Крім цих загальновизначених підходів існують інші моделі прогнозування доходної частини місцевиго бюджету. Наведемо одну з них запропоновану начальником фінансового відділу Київської державної адміністрації Падалкою В.М. у співавторстві з Михайликом Ю.О. та Крапивки В.І.[16,c.8-17].
Нинішня практика прогнозування доходів місцевих бюджетів великою мірою грунтується на експертних оцінках. Такий підхід дає змогу максимально використовувати аластиве спеціалістам уміння оцінювати перспективу, яке породжується поєднанням фахових знань і професійного досвіду. Однак саме через значну роль, яку відіграють в експертних методах особистість експерта, його компетентність і досвід, одержані у такий спосіб прогнози мають більшою чи меншою мірою суб'єктивний характер. Тож завжди існує ймовірність помилок, пов'єзаних з унікальністю особистості й досвіду експерта.
Відтак, беручи до уваги серйозні соціально-економічні наслідки, що їх можуть мати прорахунки у бюджетній сфері, експертні методи прогнозування доцільно доповнювати формальними, менш чутливими до особистих мірку-вань експертів. Як крок у цьому напрямку пропонується прогнозування доходів бюджету із застосуванням економетричних моделей. Під економетричними моделями будемо розуміти рівняння регресії та їх сукупності, які встановлюють кількісне співвідношен-ня між доходами, що нас цікавлять, як ендогенними (залежними) змінними і чинниками, що їх зумовлюють, як екзогенними (незалежними) змінними. Розрахунок прогнозних значень доходу здійснюється за рівнянням регресії підстановкою в нього значень екзогенних змінних, що визначають умови, для яких робиться прогноз.
Прогноз (екстраполяція) передбачає, що тенденція зміни доходу, яку подає статистика і відбиває рівняння регресії, зберігається і у прогнозному пері-оді, за межами наявних статистичних спостережень. 3 надходженням нових даних моделі підлягають коригуванню, яке здійснюється як побудова моделі з урахуванням попереднього досвіду. Можна додати, шо регресіині моделі належать до категорії феноменологічних — таких, що характеризують певний простір станів конкретного об'єкта з пзицій конкретного досвіду.
Це означає, що для кожного регіону має бути своя регресійна модель до-ходу. Термін дії такої моделі - до надходження нових даних, після чого її за-мінюють новою моделлю, яка враховує ці дані. Використання моделі за межа-ми наявних даних (екстраполяція) дає ймовірні значення доходу. Отже, прог-нозування доходів із застосуванням економетричних моделей являє собою перманентний комплексний процес, який поєднує у собі побудову моделей та їх використання для прогнозних розрахунків.
У відповідності з цим до процедури прогнозування входить: 1) визначен-ня загальної структури економетричної моделі; 2) попередній аналіз причин-них зв’язків доходів з економічними чинниками; 3) формування масиву ста-тистичної інформації; 4) знаходження регресійних залежностей (побудова регресійних моделей); 5) оцінка адекватності моделей, їх економічна інтерпрета-ція і практичне використання. Розглянемо зміст цих пунктів, проблеми, пов'язані з їх реалізацією, та деякі міркування щодо їх подолання.
Загальна структура моделі залежить від постановки завдання. У стандарт-ній постановці при розробці проекту бюджету завдання полягає у розрахунку прогнозних надходжень по кожному джерелу доходів бюджету окремо. Сума прогнозних надходжень по всіх джерелах доходів дає прогнозне значення сукупного доходу бюджету. У цьому разі загальна (економетрична) модель являє собою сукупність моделей, яка складається з регресійних моделей для кожного виду доходів і моделі сукупного доходу:
(1)
(2)
де Dl - l-тий вид доходу; L – кількість видів доходів; Хі — і-тий фактор, від якого залежить значення l-того виду доходу; k - число факторів; CD - сукупний дохід бюджету.
Можлива постановка, коли об’єктом прогнозу є окремий вид доходу. У цьому разі модель (1) - (2) вироджується в одне з рівнянь (1) (L = 1) відповідно до виду доходу, що прогнозується.
Якщо предметом прогнозу є власне сукупний дохід, його моделлю має бути не (2), а рівняння регресії, що подає статистичну залежність сукупного доходу бюджету від чинників впливу:
CD = F ( x1,x2,…,xk ). (3)
Моделі типу (3) дають максимально узагальнену картину поведінки доходів залежно від стану економіки та інших чинників.
Модель типу (1) - (2), на відміну від моделі (3), представляє доходи бюджету не як один сукупний дохід, а як (відповідно до кількості джерел) k різних доходів, із яких цей дохід складається. Аналіз причинних зв’язків здійснюється не узагальнено, на рівні сукупкого доходу, а диферекційовано, за видами джерел доходів. У моделі (1) - (2) кожний вид доходу представлений своєю регресійною моделлю, до якої входять фактори (екзогенні змінні), що впливають саме на цей вид доходу. Деталізація доходів сприяє підвищенню поясню-ючого потенціалу моделей типу (1) - (2) по відношенню до моделі (3).
Ця ідея — підвищення повноти пояснення поведінки доходів шляхом поглиблення деталізації їх структури — не обмежується рівнем видів доходів. Кожний вид доходу можна за якоюсь суттєвою для нього ознакою поділити на дрібніші складові, ті, у свою чергу, — на ще дрібніші і т.д.
Однак разом із збільшенням числа рівнянь і змінних зростає обсяг усіх робіт, пов’язаних із процедурою прогнозування. У зв’язку з цим заслутовує на увагу ще один підхід до формування загальної структури моделі.
Згідно з (2) сила впливу на сукупний дохід окремої його складової дорівнює частці, яку становить ця складова у сукупному доході. 3 практики відомо, шо частки бюджетних надходжень за джерелами доходів у сукупному доході, тобто частки складових, як правило, суттєво різні. Тож сила їх впливу такою ж мірою різна. Відтак доцільно переглянути структуру сукупного доходу, а саме залишити як самостійні одиниці найвагоміші його складові, так шоб разом вони покривали близько 85—90% усіх доходів, а решту складових об’єднати в "інші доходи". При цьому бажано, аби "інші доходи" за розміром були найменшого складовою у новій структурі.
Такий прийом дає змогу без шкоди для пояснювальних можливостей моделей типу (1) – (2) зменшити кількість рівнянь виду (1), вилучити несуттєві екзогенні змінні і, зрештою, суттєво зменшити обсяг робіт за процедурою прогнозування. При завданні дати прогноз надходжень бюджету за джерелами доходів (відповідно до бюджетної класифікації) прогноз доходів, що віднесені до "інших", робиться як звичайно - окремо для кожного виду доходів.
Взагалі одночасно можуть використовуватися кілька різних моделей. Це дає можливість здійснювати перехресну перевірку прогнозу.
Аналіз причинних зв’язків має своєю метою з наукових економічних пози-цій на якісному рівні з’ясувати коло чинників, що за логікою економічних зв’язків можуть впливати на доходи бюджету. Предметом такого аналізу в разі моделей типу (3) є сукупнии дохід, у разі моделей типу (1) - (2) - складові сукупного доходу. Аналіз має відповісти на питання: від яких показників, що характеризують стан економіки регіону, може залежати розмір сукупного доходу або певних його складових? Які економічні показники можуть розглядатися як екзогенні змінні, чий вплив на доходи має бути перевірено?
Виконання цієї частини процедури прогнозування пов’язане з подоланням певних труднощів. Проблема в тім, що в економіці діючі чинники тісно переплітаються між собою і так чи інакше впливають однин на одного. Тож існує велика кількість факторів, які безпосередньо або опосередковано впливають на розмір доходів. Зарахування їх усіх до екзогенних змінних для подальшого опрацювання було б невиправданим. Отже, треба не лише визначити чинники впливу як такі, а й виділити з-поміж них значуші, ті, що підлягають подальшому опрацюванню.
Справа полегшується тим, що кожний наступний прогноз будується з урахуванням досвіду попередніх прогнозів, у тому числі й з урахуванням інформації про контингент екзогенних змінних, що використовувалися раніше. Тому при систематичному прогнозуванні, коли прогнози робляться у режимі надходження нових статистичних даних, завдання зводиться до уточнення складу екзогенних змінних.
Формування масиву статистичної інформації. Завданням цього етапу є знаходження економіко-статистичних відповідників до чинників, визначених як екзогенні змінні, тобто знаходження статистичних показників, якими кількісно можна охарактеризувати зазначені економічні чинники, а також пошук, добір і попередня обробка статистичної інформації про ці відповідники.
Динамічні ряди мають бути достатньо довгими, аби одержані на їх основі статистичні залежності були надійними. Бажано, щоб довжина рядів сягала кількох десятків спостережень. 3 точки зору практичної реалізації ця вимога викликає певні складнощі. Річ у тім, що динамічні ряди, про які йдеться, мають охоплювати часовий проміжок, у якому економіка діє щонайменше на одних і тих самих принципах. Це означає, що період спостережень до початку переходу економіки України на ринкові засади не може використовуватися при побудові рядів.