Эконометрические модели определения влияния налоговых выплат на инвестиции в туризм


Download 53.67 Kb.
Sana05.06.2020
Hajmi53.67 Kb.

Эконометрические модели определения влияния налоговых выплат на инвестиции в туризм

Привлечение инвестиций в развитие рынка туристских услуг является стратегическим направлением программ развития как страны так регионов, обладающих туристско-рекреационным потенциалом. Именно инвестирование индустрии туризма, ее инфраструктуры позволит поднять деловую активность, решить социальные задачи и как следствие повысить конкурентоспособность отечественного туризма. Здесь актуальным является системный подход, интегрирующий усилия бизнеса, местных органов власти, правительства и профильных ведомств. Налоговое стимулирование развитие туристского бизнеса поднимет его привлекательность не только для местных, но и иностранных инвесторов. Поэтому необходимо определить влияние налоговых выплат на инвестиции, который и в перспективе будет приносить экономическую выгоду не только организации, но и дестинации.

На объем инвестиций оказывают влияние множество факторов, такие, как: доходность организации, выплачиваемые налоги, сумма основного капитала, основных средств и расходы организации. Управление этими факторами позволить усилить инвестиционную привлекательность бизнеса и региона и обеспечит более высокие прибыли туристским организациям. В целях анализа проблем инвестирования необходимо комплексное исследование факторов с помощью разработки моделей. В анализе инвестирования были применены традиционные статистические приёмы: группировки, абсолютных и относительных величин, средних величин, Однако эти методы не дают возможность определить размер влияния факторов на стоимость туристского продукта. Эконометрические методы позволяют одновременно применять традиционные приёмы и сочетать качественно-теоретический анализ с количественно-математическим, выявлять существование взаимосвязи факторов и размер влияния этих факторов на объем инвестирования.

Определение всех неизученных факторов и их целенаправленное использование для повышения инвестиционной привлекательности является важнейшим элементом разработки дорожных карт и стратегических планов развития регионов. Экономико-математические методы анализа создают большие возможности для исследования силы связи и выявления закономерностей и эмпирического наблюдения за сложными социально-экономическими явлениями. В настоящее время создано огромное число программных продуктов, ускоряющих процесс применения этих методов и позволяющих произвести отбор наиболее значимой модели прогнозирования.

В нашем исследовании поставлена задача разработки модели определения влияние факторов на повышение инвестиционной привлекательности турорганизации и региона на базе существующих и вовлекаемых в туристский оборот ресурсов. В этой связи были рассмотрены научные работы ряда ученых таких, как О.Э.Башина1, М. Иванова2, Эндрю Ф.Сигел3, Р.А.Шмойлова4, И.И.Жуманов5, М.К.Пардаева6, которые разработали и усовершенствовали методы прогнозирования на основе корреляционно-регрессионного анализа.

В туристской деятельности с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа возможно выявления связи между факторами и силы этой связи, а также определения размера вмешательства в процессы регулирования, контроля, оценки и управления деятельности туроператоров.

Важнейшим этапом построения модели в туризме является выбор формы связи, характеризующей зависимость результативного, прогнозируемого показателя от установленных факторов, влияющих на этой показатель.

Задача заключается в нахождение аналитического выражения, показывающего как величина Y - объем инвестиций зависит от величин x1, x2 ,....хn факторов. В нашем исследовании таковыми являются доходность организации, выплачиваемые налоги, сумма основного капитала, основных средств и расходы организации..

Необходимо найти зависимость Y = f (x1, x2 ,....хn ). Для этого следует использовать метод корреляционно-регрессионного анализа.

Таблица 1



Результаты множественного регрессионного анализа

П.н.

Название

Результат

1

Констанста, постоянный член

А

2

Коэффициент множественной корреляции

R

2

Коэффициенты регрессии

b1, b2,... bk

3

Ошибки прогнозирования

Y

4

Стандартная ошибка оценки

Se или S

5

Коэффициент детерминации

R квадрат

6

F – тест

Значимый или незначимый

7

t- тесты для отдельных коэффициентов регрессии

Значимый или незначимый для каждой Х-переменной

8

Стандартные ошибки коэффициентов регресии

Sb1, Sb2, ….Sbk,

9

Число степеней свободы

n-k-1

Основным методом решения задач нахождения параметров уравнения прогнозирования является метод наименьших квадратов, разработанный К.Ф.Гауссом, заключающейся в минимизации квадратов отклонений фактически измеренных значений зависимой переменной y от её значений, вычисленных по уравнению связи с факторными признаками. В прогнозировании параметров наиболее распространенными и изученными являются следующие уравнения:

Линейное уравнение – Y = a + b1 x1 + b2x2+ ….+bnxn;

Параболическое уравнение - Y = a + b x + сx2;

Гиперболическое уравнение - Y = a + b/ x;

Логарифмическая - Y = a + b1lnx1 + b2lnx2 +…..+ bnlnxn;

Степенная – Y = ax1b1x2b2…xnbn .

При изучении зависимости цены туристского продукта и факторов используем линейную форму многофакторных связей не только как наиболее математически обоснованную, но и как форму, предусмотренную пакетами прикладных программ для ПЭВМ.

С целью выявления факторов, влияющих на объем инвестиций, нами была исследована деятельность 25 стабильно функционирующих туристских организаций, которые существуют на рынке 5-10 лет. В основном эти туры познавательные, событийные, исторические, религиозные и экологические. (См.приложение 2). Типичный туристский продукт включает в себя следующие идентифицирующие элементы: название, маршрут, продолжительность тура, разновидность тура, программа тура, структура расходов и цена туристского продукта на 1 туриста в долларах США.


Сведения о деятельности туристских организаций Самарканда



Turistik tashkilotning nomi

ИНН




Кол-во работников

Инвестиции




Выручка от реализации

Расходы, включенные в себестоимость

Основные средства

Налоговые выплаты

1

МЧЖ "Согда тур"

201813270

turfirma

17

17724,4




226244,7

159626

38191,8

22970

2

Экспри-Дютемп

201985121

turfirma

6

7316,1




121935,5

61991,6

21066

17645,3

3

ХСИЧФ Шарк

201563654

turfirma

16

7889,6




133168

64562

20298

27106

4

узб. Фор.ю

204736246

turfirma

3

1008,666




46406

9754,24

33449,7

7236,1

5

Тимур

203128361

turfirma

2

468,3




6660

3988,4

2175

1500

6

Старлайт

202980856

turfirma

3

149,3




2488,5

1536,84

770

770

7

Сарбон тур

204130068

turfirma

10

23588




704736

614469

52930

16139

8

отель Ориент-Стар

202459877

Mehmonx

25

23239,2




3359941

268720

64080

59764,7

9

Нусратилло

201791371

turfirma

3

1066,8




17778,6

13248,8

3451

2500

10

Лежанд

201900281

turfirma

17

14781,2




468383,6

331335,1

44757,4

45621,2

11

Краун

203670204

turfirma

1

72




1200

700

426

157,2

12

КАТИА

203360154

turfirma

18

23717,1




709578

592996

63667,5

27365,1

13

Караван

300832523

turfirma

5

2867,7




283332,9

218013

24104

6261

14

Жамшед

201804314

turfirma

5

1831




30519

17302

10714,4

12000

15

Дарвеш

206634443

turfirma

6

374,3




12457,3

5973,8

6063,8

2036,7

16

Барак

201210452

turfirma

2

441,95




6610

1785,8

4350,97

2214,2

17

Саминтур

204733685

Mehmonx

6

3686




63381

24607

35202

14642,8

18

Маузо

202615002

Mehmonx

22

20071




317956

166568

95572

49835

19

самарканд плаза

300018284

Mehmonx

13

17534




343032

138369

74667

18970,9

20

согда тенис болл

300040361

Mehmonx

8

9565,1




111896,5

14763,1

32100

10457,5

21

Алижон

201804242

Mehmonx

20

25331




422178,6

122564,08

268013,6

15255,07

22

гранд самарканд

205875191

Mehmonx

18

26171,1




361454,9

72143,8

132926,1

47075,4

23

салом тревл сервис

300645977

turfirma

3

337,2




8333,8

3892,6

4026,2

2206

24

константил итол

301571849

Mehmonx

16

16951




283986

165260

48330

32553

25

Малика

201813176

Mehmonx

119

0




1401461

1109867

889746

417086,3



ВЫВОД ИТОГОВ




















































Регрессионная статистика






















Множественный R

0,707842056






















R-квадрат

0,501040376






















Нормированный R-квадрат

0,401248451






















Стандартная ошибка

7619,080375






















Наблюдения

25

















































Дисперсионный анализ

























 

df

SS

MS

F

Значимость F










Регрессия

4

1,17E+09

2,91E+08

5,020851

0,005749










Остаток

20

1,16E+09

58050386
















Итого

24

2,33E+09

 

 

 





































 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

5998,867187

1900,455

3,156543

0,004964

2034,588

9963,146637

2034,587737

9963,146637

Переменная X 1

0,006821118

0,002642

2,581479

0,017826

0,001309

0,012332921

0,001309315

0,012332921

Переменная X 2

0,02366094

0,010543

2,244321

0,036285

0,001669

0,045652381

0,001669499

0,045652381

Переменная X 3

0,061683635

0,029998

2,056287

0,05304

-0,00089

0,124257493

-0,000890223

0,124257493

Переменная X 4

-0,219693402

0,069989

-3,13896

0,005167

-0,36569

-0,073698287

-0,365688517

-0,073698287



























Инвестиционная привлекательность организации зависит от множества факторов: правовой климат в стране, налоговая система, стоимость активов, объемы продаж, список клиентов, квалификация персонала. В процессе наблюдения было выявлено 4 основных факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность: доходность организации, расхолы организации, налоговые выплаты, сумма основных средств. Таблица 2



Факторы, влияющие на цену туристского продукта



Фактор

Обозначение

1

Объем инвестиций

Y

2

Доходность организации (тыс.сум)

x1

3

Расходы организации

х2

5

Налоговые выплаты

х4

6

Сумма основных средств

х5

С помощью программы Excel мы получили результаты регрессионого анализа данных о цене туристского продукта (Приложение 3). Высокий показатель R свидетельствует о сильной положительной взаимосвязи между выявленными факторами, данные довольно плотно сгруппированы (с небольшим случайным разбросом) вокруг прямой линии, направленной вверх и вправо.

Таблица 3.

Результаты регрессионного анализа



Регрессионная статистика

Множественный коэффициент регрессии R

0,707842056

Коэффициент детерминации R квадрат

0,501040376

Нормированный R квадрат

0,401248451

Стандартная ошибка оценки Se

7619,080375

Наблюдения

25

Коэффициент корреляции ryx1

5998,867187

Коэффициент корреляции ryx2

0,006821118

Коэффициент корреляции ryx3

0,02366094

Коэффициент корреляции rx1x2

0,061683635

Коэффициент корреляции rx1x3

-0,219693402

Коэффициент корреляции rx2x3

5998,867187

Установленные факторы на 70.1 % объясняют изменчивость инвестиций в туризме, а остальные 29.9% объясняются влиянием других неустановленных факторов. Cтандартная ошибка оценки Se= 7619 тыс.сум говорит о размере расхождения фактической суммы и прогнозируемой суммы инвестиций. Уравнение регрессии в нашем случае имеет вид:

Y = 5998.6 + 0.007 x1+0.02x2 +0.06 x3– 0.21 x4 ;

Уравнение регрессии свидетельствует о том, что при уменьшении налогов на 2100 сум сумма инвестиций возрастет на 5998,6 тыс.сум.



Рис..1. Влияние факторов на сумму инвестиций

Влияние налоговых выплат на развитие сферы туризма и на инвестиционную активность бизнеса очевидно. Уменьшение налоговых выплат на 210 сум приводит к росту инвестирования на 5998,6 тыс.сум. Однако этот эффект возможен при расширении турбизнеса за счет роста основных средств, капиловложений. Поскольку долгосрочное инвестировании в основном носит форму капиталовложений. На данном этапе развитие туризма в Узбекистане актуальным становиться строительство хостелов, ресторанов нациольных блюд, закупка транспортных средств (комфортабельных автобусов, даблдекеров). Налоговые стимулы вкупе с рациональными расходами на рекламу и продвижение услуг, совместные усилия с местным сообществом, местными органами власти по агитации и формированию привлекательного имиджа страны, что обеспечит прилив иностранных инвестиций. А это является стратегической задачей реформирования экономики на современном этапе.

Таким образом, для определения влияния наловых выплат на инвестирование сферы туризма нами разработана следующая многофакторная модель:





Показатель

Вид уравнения

Модель

Вид модели

1

Объем инвестиций

Y = a + b1 x1 + b2x2+ ….+bnxn;


Y = 5998.6 + 0.007 x1+0.02x2 +0.06 x3– 0.21 x4

Многофакторная линейная модель

Применение этой модели обеспечит научную обоснованность государственных, региональных программ инвестирования в туризм, а так же стратегий расширения турбизнеса в Узбекистане.

Таким образом, внедрение разработанных моделей в программы регионального развития на перспективу обеспечат последовательное повышение конкурентоспособности дестинации. Апробация этих моделей на уровне региона позволит занять Узбекистану достойное место на рынке мировой туристской индустрии.




1 Башина О.Э. Общая теория статистики. Учебник. – М., 2002.- С.120-138.

2 М.Иванова. Экономическая статистика. Учебник. – М., ИНФРА. 2000. – С. 117-128.

3 Эндрю Ф.Сигел. Практическая бизнес-статистика.4-е издание, М.-Спб, 2002. – С. 389-450.

4 Шмойлова Р. А. Теория статистики. Учебник. – М., 2004. - С.230- 250.

5 Жуманов И.И. Моделирование процессов обработки информации для директивных органов области. – Самарканд: СамДУ нашриёти, 2004. -128 с.


6 Туристик корхоналар фаолиятини тахлил килишда кулланиладиган математик моделларнинг типлари. ИАК, Самарканд, 2008. - Б. 257-259.

Download 53.67 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2020
ma'muriyatiga murojaat qiling