Прогнозирование налоговых поступлений в бюджет Российской Федерации

Исследование посвящено анализу и повышению точности прогнозирования налоговых поступлений в бюджет Российской Федерации. В работе ставятся и решаются задачи сравнения традиционных эконометрических методов прогнозирования и современных подходов в области машинного обучения. Целью работы является не только повышение точности прогнозов налоговых поступлений, но и эмпирическое подтверждение возможности использования машинного обучения для решения эконометрических задач. Методология включает сбор данных из официальных источников, подготовку данных, а также разработку и внедрение моделей прогнозирования. Эмпирическая база состоит из макроэкономических показателей и данных бюджетных статей, полученных с сайта Федерального казначейства РФ. Работа демонстрирует, что методы машинного обучения могут эффективно применяться для прогнозирования налоговых поступлений и, что они могут быть более точными по сравнению с традиционными эконометрическими методами. Основными результатами являются установленное улучшение точности прогнозов и разработка модели, которая может быть адаптирована для более эффективного бюджетного планирования. Также работа предлагает методологический вклад в существующие подходы к прогнозированию налогов в РФ, расширяя их за счет внедрения новых подходов в анализ экономических данных.