Облік аналіз і аудит валових доходів і валових витрат (стр. 8 из 17)

Рядки Декларації згруповані у чотири частини: перша частина – доходи від діяльності зі страхування; друга частина – інші доходи, що мають особливий порядок оподаткування; третя частина – сума нарахованого податку за ставкою 25 % (значення рядка 12 додатка до декларації); четверта частина – податкове зобов’язання, додаткові показники.

Рядки Декларацій заповнюються на підставі:

показників додатку;

безпосередньо показників бухгалтерського або податкового обліку;

підсумок показників інших рядків Декларації;

Таким чином: декларація пов¢язана з додатками; кожному рядку основної форми або додатка відповідає певний пункт Порядку; керуватися при заповненні рядків слід тими чи іншими статтями, пунктами і підпунктами Закону; показники для заповнення Декларації і додатків необхідно формувати на підставі певних облікових документів, даних бухгалтерського і податкового обліку, спеціальних розрахунків.

Під час заповнення додатків може виявитися, що в деяких з них взагалі не буде показників.

Більшість показників у Декларації і додатку є фактичними даними, відображеними у первинних бухгалтерських документах [3]. Разом з тим є цілий ряд показників, які будуть вноситись до Декларації на підставі розрахунків. Можна виділити три групи таких показників:

розрахунки сум, які включаються до складу валових витрат з урахуванням процентних обмежень;

розрахунки, результати яких відображаються як у податковому, так і в бухгалтерському обліку;

розрахунки, які виконуються спеціально для цілей оподаткування.

Особливість показників цієї групи полягає в тому, що вони можуть відрізнятися від фактичних, і це буде відображатися в податковому, і не буде відображатися в бухгалтерському обліку [82].

Під час перевірки Декларацій про доходи (прибуток) страховика за період 2006 – 2008 років не виявлено ні помилок, ні виправлень. Декларація заповнена згідно наказу ДПА України №224 від 21.06.2005 року «Про затвердження форми декларації з податку на доходи (прибуток) страховика та Порядку її складання». Відповідно до діяльності страхової компанії віднесені суми по рядках.

2.3 Використання регресійного аналізу в управлінні витратами страхової компанії

Економетрія – наука, яка вивчає кількісні закономірності економічних процесів за допомогою математико-статистичних методів.

Типи даних у економетричному аналізі: будемо розрізняти такі дані: просторові та часові.

Просторовими називаються такі дані, для яких їх порядок розташування не має значення.

Часові – це такі дані, для яких їх порядок має принципове значення [44].

Лінійна багатовимірна модель (ЛБМ) має такий вигляд

y=β0+ β1x1+ … + βpxp, (2.1)

y – залежна змінна – витрати на 1 грн.;

- питома вага заробітної плати в собівартості страхових послуг;

- фондоозброєність;

- коефіцієнт оборотності обортних коштів;

- питома вага робітників в загальній чисельності персоналу;

- коефіцієнт зносу основних засобів [44].

У зв’язку з тим, що економетрична модель обов’язково має випадкову помилку, модель (2.1) переписується у вигляді (2.2)

y=β0+ β1x1+ … + βpxp+ε, (2.2)

де ε – випадкова помилка або перешкода.

Якщо після необхідних обчислень визначені чисельні значення коефіцієнтів β, то кажуть, що ми отримали оцінку коефіцієнтів моделі:

, тобто оцінкою коефіцієнта β є його чисельне значення b= .

Якщо замінити у виразі 2.2 коефіцієнти моделі оцінками, то ми отримаємо такий вираз

, (2.3)

Основними передумовами використання моделі (2.1-2.3), а такі моделі ще називаються регресійними багатовимірними моделями, є такі:

M (ε)=0 математичне сподівання перешкоди равно 0;

перешкода взаємонезалежна із змінними cov (xi,

)=0;

для 2-х визначень перешкоди коефіцієнтів коваріації між ними також дорівнює 0 cov

;

перешкода ε нормально розподілена величина з параметрами (0;1) ε=N (ε, 0;1);

від виміру до виміру дисперсія перешкоди не змінюється

.

Остання властивість, носить спеціальну назву:

гомоскедастичність (однорідність).

Якщо остання умова не виконана, то кажуть, що дисперсія має властивість гетероскедастичності [45].

Чисельний аналіз регресійної моделі починають з того, що визначають значення регресійних коефіцієнтів β1... βр та коефіцієнтів β0, який має спеціальну назву – вільний член.

Найчастіше дані для регресійного аналізу записують у вигляді таблиці. Приклад таблиці наведено у таблиці 2.1.

Таблиця 2.1

Дані для регресійного аналізу

yp		x1	x2	…	xn
y1		x11	X12		x1p
y2		x21	X22		x2p
...
yn		xn1	xn2		xnp

Якщо нам необхідно визначити вільний член, то ми записуємо 1.

Якщо вільний член не потрібний, то стовпчик x0 до таблиці не вводять. Регресійні коефіцієнти визначають за допомогою методів найменших квадратів.

, (2.4)

Візьмемо частичні похідні по кожному з виразів, дорівняти їх і отримаємо систему рівнянь

, (2.5)

Ця система рівнянь має спеціальну назву – нормальна система.

Отримати цю систему [45].

, (2.6)

Невідомі у системі 2.6 – це коефіцієнти в0, в1...

х1, y1 – ми маємо внаслідок спостережень;

в0, в1 - це коефіцієнти, які ми повинні визначити;

n – кількість спостережень, вони нам завжди відомі.

Якщо центрувати наші дані, необхідно замість х1 записувати [51]:

, (2.7)

По діагоналі системи будемо мати дисперсію відповідно змінною, а недіагональні елементи нормальної системи будуть коваріаціями відповідних пар елементів.

Розв’язання нормальної системи у матричному вигляді буде таким:

B=(XTX)-1XTY, (2.8)

де B- це вектор коефіцієнтів b0,b1…bp

Х - матриця даних вимірності n на р;

Х = n х p, (2.9)

де n – кількість рядків у таблиці спостережень

р - кількість коефіцієнтів регресійної моделі, якщо нам не потрібен вільний член.

Або це буде вимірність Хр х (р+1), якщо нам потрібен вільний член [44].

Т – символ транспонування.

Якщо розкрити вираз ХТ х Х, то ми отримаємо коефіцієнти нормальних рівнянь

1 – це символ зворотньої матриці;

Y - це стовпчик спостережень.

Для того, щоб ми могли отримати зворотню матрицю, визначник вихідної матриці не повинен рівнятися 0.

Перевірка значущості (якості) регресійного рівняння [45].

Після того, як визначені оцінки вектора b, треба перевірити якість отриманого рівняння b0 +b1х1+ b2 х2+...+ bр хp

перевірити загальну адекватність рівняння;

перевірити значущість окремих коефіцієнтів.

Перевірку якості отриманого рівняння ми починаємо з побудови таблиці дисперсійного аналізу регресійного рівняння (табл. 2.2).

Таблиця 2.2

Дисперсійний аналіз регресійного рівняння

Джерело варіацій	SS	df	MSS
1	2	3	4
Що пояснює регресію		p-1
Залишки		n-p
Загальне		n-1

де ŷ – обчислене значення;

y – фактичне значення;

- середнє значення (фактичне);

n – кількість спостережень;

p – кількість коефіцієнтів, які ми визначаємо.

Можна довести, що величина SST=SSR+SSE

Перевірку значущості регресійного рівня здійснюють за критерієм Фішера. Для цього обчислимо таку величину [51]:

, (2.10)

Якщо величина F буде більше Fтабл, то ми вважаємо, що наше рівняння значуще. Вираз (2.8) поділимо зліва та справа на величину SST, тоді отримаємо [56]:

, (2.9)

Величина

отримала спеціальне позначення:

R2 спеціальну назву – коефіцієнт детермінації:

= R2, (2.10)