Methodology of Statistical Analysis of Tax Revenues: Theoretical Aspect
DOI:
https://doi.org/10.32515/2663-1636.2023.10(43).203-211Keywords:
statistical methods, tax revenues, budget, analysis, factors influencing tax revenues, descriptive statistics, correlation analysis, time series, dynamicsAbstract
The article considers the importance of statistical methods for such an important component of the budget as tax revenues. The main attention is paid to the theoretical aspects of the methodology of statistical analysis of tax revenues. The research was conducted on the basis of the analysis of domestic and foreign literary sources, statistical data. It has been established that despite the large number of studies on this topic, the interest in statistical data processing is only growing, especially due to the huge amount of information that requires correct and effective processing and making the right management decisions.
It was established that in order to build an effective model of statistical analysis, it is necessary to research the object of analysis, the factors influencing it, as well as the methods that will be the most effective and optimal in the research process. The main groups of factors that influence the amount of tax revenues, including groups of economic, political-legal, demographic and socio-cultural factors have been identified. In particular, such main factors as: the level of economic development of the country as a whole and individual administrative units; average salary level; the level of tax capacity of the population and GDP redistribution; inflation rate; availability of communal enterprises and communally owned objects; availability of financial sanctions and tax benefits; the stability of the tax system is the essence of tax policy: population size; the share of the employed population and the level of unemployment.
Attention is focused on methods of statistical analysis of tax revenues, namely: methods of descriptive statistics (calculation of average values, median, coefficient of variation); methods of correlation analysis to identify relationships between factors and performance indicators; time series methods for forecasting tax revenues in the future. It provides its own vision regarding the application of specific static methods specifically for the analysis of tax revenues.
References
Список літератури
1. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних: навчальний посібник для студентів. Запоріжжя: КПУ, 2011. 268 с.
2. Бойко Ю. І. Основні напрями статистичного аналізу податкових надходжень до бюджету. Гроші,фінанси і кредит. 2013.№ 11-12(2). С. 49-52.
3. Вишневський В.П. Оподаткування в емерджентній економіці: теоретичні засади і напрями політики: монографія. Донецьк: Інститут економіки промисловості, 2012. 128 с.
4. Головач А.В., Захожай В.Б., Головач Н.А. Статистичне забезпечення управління економікою: прикладна статистика: навч. посібник. Київ: КНЕУ, 2005. 333 с.
5. Єріна А. М., Ващаєв С. С. Статистичні аспекти визначення рейтингів. Статистика України. 2000. № 4. С. 74-80.
6. Доходи державного бюджету. URL: https://index.minfin.com.ua/ua/finance/budget/gov/income/2022/ (дата звернення 22.11.2023).
7. Зварич О. Податкові надходження: методологія прогнозування: монографія. Київ: КНТЕУ, 2013. 444с.
8. Колесник Ю. Ю., Бегун С. І. Статистичний аналіз доходів державного бюджету України. Регіональна економіка та управління. 2020. С.71-74.
9. Манцуров І. Г., Шустіков А. А. Фінансова статистика : підручник. Київ: КНЕУ, 2008. 528 с.
10. Набатова, Ю. О., Набатова, Ю. А., Богуславська, А. О. Фактори впливу на обсяги податкових надходжень місцевих бюджетів. Ефективна економіка. 2017. № 9. С. 101-105.
11. Парфенцева Н. О., Попова В.В. Ефективність національної економіки в системі показників міжгалузевого балансу. Фінанси України. 2008. № 10. С. 39-52.
12. Пашко А.О. Статистичний аналіз даних : електронне видання, Київ: КНУ, 2019. 55 с. URL: http://csc.knu.ua/media/filer_public/19/d5/19d56780-269a-4eef-bb3b 48ec8da23859/intelektualnaobrobkadanikh.pdf (дата звернення 22.11.2023)
13. Пономарьова Т.В., Чала Т.Г. Особливості формування системи статистичних показників дослідження оподаткування й визначення податкового навантаження в Україні. Соціальна економіка. 2016. № 1. С. 168-175.
14. Тринько Р.І. Основи теоретичної і прикладної статистики: навчальний посібник. Київ: Знання, 2011. 397с.
15. Яровий А.Т., Страхов Є.М.. Аналіз часових рядів. Одеса: Освіта України, 2019. 109 с.
16. Diamond P.A. Taxation. Incomplete Markets, and Social Security: The 2000 Munich Lectures. MIT: Press. Cambridge. Mass. 2003. 216 р.
References
1. Bakhrushyn, V.Ie. (2011). Metody analizu danykh: navchalnyi posibnyk dlia studentiv [Methods of data analysis: a study guide for students]. Zaporizhzhia: KPU [in Ukrainian].
2. Boiko, Yu.I. (2013). Osnovni napriamy statystychnoho analizu podatkovykh nadkhodzhen do biudzhetu [The main directions of statistical analysis of tax revenues to the budget]. Hroshi,finansy i kredyt - Money, finance and credit, 11-12(2), 49-52 [in Ukrainian].
3. Vyshnevskyi, V.P. (2012). Opodatkuvannia v emerdzhentnii ekonomitsi: teoretychni zasady i napriamy polityky [Taxation in the emerging economy: theoretical foundations and policy directions] Donetsk: Instytut ekonomiky promyslovosti [in Ukrainian].
4. Holovach, A.V., Zakhozhai, V.B., & Holovach, N.A. (2005). Statystychne zabezpechennia upravlinnia ekonomikoiu: prykladna statystyka [Statistical support of economic management: applied statistics]. Kyiv: KNEU [in Ukrainian].
5. Ierina, A.M., & Vashchaiev, S.S. (2000). Statystychni aspekty vyznachennia reitynhiv [Statistical aspects of determining ratings]. Statystyka Ukrainy - Statistics of Ukraine, 4, 74-80 [in Ukrainian].
6. Dokhody derzhavnoho biudzhetu [Revenues of the state budget of Ukraine]. (2022). minfin.com.ua. Retrieved from https://index.minfin.com.ua/ua/finance/budget/gov/income/2022/ [in Ukrainian].
7. Zvarych, O. (2013). Podatkovi nadkhodzhennia: metodolohiia prohnozuvannia [Tax revenues: forecasting methodology]. Kyiv: KNTEU [in Ukrainian].
8. Kolesnyk, Yu.Yu., & Behun, S.I. (2020). Statystychnyi analiz dokhodiv derzhavnoho biudzhetu Ukrainy [Statistical analysis of revenues of the state budget of Ukraine]. Rehionalna ekonomika ta upravlinnia - Regional economy and management, 2(28), 71-74 [in Ukrainian].
9. Mantsurov, I.H., & Shustikov, A.A. (2008). Finansova statystyka [Financial statistics]. Kyiv: KNEU [in Ukrainian].
10. Nabatova, Yu.O., Nabatova, Yu.A., & Bohuslavska, A.O. (2017). Faktory vplyvu na obsiahy podatkovykh nadkhodzhen mistsevykh biudzhetiv [Factors influencing the amount of tax revenues of local budgets]. Efektyvna ekonomika - Efficient economy, 9, 101-105 [in Ukrainian].
11. Parfentseva, N.O., & Popova, V.V. (2008). Efektyvnist natsionalnoi ekonomiky v systemi pokaznykiv mizhhaluzevoho balansu [The effectiveness of the national economy in the system of indicators of the inter-industry balance]. Finansy Ukrainy - Finances of Ukraine, 10, 39-52 [in Ukrainian].
12. Pashko, A.O. (2019). Statystychnyi analiz danykh [Statistical data analysis]. Kyiv: Kyivskyi Natsionalnyi Universytet imeni Tarasa Shevchenka. Retrieved from https://csc.knu.ua/media/filer_public/19/d5/19d56780-269a-4eef-bb3b-48ec8da23859/intelektualnaobrobkadanikh.pdf [in Ukrainian].
13. Ponomarova, T.V., & Chala, T.H. (2016). Osoblyvosti formuvannia systemy statystychnykh pokaznykiv doslidzhennia opodatkuvannia y vyznachennia podatkovoho navantazhennia v Ukraini [Peculiarities of forming a system of statistical indicators of taxation research and determining the tax burden in Ukraine]. Sotsialna ekonomika - Social economy, 1, 168-175 [in Ukrainian].
14. Trynko, R.I. (2011). Osnovy teoretychnoi i prykladnoi statystyky [Fundamentals of theoretical and applied statistics]. Kyiv: Znannia [in Ukrainian].
15. Iarovyi, A.T., & Strakhov, Ye.M. (2019). Analiz chasovykh riadiv [Analysis of time series]. Odesa: Osvita Ukrainy [in Ukrainian].
16. Diamond, P.A. (2003). Taxation. Incomplete Markets and Social Security: The 2000 Munich Lectures. MIT: Press. Cambridge. Mass. [in English].
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Olena Chernovol, Oleksandr Gai
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
