Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Moscow State University. M.V. Lomonosov (Department of Socio-Cultural Design and Development of Territories, Professor)
Moskva, Moscow, Russian Federation
The article proposes a detailed and simplified forecasting model for the volume of customs payments, which are additionally exacted due to the functioning of the customs risk management system. The models are based on the presentation of the additional collection of customs payments in the form of a random process of identifying the customs risk management system of consignments with understated customs value and recovering additional customs payments from their owners. Such a representation corresponds to the information situation of the recovery of said payments. The models can be used both in the interests of forecasting the total volumes of customs payments, and for quantitative assessment of the effectiveness of the functioning of the customs risk management system.
customs payments, collection, customs risk management system, model, forecasting
- Введение
Таможенные платежи составляют значительную долю доходной части федерального бюджета Российской Федерации. Поэтому прогнозирование их объемов является важнейшей задачей Федеральной таможенной службы Российской Федерации. От качества ее решения в существенной мере зависит эффективность управления бюджетным процессом государства [1–8]. Поэтому построению моделей и методик прогнозирования таможенных платежей посвящено достаточно большое количество научных работ, выполненных в рамках исследований Российской таможенной академии и кафедры таможенного дела Российского университета дружбы народов [9–17]. Вместе с тем в указанных и других работах, посвященных прогнозированию таможенных платежей, не в полной мере учтены объемы платежей, дополнительно взыскиваемых в результате функционирования системы управления таможенными рисками СУР (система управления рисками). Это снижает точность прогноза объемов платежей и негативно сказывается на управлении бюджетным процессом государства. Следовательно, имеет место важная задача совершенствования методического аппарата прогноза объемов таможенных платежей. Рассмотрение одного из возможных подходов к ее решению является целью настоящей статьи. В основу подхода положено представление довзыскания таможенных платежей в результате функционирования СУР в виде соответствующего случайного процесса. Параметры этого процесса определяются на основе информации о довзыскании платежей в период, непосредственно предшествующий прогнозному.
- Формализованное представление моделей прогноза
В обобщенном вербальном представлении задача прогнозирования объема таможенных платежей, дополнительно взысканных в результате функционирования СУР, состоит в следующем. Система управления рисками осуществляет мониторинг потока товаров, перемещаемых через таможенную границу, выявляет товарные партии, подлежащие углубленному контролю, в результате контроля устанавливает товары с заниженной таможенной стоимостью и запускает механизм довзыскания с них таможенных платежей. Довзысканные платежи поступают в доходную часть бюджета государства. Прогноз объема этих платежей осуществляется на основе принципа «так было – так будет». В интересах его реализации неопределенность, характерная для потока вскрытых СУР товаров с заниженной таможенной стоимостью, учитывается путем представления процесса их вскрытия в виде случайного потока событий, характеризуемого плотностью распределения pn (n=1,2,…). Величина pn равна вероятности наступления за период прогноза ровно n событий (вскрытия ровно n товарных партий с заниженной таможенной стоимостью). Объем таможенных платежей, довзысканных с каждой из товарных партий этого потока, также обладает неопределенностью.
Ее учет обеспечивается представлением этих платежей в виде независимых случайных величин Хr (r=1,2,…) с функцией плотности распределения f(x), определенной на интервале (
).
При такой схематизации процесса довзыскания таможенных платежей их общий объем Q(T) за установленный период 
представляет собой случайную величину, равную сумме R(T) независимых случайных величин Хr (r=1,2,…), т.е.
(1),
где r – порядковый номер товарной партии, с которой осуществляется довзыскание таможенных платежей;
R(T) – количество товарных партий с заниженной таможенной стоимостью, вскрытых СУР за период T.
Величина R(T) в соотношении (1) является случайной, поскольку случаен поток вскрытых СУР товарных партий с заниженной таможенной стоимостью. Областью ее определения является множество целых чисел в диапазоне 
.
Вследствие случайности Q(T) ее исчерпывающей характеристикой является функция q(x) плотности распределения. Таким образом, задача прогнозирования объема таможенных платежей, дополнительно взысканных в результате функционирования СУР, состоит в определении функции q(x) и установлении на ее основе искомых характеристик случайной величины Q(T). В частности, на ее основе могут быть определены математическое ожидание m(T) и дисперсия 
этой величины.
Исходя из (1) функция q(x) представляет собой функцию плотности распределения суммы случайного количества R(T) независимых одинаково распределенных случайных величин Хr (r=1,2,…, R(T)).
В основу современной теории суммирования независимых случайных величин, главным образом, положены идеи, изложенные Б.В. Гнеденко и А.Н. Колмогоровым в [18]. Они направлены на построение предельных распределений для сумм независимых случайных величин. Однако величина R(T) в соотношении (1) является не только случайной, но и конечной. В связи с этим для определения общего объема довзысканных за период T таможенных платежей предельные распределения неприменимы. Вопросы суммирования случайного количества независимых случайных величин рассматривались в последующих работах А.Н. Колмогорова, Ю.В. Прохорова и др. [19]. Однако в них основное внимание уделено моментам сумм случайного количества независимых случайных величин. В рассматриваемой же задаче прогнозирования объема довзысканных платежей необходимо определить функцию распределения (функцию плотности распределения) суммы случайного количества независимых случайных величин. Следовательно, в целом традиционные подходы к решению рассматриваемой задачи неприменимы. Это обусловило необходимость поиска новых подходов, учитывающих специфику рассматриваемой задачи. Одним из возможных подходов к ее решению является использование аппарата характеристических функций. Характеристические функции случайных величин представляют собой преобразование Фурье-Стильтьеса их функций распределения. В условиях рассматриваемой задачи характеристическая функция случайных величин Хr (r=1,2,…) имеет вид [20]
(2),
где – мнимая единица;
z – действительное число.
Удобство применения аппарата характеристических функций для решения задачи прогнозирования объема таможенных платежей, дополнительно взысканных в результате функционирования системы управления таможенными рисками, состоит в том, что характеристическая функция суммы независимых случайных величин равна произведению их характеристических функций. Исходя из этого свойства, характеристическая функция случайной величины Q(T) объема довзысканных таможенных платежей с учетом (1), (2) имеет вид
(3).
Характеристическая функция (3) однозначно определяет функцию q(x) плотности распределения случайной величины Q(T):
(4).
Функция (4) полностью характеризует величину объема Q(T) довзыскания таможенных платежей за установленный период
. В частности, на ее основе могут быть определены вероятностные характеристики величины Q(T), математическое ожидание, дисперсия и моменты более высоких порядков.
Так, например, вероятность P(Q1) довзыскания вследствие функционирования СУР в течение времени T
объем таможенных платежей не меньший, чем Q1 определяется соотношением
(5),
где q(x) определяется соотношением (4).
Математическое ожидание 
объема довзысканных в течение времени T таможенных платежей определяется соотношением
(6),
а его дисперсия – соотношением
(7).
Соотношения (4) – (7) представляют собой наиболее полный в имеющейся информационной ситуации вариант модели прогнозирования объема таможенных платежей, дополнительно взысканных в результате функционирования системы управления таможенными рисками. Однако их конструктивное представление связано с относительно трудоемкой процедурой характеризации функций pn (n=1,2,…) и f(x), их подстановки в соотношении (4) и проведении необходимых преобразований. При этом, а характеризация указанных функций заключается в их построении на основе, имеющейся в период, предшествующий прогнозному, статистической информации о функционировании СУР и объемах довзысканных таможенных платежей.
Вместе с тем поскольку
(8),
(9),
где 
, 
– математические ожидания, соответственно, количества выявленных СУР товарных партий с заниженной таможенной стоимостью и объема довзысканных с каждой из них таможенных платежей, то для определения математического ожидания 
и дисперсии 
случайной величины Q(T) можно воспользоваться и более простыми соотношениями [21–27]. Они вытекают из свойства характеристических функций, состоящего в том, что если для случайной величины Х и некоторого числа 
, математическое ожидание величины 
удовлетворяет условию
, то характеристическая функция 
случайной величины Х дифференцируема n раз и
(10).
Характеристическая функция случайной величины Q(T) определяется соотношением (3). Следовательно, с учетом свойства (10), имеем
(11).
Поскольку 
, 
и в соответствии с (7) 
, то из (8) с учетом свойства (10) следует, что 
.
Следовательно, математическое ожидание случайной величины Q(T) объема таможенных платежей, довзысканных в результате функционирования СУР, определяется соотношением
(12).
Соотношение (12) впервые было получено Вальдом [28].
Аналогично, используя вторую производную характеристической функции и определение дисперсии, получаем дисперсию 
случайной величины Q(T) объема таможенных платежей, довзысканных в результате функционирования СУР:
(13).
В соотношении (13) символ 
означает дисперсию.
В целом, соотношения (12), (13) составляют упрощенный вариант модели прогнозирования объема таможенных платежей, дополнительно взысканных в результате функционирования системы управления таможенными рисками. Входящие в них величины 
получаются непосредственно на основе анализа довзыскания таможенных платежей в период времени, предшествующий прогнозному. Достоинство этого варианта модели заключается в отсутствии необходимости характеризации функций pn (n=1,2,…) и f(x). Недостаток же состоит в том, что модель (12), (13) не обеспечивает полную оценку доступных в имеющейся информационной ситуации параметров случайной величины Q(T) объема таможенных платежей довзысканных в результате функционирования системы управления рисками.
1. Saurenko T.N., Anisimov V.G., Anisimov E.G., Rodionova E.S. Modeli torgovogo i platezhnogo balansa v mirohozyaystvennyh svyazyah. – Sankt-Peterburg, 2019. 231 s.
2. Chernysh A.Ya., Anisimov E.G., Baranova A.V., Gazizulin T.G., Gubin A.V., Zhigun L.A., Knyshov A.V., Mihalko I.E., Pavlova A.V., Simahin O.G., Sitnikova O.V., Somov Yu.I., Terehova E.A., Shapovalova V.N., Kurihin S.V., Gupanova Yu.E. Osnovy ekonomiki tamozhennogo dela. – M.: Rossiyskaya tamozhennaya akademiya, Kafedra ekonomiki tamozhennogo dela. – 2012. – 205 s.
3. Tebekin A.V., Kozhokar' V.R. Analiz sovremennyh tendenciy razvitiya mirohozyaystvennyh svyazey s poziciy obespecheniya nacional'nyh ekonomicheskih interesov gosudarstva // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. – 2019. – T. 5. – № 2. – S. 66–73.
4. Anisimov E.G., Bogoeva E.M., Manchu Ya.A., Saurenko T.N. Kolichestvennaya ocenka napravlennosti tamozhennoy politiki gosudarstva // V sbornike: Aktual'nye problemy teorii, praktiki i obrazovaniya v sfere tamozhennogo dela: Sbornik materialov VII Mezhdunarodnoy molodezhnoy nauchno-prakticheskoy konferencii.- Federal'naya tamozhennaya sluzhba, Rossiyskaya tamozhennaya akademiya. – 2015. – S. 167–169.
5. Tebekin A.V. Problemy razvitiya vneshneekonomicheskoy deyatel'nosti, opredelyaemye usloviyami osuschestvleniya transgranichnyh avtomobil'nyh perevozok // Transportnoe delo Rossii. – 2016. – № 3. – S. 127–130.
6. Anisimov E.G., Manchu Ya.A., Saurenko T.N. Metodika ocenki obschey strategicheskoy napravlennosti tamozhennoy politiki gosudarstva // Akademicheskiy vestnik Rostovskogo filiala Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2015. – № 2 (19). – S. 5–8.
7. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Saurenko T.N., Chvarkov S.V. Ekonomicheskaya politika v sisteme nacional'noy bezopasnosti rossiyskoy federacii // Nacional'nye prioritety Rossii. – 2016. – № 3 (21). – S. 22–32.
8. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Saurenko T.N. Tamozhennaya politika v sisteme nacional'noy bezopasnosti rossiyskoy federacii // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2015. – № 1. – S. 14–19.
9. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Bogoeva E.M., Korovina Ya.V. Metodika ocenivaniya effektivnosti funkcionirovaniya sistemy upravleniya riskami tamozhennyh organov rossiyskoy federacii // Krymskiy nauchnyy vestnik. – 2016. – № 3 (9). – S. 116–127.
10. Chernysh A.Ya., Anisimov E.G. Koncepciya postroeniya teorii tamozhennogo dela // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2009. – № 3. – S. 5–11.
11. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Gladkov A.R., Korovina Ya.V. Metodika prognozirovaniya ob'emov tamozhennyh platezhey // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2016. – № 1. – S. 119–125.
12. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Rodionova E.S., Saurenko T.N. Matematicheskie metody i modeli v ekonomicheskom i tamozhennom risk-menedzhmente: Monografiya.- Sankt-Peterburg, 2016. – 236 s.
13. Tebekin A.V., Yagubyanc V.V. Teoreticheskoe obosnovanie modeli upravleniya eaes v interesah obespecheniya resheniya politicheskih i ekonomicheskih problem regional'nogo razvitiya mezhdunarodnyh otnosheniy // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2016. – № 1. – S. 109–119.
14. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Rodionova E.S., Saurenko T.N. Stohasticheskaya model' dlya ocenki effektivnosti upravleniya tamozhennymi riskami // Upravlencheskoe konsul'tirovanie. – 2016. – № 9 (93). – S. 83–94.
15. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Bogoeva E.M., Lipatova N.G. Metodika rascheta latentnogo effekta primeneniya sistemy upravleniya riskami // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2015. – № 2. – S. 115–123.
16. Tebekin A.V. Sovershenstvovanie gosudarstvennogo regulirovaniya vneshnetorgovoy deyatel'nosti kak instrument razvitiya nadnacional'nyh formirovaniy: social'no-ekonomicheskie, politicheskie i upravlencheskie aspekty // Akademicheskiy vestnik Rostovskogo filiala Rossiyskoy tamozhennoy akademii. – 2015. – № 4 (21). – S. 13–20.
17. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Arslanov R.F., Arslanova A.P., Bogoeva E.M., Goloskokov V.I., Lipatova N.G., Popov V.V., Saurenko T.N., Tebekin A.V. Ekonomicheskiy i tamozhennyy risk-menedzhment.- Moskva: Gosudarstvennoe kazennoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego obrazovaniya "Rossiyskaya tamozhennaya akademiya". – 2015. – 180 s.
18. Gnedenko B.V., Kolmogorov A.N. Predel'nye raspredeleniya dlya summ nezavisimyh sluchaynyh velichin. – M.: Gos. izd-vo tehniko-teoreticheskoy literatury, 1949.
19. A. N. Kolmogorov, Yu. V. Prohorov, “O summah sluchaynogo chisla sluchaynyh slagaemyh”, UMN, 4:4(32) (1949), 168–172.
20. Lukach E. Harakteristicheskie funkcii. – M.: Nauka, 1979. – 424 s.
21. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Shkodinskiy S.V. Model' dlya dinamicheskoy ocenki ob'ema i struktury "serogo" importa // Nauchno-issledovatel'skiy finansovyy institut. Finansovyy zhurnal. – 2016. – № 1 (29). – S. 110–116.
22. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Gapov M.R., Saurenko T.N. Model' dlya prognozirovaniya ob'ema i struktury "serogo importa" // Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Ekonomika. – 2017. – T. 25. – № 1. – S. 63–73.
23. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Kapitonenko V.V. Ekonomiko-matematicheskie metody i modeli v mirohozyaystvennyh svyazyah. – M.: Rossiyskaya tamozhennaya akademiya, 2011. – 180 s.
24. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Gapov M.R., Rodionova E.S., Saurenko T.N., Silkina G.Yu., Tebekin A.V. Strategicheskoe upravlenie innovacionnoy deyatel'nost'yu: analiz, planirovanie, modelirovanie, prinyatiya resheniy, organizaciya, ocenka. – Sankt-Peterburg, 2017. – 312 s.
25. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Gar'kushev A.Yu., Selivanov A.A. Pokazateli effektivnosti mezhvedomstvennogo informacionnogo vzaimodeystviya pri upravlenii oboronoy gosudarstva // Voprosy oboronnoy tehniki. Seriya 16: Tehnicheskie sredstva protivodeystviya terrorizmu. – 2016. – № 7-8 (97-98). – S. 12–16.
26. Il'in I.V., Anisimov V.G., Anisimov E.G., Botvin G.A., Gapov M.R., Gasyuk D.P., Il'yashenko O.Yu., Levina A.I., Rodionova E.S., Saurenko T.N. Matematicheskie metody i instrumental'nye sredstva ocenivaniya effektivnosti investiciy v innovacionnye proekty. – Sankt-Peterburg, 2018. – 289 s.
27. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Bystrov A.G., Lobas E.V. Metod ocenivaniya obosnovannosti upravlencheskih resheniy // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. –2008. – № 2. – S. 103–106.
28. Val'd A. Posledovatel'nyy analiz. – M.: Fizmalit, 1960. – 328 s.
