Biudžeto pajamų iš pelno mokesčio prognozavimas

LTStraipsnyje apžvelgiami penki įvairiose šalyse taikomi pelno mokesčio pajamų prognozavimo modeliai, aptariami jų privalumai ir trakumai. Nurodomos pagrindinės prognozavimo kliūtys, trukdančios tokius modelius šiuo metu taikyti Lietuvoje. Jas atskleidžia ir įmonių 2001 m. pelno mokesčio deklaracijų analizė. Straipsnyje aptariami veiksniai, iš esmes paaiškinantys silpną koreliaciją tarp šalies biudžeto pajamų iš pelno mokesčio ir kitų ekonominių rodiklių. Biudžeto pajamoms iš pelno mokesčio prognozuoti siūloma taikyti ekstrapoliacinj modelį, leidžiantį gauti patenkinamus rezultatus. Kitas siūlomas būdas - regresinis modelis, rodantis, kad pelno mokesčio pajamos labiausiai priklauso nuo bendrojo vidaus produkto, dirbančiųjų skaičiaus ir materialinių investicijų. Straipsnyje pabrėžiama, kad siūlomi prognozavimo modeliai nėra ilgalaikiai ir labai patikimi. Pateikiami siūlymai, kaip šios srities tyrimus būtų galima plėtoti ateityje. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Biudžeto pajamos; Pelno mokestis; Biudžeto pajamų prognozavimas; Budget revenue; Profit tax; Budget revenue forecasting.

ENThe article provides an overview of the five models of forecasting of profit tax income, applied in different countries, discusses their advantages and disadvantages and states the main obstacles for forecasting, hindering the application of such models in Lithuania at present. The said obstacles are also revealed by the analysis of declaration of companies’ profit tax of 2001. The article discusses the factors, which, in essence, explain the weak correlation between the country’s budget income from the profit tax and other economic indicators. The method of extrapolation is suggested to be applied for forecasting of the budget income from the profit tax. The model allows for obtaining satisfactory results. Another suggested way is the regression model, showing that the profit tax income mostly depends on the gross national product, the number of employees and the material investment. The article stresses that the suggested forecasting models are not long-term and not very reliable. The suggestions for development of the studies in the area in the future are provided.