Интеграция аналитических инструментов в систему оценки и оптимизации налоговой нагрузки

Изучены методы расчета, экспертизы и оптимизации налоговой нагрузки с применением аналитических инструментов. Особое внимание уделено различным способам определения и оценки показателей налоговой нагрузки, а также факторам, влияющим на объем налоговых обязательств. Цель работы – разработка алгоритма применения некоторых существующих аналитических моделей для наблюдения, диагностики, систематизации и всестороннего анализа налоговой нагрузки предприятий. Приведен обзор отдельных числовых методов, которые могут быть применимы при мониторинге, оценке и моделировании налоговых обязательств. Выделенные аналитические концепции учитывают множество факторов как в статике, так и в динамике, как на уровне государства, так и отдельно взятого предприятия, в том числе в сравнении с другими организациями. Особое внимание уделено инструментам, демонстрирующим наиболее достоверные результаты в прогнозировании налоговой нагрузки и ее оптимизации. Представленная точка зрения выражена в форме разработанной предполагаемой концепции комплексного аналитического инструмента для практического решения проблемы формирования налоговой нагрузки на основе некоторых известных числовых моделей. Отличительной чертой созданного подхода является прагматичность и функциональность при оценке чувствительности налоговой нагрузки организации к различным внешним и внутренним факторам в процессе реализации управленческих решений. Предложен усовершенствованный консолидированный алгоритм расчета, анализа и оптимизации налоговой нагрузки в рамках использования существующих аналитических моделей и их применения в экономике.

1. Стругова, Л. Р. Зависимость налоговых поступлений от налоговой нагрузки на основе закона Артура Лаффера / Л. Р. Стругова // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2012. – № 4(15). – С. 81-87. – EDN PJJIKD.

2. Кирова, Е. А. Инновационные подходы в оптимизации налогообложения организаций / Е. А. Кирова, Е. А. Пономаренко // Вестник университета. – 2024. – № 4. – С. 145-154. – DOI 10.26425/1816-4277-2024-4-145-154. – EDN KSRMCW.

3. Жигалова, Н. Е., Заборских, А. А. Математическое моделирование социально-экономических систем // Научные проблемы водного транспорта. – 2014. – № 40.

4. Гургенадзе, И. Э. Современные правовые аспекты налогового планирования Российской Федерации / И. Э. Гургенадзе // Вестник науки. – 2025. – Т. 4, № 1(82). – С. 45-50. – EDN VGGTIH.

5. Калинина, О. В. Оценка эффективности российской налоговой системы / О. В. Калинина // Финансы и кредит. – 2011. – № 11(443). – С. 10-14. – EDN NDIGMR.

6. Бураева, Е. В. Эконометрические модели и их практическое значение / Е. В. Бураева, Н. В. Бобкова // Экономика и социум. – 2016. – № 6-1(25). – С. 375-377. – EDN WMSXNL.

7. Божко, Л. М. Использование метода Монте-Карло в имитационном моделировании экономических систем / Л. М. Божко // Интеллектуальные технологии на транспорте. – 2023. – № 1(33). – С. 38-42. – DOI 10.24412/2413- 2527-2023-133-38-42. – EDN IZRWKF.

8. Гельбрехт, Д. В. Корреляционно-регрессионный анализ налоговой нагрузки как этап формирования методического инструментария налогового анализа / Д. В. Гельбрехт, М. И. Мигунова, Н. В. Могилевская // Международный научно-исследовательский журнал. – 2021. – № 11-3(113). – С. 151-155. – DOI 10.23670/IRJ.2021.113.11.104. – EDN HGNRKQ.

9. Кошелева, Н. Н. Корреляционный анализ и его применение для подсчета ранговой корреляции Спирмена / Н. Н. Кошелева // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2012. – № 5. – С. 23-26. – EDN PACDWR.

10. Хименко, В. И. Диаграммы рассеяния в анализе случайных потоков событий / В. И. Хименко // Информационно-управляющие системы. – 2016. – № 4(83). – С. 85-93. – DOI 10.15217/issn1684-8853.2016.4.85. – EDN WMJXZX.

11. Айдаркызы, С. Результаты изучения закономерностей в массиве экономических данных методами многомерного статистического анализа / С. Айдаркызы // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2022. – № 9(91). – С. 6-10. – DOI 10.24412/2411-0450-2022-9-6-10. – EDN CSSVKE.

12. Натробина, О. В. Анализ временных рядов в экономике: методы и приложения / О. В. Натробина, А. Н. Рожкова // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2024. – № 9-1(115). – С. 127-130. – DOI 10.24412/2411-0450-2024-9-1-127-130. – EDN BAJPNH.

13. Быкова, Н. Н. Применение отдельных инструментов налогового бенчмаркинга для снижения налоговых рисков / Н. Н. Быкова, Н. В. Колачева // Карельский научный журнал. – 2017. – Т. 6, № 2(19). – С. 55-58. – EDN YRXARD.

14. Натробина, О. В. Анализ временных рядов в экономике: методы и приложения / О. В. Натробина, А. Н. Рожкова // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2024. – № 9-1(115). – С. 127-130. – DOI 10.24412/2411-0450-2024-9-1-127-130. – EDN BAJPNH.

15. Бушин, П. Я. Анализ панельных данных как инструмент сравнения региональных экономических систем (на примере регионов ДВФО) / П. Я. Бушин // Вестник Хабаровского государственного университета экономики и права. – 2016. – № 2. – С. 34-38. – EDN WAGPOR.

16. Плиев, И. М. Линейное программирование в экономике / И. М. Плиев // Инновационная наука. – 2023. – № 11-2. – С. 79-83. – EDN CCWEFU.

17. Шнурков, П. В. Исследование проблемы управления запасом непрерывного продукта в стохастической модели регенерации при наличии двух параметров оптимизации / П. В. Шнурков, К. А. Адамова // Системы и средства информатики. – 2021. – Т. 31, № 3. – С. 36-47. – DOI 10.14357/08696527210303. – EDN CHOCTQ.