 43 » 51' ^152»53 » Я __________________________!

Рис. 2 Структура АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан территориальной налоговой инспекции

конкретного вида кривой из класса трендовых моделей традиционно используется метод характеристик прироста, при этом исходный ряд предварительно сглаживается методом простой скользящей средней.

Модели линейного фильтра предполагают коррелированность уровней ряда, описывают стационарные и нестационарные временные ряды. Для адекватного описания наблюдаемых временных рядов могут быть использованы следующие модели:

1. Авторегрессии АР(р4): Цг,) = ФМ'^) + ) + - + + аС,)> У = С« (3)

2. Скользящего среднего СС(<1,я): и= = (4)

3. Смешанные АРСС(р4д):

М!,) = )+...+ФРМ1,.Р) + <!(/,) - М',.,) - и = Г» (5)

где *<г;) = У'х(г ) - (1-я разность временного ряда. При с1=0 модель описывает стационарный временной ряд и н<гу) = дг(/;). На практике оказывается, что адекватное описание наблюдаемых временных рядов достигается при помощи моделей линейного фильтра, в которых значение параметров рАя не более 2. Из теории известно, что для определения вида модели линейной фильтрации используются визуальные признаки, основанные на анализе динамики выборочных автокорреляционной и частной автокорреляционной функций временного ряда. Банк данных доходов граждан налоговых инспекций содержит значительное количество временных рядов, что затрудняет визуальное определение вида модели каждого временного ряда. Поэтому предлагается автоматическое построение модели линейного фильтра для каждого временного ряда банка данных основывать на методе перебора моделей вида (3)-(5) при значениях параметров рДце {0,1,2}.

На основе построения адекватных моделей временных рядов предлагается следующая обобщенная методика краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений:

1. Для каждого временного ряда множества X выбирается возможный вид трендовой модели методом характеристик прироста, и в соответствии с методом наименьших квадратов оцениваются параметры этих моделей.

2. Проверяется адекватность построенных моделей по свойствам уровней остаточной компоненты временного ряда: £(/,) = дг(*у)-**(/,), _/ = Пй, где *"(<,) - значение, вычисленное с использованием модели. В таблице

Гипотеза Критерий

Я,»"Уровни остаточного ряда являются случайными величинами" Критерий «поворотных точек»

Я, з "Уровни остаточной последовательности независимы" (1-критерий Дарбина-Уотсона

Я, = "Уровни остаточной последовательности распределены по нормальному закону" Критерий показателей асимметрии и эксцесса

Я4 г "Математическое ожидание уровней остаточной последовательности, распределенных по нормальному закону, равно нулю" 1-критерий Стъюдента

Если все гипотезы Я, принимаются, то остаточная £-компонента представляет собой процесс белого шума и модель является адекватной; в противном случае - модель считается неадекватной.

3. Если для одного временного ряда построено несколько адекватных моделей

*"'(/,),..., х"* (гу), то наиболее точной считается модель **'(',),

___

удовлетворяющая условию: = тт,'-^^,)'.

И

4. Для тех временных рядов множества X, для которых не удалось построить адекватной трендовой модели, переходим к поиску адекватной модели линейного фильтра: оцениваются параметры моделей АРПСС (рАф в соответствии с методом наименьших квадратов, проверяется адекватность этих моделей путем проверки гипотез (п.2), выбирается наиболее точная из адекватных моделей (п.З). Если для какого-либо временного ряда ни одна из трендовых моделей и моделей линейного фильтра не является адекватной, то делается вывод о невозможности описания исследуемого временного ряда данными видами моделей.

5. Адекватные трендовые модели и модели линейного фильтра могут использоваться как прогнозирующие функции для краткосрочных прогнозов - точечных и интервальных. Интервальный прогноз осуществляется путем расчета доверительного интервала. Прогнозирование на основе трендовых моделей основано на методе экстраполяции. Для временных рядов, описывающихся моделями линейного фильтра, прогноз значения с минимальной средне квадратичной ошибкой в момент г„,, с упреждением / определяется как условное математическое ожидание в момент г.,,:

6. Для качественного анализа структуры множества граждан по направлению изменения доходов и близости прогнозных значений необходимо разбить все множество граждан на кластеры. Направление изменения доходов на текущий момент времени определяется для трендовых моделей по их коэффициентам, а для моделей линейного фильтра - по соотношению текущих и прогнозных значений доходов. Для построения кластеров используется метод кластерного анализа.

В работе приведен пример рассмотрения реального банка данных месячных доходов граждан, работающих на одном предприятии. Методика статистического анализа и прогнозирования, основанная на вышеприведенной теории, была реализована программно с помощью математических пакетов «МаЛСаё 2000» и «81айзйса 5.0». По результатам разбиения множества доходов на 2, 3, 4 и 5 кластеров построены статистические характеристики каждого кластера, осуществлено сравнение всех кластеров с кластером, содержащим граждан с наименьшими доходами, и проведен сравнительный анализ экономического состояния граждан соответствующих кластеров.

В четвёртой главе сформулированы требования и определен состав комплекса средств организационного управления процессами налогообложения как

совокупности взаимодействующих технического, математического, программного, лингвистического, информационного, организационно-методического обеспечения.

Техническое обеспечение представляет собой корпоративную сеть, состоящую из совокупности локально-вычислительных сетей, объединённых выделенными каналами связи с использованием транспортного протокола X2S. Математическое обеспечение представляет собой совокупность методов и алгоритмов обработки данных предметной области и прогнозирования доходов граждан, описанных в третьей главе. Специальное программное обеспечение организовано в виде диалоговой системы. Для повышения эффективности взаимодействия специалистов с системой предложено использовать язык запрос -ответного типа, основными достоинствами которого являются простота, наглядность, удобство работы, сокращение времени освоения системы. База данных реализована средствами СУБД третьего поколения, предназначенного для обработки больших объёмов данных.

В соответствии с методикой анализа и синтеза функциональной спецификации, изложенной во второй главе, разработана инфологическая модель базы данных. Разработанная модель положена в основу алгоритмов обработки данных, реализованных в распределённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан, охватывающей девять налоговых инспекций г. Казани.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

.1. Проведен системный анализ проблемы повышения эффективности технологических процессов налогообложения граждан, отмечены недостатки существующей системы управления налогообложением. Определены направления комплексной автоматизации управления технологическими процессами налогообложения граждан. Разработана концепция комплексной автоматизации организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан, основанная на использовании современных информационных технологий. Предложена архитектура территориально-распределённой АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан, которая включает в себя: АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан в территориальных, межрайонных налоговых инспекциях, Региональных Управлениях и МНС РФ, а также средства коммуникационной связи автоматизированных систем.

2. Анализ существующих структурных методик, реализованных в CASE технологиях, позволил сделать вывод об отсутствии научно обоснованных методик по построению функциональной модели систем. Сформулированы признаки декомпозиции задачи повышения эффективности организационного управления. Разработана методика построения функциональной модели АСОУ, основанная на иерархической декомпозиции исходной задачи, а также описания входных и выходных параметров задач нижнего уровня.

3. Разработаны методическое и программное средства решения задачи краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений временных рядов на основе автоматического построения адекватных моделей в условиях неопределенности их вида и большого числа, хранимого в банке данных АСОУ.

Методика была применена для прогнозирования реальных доходов 100 граждан, работающих на одном предприятии и хранящихся-в банке данных АСОУ. Методика может быть реализована в составе АСОУ различных прикладных областей как средство анализа структуры и тенденций изменения параметров процессов, описываемых временными рядами.

4. Сформулированы требования и разработан комплекс средств организационного управления процессами налогообложения как совокупности взаимодействующих технического, математического, программного, лингвистического, информационного, организационно-методического обеспечения.

Основное содержание диссертации изложено в следующих публикациях:

1. Емалвтдинова ЛЮ, Валеев МФ, Габитов Р.И Адаптивный администратор справочников для реляционных баз данных //Тезисы докладов международной научно-практической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении", 14-16 июня 1999 года, Санкт - Петербург, Издат. «НЕСТОР» 2000 г. С. 170.

2. Емалвтдинова Л.Ю., Валеев М. Ф., Габитов Р.И. Современные информационные технологии в управлении налогообложением физических лиц //Тезисы докладов международной научно-практической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении", 14-16 июня 1999 года, Санкт - Петербург, Издат. «НЕСТОР» 2000 г. С. 172.

3. Валеев М.Ф., Габитов Р.И. Автоматизация процессов налогообложения физических лиц //Тезисы докладов II Всероссийской научно-технической конференции «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве», 3-4 февраля 2000 года, Нижний Новгород. Издат Нижегородский государственный технический университет, 2000 г., С.43.

4. Валеев МФ., Габитов Р.И. Языковые и программные средства генерации отчётных форм //Тезисы докладов II Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве», октябрь 2000 года, Нижний Новгород. Издат. Нижегородский государственный технический университет, 2000 г., С.9.

5. Емалвтдинова ЛЮ, Валеев М. Ф„ Габитов Р.И. Структура и состав распределенной автоматизированной информационной системы управления налогообложением физических лиц //Вестник КГТУ им А.Н. Туполева № 4 , 2000 г. С.75 - С.79.

6. Емалвтдинова Л Ю., Валеев М.Ф., Селезнева МА Решение задач анализа банков данных доходов и расходов граждан //Тезисы докладов V международной научно-практической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" , 20-22 июня 2001 г. Санкт - Петербург, Издат. СПбГПУ 2001 г. С. 253.

7. Валеев М.Ф, Габитов Р.И. , Использование типовых и унифицированных решений при проектировании автоматизированных информационных систем организационного управления //Тезисы докладов XI международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным

программным средствам, 2-6 июля 2001 г. Москва - Истра, Издат. МАИ 2001 г. С.132.-С.133.

8. Валеев М.Ф., Габитов Р.И. Опыт внедрения и сопровождения автоматизированной информационной системы "Налогообложение физических лиц" //Тезисы докладов республиканской научно-практической конференции «Интеллектуальные системы и информационные технологии», 30 октября - 1 ноября 2001 года, Казань, Издат. «Отечество» 2001 г. С.150 -151.

9. Емалетдинова Л.Ю., Валеев М. Ф., Габитов Р.И. Один из подходов к созданию адаптивного администратора справочников для реляционных баз данных //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева № 3 , 2002 г. С. 60 - 64.

\0.Емалетдинова Л.Ю., Валеев МФ. Состав функций и модель данных распределённой автоматизированной системы управления процессами налогообложения физических лиц //Тезисы докладов VI международной научно-практической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении", 28 июня -5 июля 2002 г., Таганрог, Издат. СПбГПУ 2002 г. С. 344 - С.345.

\\.Емалетдинова Л.Ю., Валеев М. Ф., Разина М.А. Статистический анализ и прогнозирование доходов граждан на основе банка данных налогообложения //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева № 4, 2002 г. С.59-65.

>

Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная. Печать офсетная Печл. 1,0.Усл печ.л. 0,93. Усл.кр.-отт. 0,98 Уч-изд.л 1,0 _ Тираж ЮО.Заказ Г46%._

Типография Издательства Казанского государственного технического университета 4200111, Казань, К.Маркса, 10

РНБ Русский фонд

2005-4 13261

08 СЕН 2003

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АВТОМАТИЗАЦИИ

ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН

1.1. Организация и управление процессами налогообложения как 24 объект исследования

1.1.1. Современные особенности налоговой системы в Российской 24 Федерации

1.1.2 Анализ современного состояния использования средств автоматизации в налогообложении

1.1.3. Процессы налогообложения граждан как сложный объект 32 управления

1.1.4. Состав задач организации и управления процессами 35 налогообложения

1.1.5. Анализ и выделение комплекса факторов повышения 39 эффективности процессов налогообложения граждан

1.1.6. Анализ технологии организации и управления процессами 43 налогообложения граждан

1.2. Структура распределенной автоматизированной системы 48 организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан

ВЫВОДЫ

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ

МОДЕЛИ И СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

2.1. Анализ существующих методик структурного анализа

2.2. Обобщённая методика построения функциональной модели автоматизированной системы организационного управления

2.3. Пример применения методики

2.3.1. Функциональная модель решения задачи ZU1 — "Учёт налогоплательщиков для формирования ЕГРН"

2.3.2. Функциональная модель решения задачи ZU2 - 85 "Формирование интегрированного банка ЕГРН (диспетчеризация)"

2.3.3. Функциональная модель решения задачи Zm ~ "Учёт 88 сведений о доходах граждан с бумажных носителей"

2.4. Функциональная модель АСОУ процессами налогообложения 90 граждан

ВЫВОДЫ

ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 97 ДОХОДОВ ГРАЖДАН НА ОСНОВЕ БАНКА ДАННЫХ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН

3.1 Основные понятия и определения

3.2 Общая постановка задачи

3.3 Модели временных рядов и их классификация

3.4 Алгоритм статистического анализа и прогнозирования доходов 104 граждан

3.4.1 Построение трендовых моделей ф 3.4.2 Проверка адекватности модели

3.4.2.1 Проверка гипотезы о случайности

3.4.2.2 Проверка гипотезы о независимости 111 3.4.2.3.Проверка гипотезы о нормальном распределении 111 3.4.2.4 Проверка гипотезы о равенстве нулю математического 112 ожидания

3.4.3 Оценка точности моделей

3.4.4 Построение моделей линейного фильтра

3.4.5 Прогнозирования на основе трендовых моделей

3.4.6 Прогнозирования по моделям линейного фильтра АРПСС

3.4.7 Прогнозирования с помощью метода Хольта

3.4.8 Кластерный анализ множества доходов граждан 118 3.5 Пример прогнозирования ВЫВОДЫ

ГЛАВА 4. ВИДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ 128 АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН

4.1 Техническое обеспечение

4.1.1. Серверы

4.1.2. Рабочие станции

4.1.3. Принтеры 13 0 • 4.1.4. Локальные вычислительные сети (ЛВС)

4.1.5. Система бесперебойного энергоснабжения

4.1.6. Стримеры

4.1.7. Архитектура распределённой автоматизированной системы 134 организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан

4.1.8. Техническое обеспечение типового узла распределенной 136 автоматизированной системы управления процессами налогообложения граждан

4.2. Математическое и алгоритмическое обеспечение

4.3. Программное обеспечение

4.3.1 Базовое программное обеспечение

4.3.2 Специальное программное обеспечение

4.4. Лингвистическое обеспечение

4.5. Информационное обеспечение

4.6. Организационно-методическое обеспечение

ВЫВОДЫ

Актуальность проблемы. Основной целью Государственной налоговой службы является повышение эффективности процессов налогообложения, которое предполагает минимальное значение разности между начисленными и выплаченными налогами при максимальном учете работающей части населения. Очевидно, что эффективность во многом зависит от организации и управления процессами налогообложения. Недостатки в организации и управлении приводят к серьезным ошибкам в налогообложении. Все это существенным образом сказывается на результатах анализа, прогнозирования показателей собираемости налогов, эффективности проводимых мероприятий по налогообложению и приводит, с точки зрения налоговых служб, к необоснованному формированию государственного бюджета. Научно-обоснованное совершенствование организации и управления процессами налогообложения позволит поднять на качественно новый уровень решение основных задач налогообложения.

Анализ работы инспекций государственной налоговой службы позволил выделить следующие наиболее важные направления совершенствования организации и управления процессами налогообложения:

1) совершенствование технологий работы персонала налоговых инспекций, связанные с получением в режиме реального времени информации о текущих и предыдущих доходах граждан;

2) снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации;

3) статистическое прогнозирование доходов граждан с целью получения оценок размеров налогооблагаемой базы и ее анализа. Необходимость учета многообразия видов и мест деятельности граждан, объектов владения, форм их налогообложения требует комплексного применения современных компьютерных, коммуникационных и программных средств на всех уровнях организации налогообложения региона.

Целями автоматизации процессов налогообложения являются снижение затрат, связанных с обработкой учётной документации, совершенствование форм ее представления для более глубокого и всестороннего анализа, улучшение организации и повышение эффективности процессов налогообложения.

До настоящего времени разработки были направлены на автоматизацию сбора и обработки учетной информации по налогоплательщикам и некоторых управленческих функций органов налогообложения. Основными задачами, решаемыми в разработанных системах, являются: формирование банка данных стандартизированных в той или иной степени сведений о налогоплательщиках, их собственности, доходов и расходов; вычисление статистических параметров деятельности налоговой инспекции. Аналогичные автоматизированные информационные системы представлены государственной налоговой инспекцией по республике Татарстан и министерством по налогам и сборам Российской Федерации.

Анализ существующих систем в налоговых инспекциях показал отсутствие средств: оперативного сбора и обработки комплексной информации по процессам налогообложения; анализа и контроля корректности информации по налогоплательщикам, поступающей в налоговые органы от бухгалтеров предприятий; автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения доходов граждан, гибкой адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства. Современные информационные технологии, ориентированные на применение персональных компьютеров, сетевого оборудования, распределенных банков данных, позволяют ликвидировать эти недостатки и осуществлять эффективное управление налогообложением в целом на качественно новом уровне.

Целью работы является создание теоретических основ, моделей, методов и программных средств решения задачи комплексной автоматизации организационного управления процессами налогообложения с учетом современного и перспективного состояния законодательной базы налогообложения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) осуществить системный анализ технологических процессов налогообложения региона, целей и задач управления на каждом уровне иерархии организации налогообложения;

2) разработать структурную модель территориально-распределенной автоматизированной системы организационного управления (АСОУ) технологическими процессами налогообложения региональной сети;

3) разработать методику построения функциональных моделей и структуры программного обеспечения АСОУ в различных прикладных областях;

4) разработать методику краткосрочного прогнозирования и статистического анализа налогооблагаемой базы банка данных доходов граждан;

5) разработать автоматизированные средства обработки информации и управления технологическими процессами налогообложения граждан. Методы исследования. При решении поставленных задач использовались математические модели и методы системного анализа, математической статистики и статистических решений, методы анализа и прогнозирования временных рядов.

Научная новизна результатов исследований.

1. Структурная модель территориально-распределенной иерархической АСОУ процессами налогообложения граждан, обеспечивающая в режиме реального времени сбор, обработку, хранение объективной информации в налоговых инспекциях, обмен сведениями между налоговыми инспекциями через выше стоящий уровень управления.

2. Методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ, позволяющая разрабатывать алгоритмы обработки информации и реализовывать их в программном обеспечении АСОУ.

3. Методика краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений большого количества временных рядов, на основе построения адекватных моделей из определенного класса и методов кластерного анализа. Методика может быть реализована в составе АСОУ различных прикладных областей как средство анализа структуры и тенденций изменения параметров процессов, описываемых временными рядами.

Практическая ценность.

В результате проведенных теоретических исследований разработана и реализована распределённая АСОУ процессами налогообложения в налоговых инспекциях, которая включает в себя подсистемы организации и управления деятельностью операторов, инспекторов, администраторов, подсистемы генерации отчётных форм, разработчика комплекса. Особенностью разработанной системы является унифицированность программного обеспечения и возможность его настройки на структуру налоговой инспекции, что позволяет сократить сроки внедрения распределённой системы. Разработанные информационные технологии позволяют в режиме реального времени формировать банк комплексных сведений по налогоплательщику, перераспределять нагрузку среди инспекторов по приему налогоплательщиков, повысить качество работы инспекторов за счет комплексной автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения граждан.

Работа выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с государственной налоговой инспекцией г. Казани, охватывающей девять территориальных налоговых инспекций.

Реализация результатов работы. Результаты выполненных исследований и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра «Лайн» при разработке и внедрении в Республике Татарстан распределенных АСОУ технологическими процессами деятельности специалистов в различных прикладных областях, таких, как: бюро технической инвентаризации, финансовая система городской расчётной палаты, социальная защита населения. Разработанная, распределенная АСОУ процессами налогообложения граждан внедрена в 1998 году в девяти налоговых инспекциях города Казани, насчитывает более 300 автоматизированных рабочих мест и используется в ежедневной работе сотрудников налоговых инспекций.

Результаты диссертации используются в учебном процессе Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских, республиканских конференциях и семинарах:

Вторая всероссийская научно-техническая конференция

Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2000); Четвёртая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2000 ); Пятая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2001); Одиннадцатая международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Москва-Истра, 2001); Республиканская научно-практическая конференция «Интеллектуальные системы и информационные технологии» (Казань, 2001); Шестая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (г. Таганрог, 2002).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 10 научных работ. Материалы диссертации вошли в отчет по госбюджетной НИР "Разработка оптимальных вероятностно-статистических методов и информационных технологий научных экспериментов в системах реального времени" в соответствии с научными направлениями "Прикладная математика" и "Информационные технологии высшего образования", в которых автор принимал участие как исполнитель. Прикладные исследования были выполнены в рамках НИР "Методы и информационные технологии оптимальных и нечетких решений" по программе приоритетных фундаментальных и прикладных НИР Академии наук Республики Татарстан. Полученные теоретические результаты подтверждены вычислительными экспериментами и актами внедрения в учебный процесс и производство.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 155 страниц основного текста, 38 рисунков, 20 таблиц. Список литературы включает 95 наименований.

ВЫВОДЫ

1. Анализ существующих структурных методик проектирования, реализованных в CASE технологиях, позволил сделать вывод об отсутствии научно-обоснованных рекомендаций по построению функциональных моделей автоматизированных систем организационного

РЕГИОНАЛЬНАЯ НАЛОГОВАЯ ИНСПЕКЦИЯ

Передача сведений в ^ электронном виде

Получение сведений ' в электронном виде '

ПОДСИСТЕМА

РАЗРАБОТЧИКА КОМПЛЕКСА» администрирование основных параметров работы комплекса.

ПОДСИСТЕМА «ГЕНЕРАТОР ОТЧЁТНЫХ ФОРМ»

• формирования, изменения и удаления произвольных отчетных форм;

• подключения отчётов к подсистемам;

• экспорт, импорт отчётов.

7 Z

2 ■ 3

ПОДСИСТЕМА «АДМИНИСТРАТОР»

• реализация обших функций администрирования комплекса;

• обмен сведениями между налоговыми инспекциями региона;

• приём сведений от сторонних служб

7 7 7 7 7 7 7

122 > 132' 162' 182 112' ^123> 183 ит д

Получение сведений на электронных носителях

Выдача протоколов приёма сведений

Получение данных

Запись в базу

Получение данных

Запись в базу Т

Запись в базу

Получение данных ±

1. Выдача протоколов приёма сведенийJ

2. Структура АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан территориальнойналоговой инспекцииуправления.

3. Перечисленные признаки могут быть использованы в различных прикладных областях организационного управления.

4. В соответствии с предложенными признаками декомпозиции построено дерево декомпозиции задачи повышения эффективности организации процессов налогообложения граждан.

5. Разработана методика построения функциональной модели АСОУ, основанная на иерархической декомпозиции основной задачи управления, а также описания входных и выходных параметров задач нижнего уровня.

6. Экспериментальное применение разработанной методики позволило сформировать модель и структуру программного обеспечения АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан.

7. ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ ГРАЖДАН НА ОСНОВЕ БАНКА ДАННЫХ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН

8. Статистика доходов населения сроится на основе ряда показателей, характеризующих их в различных аспектах 31.:

9. Объем личных доходов населения все виды доходов населения, полученные в денежной или натуральной форме.

10. Совокупные (общие) доходы населения сумма личных доходов и стоимости бесплатных или льготных услуг, оказываемых населению за счёт социальных фондов.

11. Среднедушевые денежные доходы населения частное от деления общей суммы дохода за год на среднегодовую численность населения.

12. Основные понятия и определения

13. Если время непрерывно, временной ряд называется непрерывным.

14. Если время изменяется дискретно, временной ряд дискретен.

15. В данной работе мы будем рассматривать только дискретные временные ряды. Обозначим через x(t,), x(t2),., x(tq) наблюдения дискретного временногоряда, сделанные в моменты времени t^i^lq .

16. Главной целью статистического исследования является выявление свойств всей совокупности изучаемого класса явлений или процессов по свойствам выборки.

17. Цель статистического анализа временных рядов изучение соотношения между закономерностью и случайностью формирования значений уровней ряда.

18. Прогнозирующая функция функция zt(r), дающая в момент т прогнозы для всех будущих времен упреждения.

19. Целью статистического прогнозирования является получить такую прогнозирующую функцию, у которой среднее значение квадрата отклонения x(tl+l)-zt(r) истинного значения от прогнозируемого будет наименьшим для каждого упреждения т.

20. Стохастический процесс статистическое явление, развивающееся во времени согласно законам теории вероятности. Временной ряд может рассматриваться как реализация стохастического процесса.

21. Колебания самолёта на установившемся режиме горизонтального полёта.

22. Колебания напряжения в электрической осветительной сети.

23. Случайные шумы в радиоприёмнике.4. Процесс качки корабля.

24. Нестационарный процесс процесс, не имеющий постоянного среднего уровня. Имеет тенденцию развития во времени, характеристики которого зависят от начала отсчёта, от времени. Примеры нестационарных процессов:

25. Колебания самолёта в режиме пикирования.

26. Колебания тяги двигателя реактивного снаряда.

27. Однородная нестационарность временного ряда означает, что, если не учитывать тренд, то любая часть временного ряда по своему поведению во многом подобна любой другой части.

28. Белый шум последовательность независимых случайных величин, имеющих нормальное распределение N(0,a2) с нулевым средним и фиксированной дисперсией.

29. Математическая модель совокупность математических объектов и связей между ними, которые адекватно отражают свойства моделируемого объекта.

30. Идентификация модели оценка параметров модели.

31. Адекватность модели соответствие модели реальному объекту по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования.

32. Тренд изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.

33. Трендовая модель модель, в которой развитие моделируемой системы отражается через тренд ее основных показателей.

34. Адаптивная модель модель, учитывающая информационную неравнозначность данных. Такие модели постоянно «впитывают» новую информацию, приспосабливаются к ней и к концу периода наблюдения отражают тенденцию, сложившуюся на текущий момент.

35. Модель линейного фильтра — модель, описывающая изучаемый процесс при помощи операции линейной фильтрации процесса белого шума.

36. Экстраполяция — нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, которые рассматриваются как продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом.

37. Остаточная компонента ряд, образованный расхождениями фактических значений, и значений, рассчитанных по модели.

38. Автокорреляция во временном ряду зависимость значений уровней от предыдущих уровней того же временного ряда.32 Общая постановка задачи

39. Банк данных доходов граждан, работающих на государственных предприятиях и в организациях, можно представить в виде множества временных рядов. Обозначим информацию X банка данных следующим образом:f X, (t,) x,(t2) . ■ x,(tnf

40. Для каждого временного ряда на основании его значений необходимо определить вид и параметры описывающей его модели, а также построить краткосрочные прогнозные оценки доходов граждан.

41. Модели временных рядов и их классификация

42. В основу классификации моделей временных рядов могут быть положены следующие признаки:1. наличие или отсутствие корреляций уровней рядов;2. наличие стационарности;3. наличие сезонности;4. характер сезонности;5. вид модели.

43. Классификация моделей в соответствии с перечисленными признаками приведена на рис.3.1.1. Признаки:• наличие или отсутствие корреляций уровней рядов• наличие стационарности• наличие сезонности• характер сезонности• вид модели

44. Модели временных рядов, описывающих доходы граждан1. Трендовые модели1. Модели линейного фильтра

45. Модели стационарного процессаZ1. Не сезонные1. Линейные1. Параболические1. Логарифмические1. ГиперболическиеX1. Модели нестационарного1. Сезонные1. Не сезонные1. АддитивныеI1. Мультипликативные1. Авторегрессии АР(р)

46. Скользящего среднего CC(q)1. Смешанные APCC(p,q)X1. Сезонные1. Авторегрессии АРП(р,с1)

47. Проинтегрированного скользящего среднего FICC(d,q)1. Смешанные APnCC(p,d,q)1031. Аддитивные Мультипликативные1. V

48. Рис.3.1. Классификация моделей временных рядов, описывающих доходы граждан

49. Алгоритм статистического анализа и прогнозирования доходовграждан

50. Обобщенный алгоритм метода статистического анализа и прогнозирования доходов граждан изображен на рис.3.2.

51. При исследовании динамики доходов граждан можно выделить следующие основные факторы, определяющие изменение доходов (таблица 3.1):