Автоматизация организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан
Актуальность проблемы. Основной целью Государственной налоговой службы является повышение эффективности процессов налогообложения, которое предполагает минимальное значение разности между начисленными и выплаченными налогами при максимальном учете работающей части населения. Очевидно, что эффективность во многом зависит от организации и управления процессами налогообложения. Недостатки… Читать ещё >
Содержание
- ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АВТОМАТИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН
- 1. 1. Организация и управление процессами налогообложения как 24 объект исследования
- 1. 1. 1. Современные особенности налоговой системы в Российской 24 Федерации
- 1. 1. 2. Анализ современного состояния использования средств автоматизации в налогообложении
- 1. 1. 3. Процессы налогообложения граждан как сложный объект 32 управления
- 1. 1. 4. Состав задач организации и управления процессами 35 налогообложения
- 1. 1. 5. Анализ и выделение комплекса факторов повышения 39 эффективности процессов налогообложения граждан
- 1. 1. 6. Анализ технологии организации и управления процессами 43 налогообложения граждан
- 1. 2. Структура распределенной автоматизированной системы 48 организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан
- 1. 1. Организация и управление процессами налогообложения как 24 объект исследования
- ВЫВОДЫ
- ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ И СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ
- 2. 1. Анализ существующих методик структурного анализа
- 2. 2. Обобщённая методика построения функциональной модели автоматизированной системы организационного управления
- 2. 3. Пример применения методики
- 2. 3. 1. Функциональная модель решения задачи ZU1 — «Учёт налогоплательщиков для формирования ЕГРН»
- 2. 3. 2. Функциональная модель решения задачи ZU2 — 85 «Формирование интегрированного банка ЕГРН (диспетчеризация)»
- 2. 3. 3. Функциональная модель решения задачи Zm ~ «Учёт 88 сведений о доходах граждан с бумажных носителей»
- 2. 4. Функциональная модель АСОУ процессами налогообложения 90 граждан
- ВЫВОДЫ
- ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 97 ДОХОДОВ ГРАЖДАН НА ОСНОВЕ БАНКА ДАННЫХ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН
- 3. 1. Основные понятия и определения
- 3. 2. Общая постановка задачи
- 3. 3. Модели временных рядов и их классификация
- 3. 4. Алгоритм статистического анализа и прогнозирования доходов 104 граждан
- 3. 4. 1. Построение трендовых моделей ф 3.4.2 Проверка адекватности модели
- 3. 4. 2. 1. Проверка гипотезы о случайности
- 3. 4. 2. 2. Проверка гипотезы о независимости 111 3.4.2.3.Проверка гипотезы о нормальном распределении 111 3.4.2.4 Проверка гипотезы о равенстве нулю математического 112 ожидания
- 3. 4. 3. Оценка точности моделей
- 3. 4. 4. Построение моделей линейного фильтра
- 3. 4. 5. Прогнозирования на основе трендовых моделей
- 3. 4. 6. Прогнозирования по моделям линейного фильтра АРПСС
- 3. 4. 7. Прогнозирования с помощью метода Хольта
- 3. 4. 8. Кластерный анализ множества доходов граждан 118 3.5 Пример прогнозирования
- 3. 4. 1. Построение трендовых моделей ф 3.4.2 Проверка адекватности модели
- 4. 1. Техническое обеспечение
- 4. 1. 1. Серверы
- 4. 1. 2. Рабочие станции
- 4. 1. 3. Принтеры 13 0 4.1.4. Локальные вычислительные сети (ЛВС)
- 4. 1. 5. Система бесперебойного энергоснабжения
- 4. 1. 6. Стримеры
- 4. 1. 7. Архитектура распределённой автоматизированной системы 134 организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан
- 4. 1. 8. Техническое обеспечение типового узла распределенной 136 автоматизированной системы управления процессами налогообложения граждан
- 4. 2. Математическое и алгоритмическое обеспечение
- 4. 3. Программное обеспечение
- 4. 3. 1. Базовое программное обеспечение
- 4. 3. 2. Специальное программное обеспечение
- 4. 4. Лингвистическое обеспечение
- 4. 5. Информационное обеспечение
- 4. 6. Организационно-методическое обеспечение
Автоматизация организационного управления технологическими процессами налогообложения граждан (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Актуальность проблемы. Основной целью Государственной налоговой службы является повышение эффективности процессов налогообложения, которое предполагает минимальное значение разности между начисленными и выплаченными налогами при максимальном учете работающей части населения. Очевидно, что эффективность во многом зависит от организации и управления процессами налогообложения. Недостатки в организации и управлении приводят к серьезным ошибкам в налогообложении. Все это существенным образом сказывается на результатах анализа, прогнозирования показателей собираемости налогов, эффективности проводимых мероприятий по налогообложению и приводит, с точки зрения налоговых служб, к необоснованному формированию государственного бюджета. Научно-обоснованное совершенствование организации и управления процессами налогообложения позволит поднять на качественно новый уровень решение основных задач налогообложения.
Анализ работы инспекций государственной налоговой службы позволил выделить следующие наиболее важные направления совершенствования организации и управления процессами налогообложения:
1) совершенствование технологий работы персонала налоговых инспекций, связанные с получением в режиме реального времени информации о текущих и предыдущих доходах граждан;
2) снижение трудоемкости работ, повышение достоверности информации при формировании и сопровождении учетной документации;
3) статистическое прогнозирование доходов граждан с целью получения оценок размеров налогооблагаемой базы и ее анализа. Необходимость учета многообразия видов и мест деятельности граждан, объектов владения, форм их налогообложения требует комплексного применения современных компьютерных, коммуникационных и программных средств на всех уровнях организации налогообложения региона.
Целями автоматизации процессов налогообложения являются снижение затрат, связанных с обработкой учётной документации, совершенствование форм ее представления для более глубокого и всестороннего анализа, улучшение организации и повышение эффективности процессов налогообложения.
До настоящего времени разработки были направлены на автоматизацию сбора и обработки учетной информации по налогоплательщикам и некоторых управленческих функций органов налогообложения. Основными задачами, решаемыми в разработанных системах, являются: формирование банка данных стандартизированных в той или иной степени сведений о налогоплательщиках, их собственности, доходов и расходоввычисление статистических параметров деятельности налоговой инспекции. Аналогичные автоматизированные информационные системы представлены государственной налоговой инспекцией по республике Татарстан и министерством по налогам и сборам Российской Федерации.
Анализ существующих систем в налоговых инспекциях показал отсутствие средств: оперативного сбора и обработки комплексной информации по процессам налогообложенияанализа и контроля корректности информации по налогоплательщикам, поступающей в налоговые органы от бухгалтеров предприятийавтоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения доходов граждан, гибкой адаптации программного обеспечения к изменениям налогового законодательства. Современные информационные технологии, ориентированные на применение персональных компьютеров, сетевого оборудования, распределенных банков данных, позволяют ликвидировать эти недостатки и осуществлять эффективное управление налогообложением в целом на качественно новом уровне.
Целью работы является создание теоретических основ, моделей, методов и программных средств решения задачи комплексной автоматизации организационного управления процессами налогообложения с учетом современного и перспективного состояния законодательной базы налогообложения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) осуществить системный анализ технологических процессов налогообложения региона, целей и задач управления на каждом уровне иерархии организации налогообложения;
2) разработать структурную модель территориально-распределенной автоматизированной системы организационного управления (АСОУ) технологическими процессами налогообложения региональной сети;
3) разработать методику построения функциональных моделей и структуры программного обеспечения АСОУ в различных прикладных областях;
4) разработать методику краткосрочного прогнозирования и статистического анализа налогооблагаемой базы банка данных доходов граждан;
5) разработать автоматизированные средства обработки информации и управления технологическими процессами налогообложения граждан. Методы исследования. При решении поставленных задач использовались математические модели и методы системного анализа, математической статистики и статистических решений, методы анализа и прогнозирования временных рядов.
Научная новизна результатов исследований.
1. Структурная модель территориально-распределенной иерархической АСОУ процессами налогообложения граждан, обеспечивающая в режиме реального времени сбор, обработку, хранение объективной информации в налоговых инспекциях, обмен сведениями между налоговыми инспекциями через выше стоящий уровень управления.
2. Методика построения функциональной модели и структуры программного обеспечения АСОУ, позволяющая разрабатывать алгоритмы обработки информации и реализовывать их в программном обеспечении АСОУ.
3. Методика краткосрочного прогнозирования и анализа прогнозных значений большого количества временных рядов, на основе построения адекватных моделей из определенного класса и методов кластерного анализа. Методика может быть реализована в составе АСОУ различных прикладных областей как средство анализа структуры и тенденций изменения параметров процессов, описываемых временными рядами.
Практическая ценность.
В результате проведенных теоретических исследований разработана и реализована распределённая АСОУ процессами налогообложения в налоговых инспекциях, которая включает в себя подсистемы организации и управления деятельностью операторов, инспекторов, администраторов, подсистемы генерации отчётных форм, разработчика комплекса. Особенностью разработанной системы является унифицированность программного обеспечения и возможность его настройки на структуру налоговой инспекции, что позволяет сократить сроки внедрения распределённой системы. Разработанные информационные технологии позволяют в режиме реального времени формировать банк комплексных сведений по налогоплательщику, перераспределять нагрузку среди инспекторов по приему налогоплательщиков, повысить качество работы инспекторов за счет комплексной автоматизации бухгалтерских аспектов процесса налогообложения граждан.
Работа выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с государственной налоговой инспекцией г. Казани, охватывающей девять территориальных налоговых инспекций.
Реализация результатов работы. Результаты выполненных исследований и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра «Лайн» при разработке и внедрении в Республике Татарстан распределенных АСОУ технологическими процессами деятельности специалистов в различных прикладных областях, таких, как: бюро технической инвентаризации, финансовая система городской расчётной палаты, социальная защита населения. Разработанная, распределенная АСОУ процессами налогообложения граждан внедрена в 1998 году в девяти налоговых инспекциях города Казани, насчитывает более 300 автоматизированных рабочих мест и используется в ежедневной работе сотрудников налоговых инспекций.
Результаты диссертации используются в учебном процессе Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских, республиканских конференциях и семинарах:
Вторая всероссийская научно-техническая конференция.
Информационные технологии в науке, проектировании и производстве" (Нижний Новгород, 2000) — Четвёртая международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (СанктПетербург, 2000) — Пятая международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (СанктПетербург, 2001) — Одиннадцатая международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Москва-Истра, 2001) — Республиканская научно-практическая конференция «Интеллектуальные системы и информационные технологии» (Казань, 2001) — Шестая международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (г. Таганрог, 2002).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 10 научных работ. Материалы диссертации вошли в отчет по госбюджетной НИР «Разработка оптимальных вероятностно-статистических методов и информационных технологий научных экспериментов в системах реального времени» в соответствии с научными направлениями «Прикладная математика» и «Информационные технологии высшего образования», в которых автор принимал участие как исполнитель. Прикладные исследования были выполнены в рамках НИР «Методы и информационные технологии оптимальных и нечетких решений» по программе приоритетных фундаментальных и прикладных НИР Академии наук Республики Татарстан. Полученные теоретические результаты подтверждены вычислительными экспериментами и актами внедрения в учебный процесс и производство.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 155 страниц основного текста, 38 рисунков, 20 таблиц.
Список литературы
включает 95 наименований.
ВЫВОДЫ.
1. Анализ существующих структурных методик проектирования, реализованных в CASE технологиях, позволил сделать вывод об отсутствии научно-обоснованных рекомендаций по построению функциональных моделей автоматизированных систем организационного.
РЕГИОНАЛЬНАЯ НАЛОГОВАЯ ИНСПЕКЦИЯ.
Передача сведений в ^ электронном виде.
Получение сведений ' в электронном виде '.
ПОДСИСТЕМА.
РАЗРАБОТЧИКА КОМПЛЕКСА" администрирование основных параметров работы комплекса.
ПОДСИСТЕМА «ГЕНЕРАТОР ОТЧЁТНЫХ ФОРМ».
• формирования, изменения и удаления произвольных отчетных форм;
• подключения отчётов к подсистемам;
• экспорт, импорт отчётов.
7 Z.
2 ¦ 3.
ПОДСИСТЕМА «АДМИНИСТРАТОР».
• реализация обших функций администрирования комплекса;
• обмен сведениями между налоговыми инспекциями региона;
• приём сведений от сторонних служб.
7 7 7 7 7 7 7.
122 > 132' 162' 182 112' ^123> 183 ит д.
Получение сведений на электронных носителях.
Выдача протоколов приёма сведений.
Получение данных.
Запись в базу.
Получение данных.
Запись в базу Т.
Запись в базу.
Получение данных ±.
Список литературы
- Выдача протоколов приёма сведенийJ
- Структура АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан территориальнойналоговой инспекцииуправления.
- Перечисленные признаки могут быть использованы в различных прикладных областях организационного управления.
- В соответствии с предложенными признаками декомпозиции построено дерево декомпозиции задачи повышения эффективности организации процессов налогообложения граждан.
- Разработана методика построения функциональной модели АСОУ, основанная на иерархической декомпозиции основной задачи управления, а также описания входных и выходных параметров задач нижнего уровня.
- Экспериментальное применение разработанной методики позволило сформировать модель и структуру программного обеспечения АСОУ технологическими процессами налогообложения граждан.
- ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ ГРАЖДАН НА ОСНОВЕ БАНКА ДАННЫХ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ГРАЖДАН
- Статистика доходов населения сроится на основе ряда показателей, характеризующих их в различных аспектах 31.:
- Объем личных доходов населения все виды доходов населения, полученные в денежной или натуральной форме.
- Совокупные (общие) доходы населения сумма личных доходов и стоимости бесплатных или льготных услуг, оказываемых населению за счёт социальных фондов.
- Среднедушевые денежные доходы населения частное от деления общей суммы дохода за год на среднегодовую численность населения.
- Основные понятия и определения
- Если время непрерывно, временной ряд называется непрерывным.
- Если время изменяется дискретно, временной ряд дискретен.
- В данной работе мы будем рассматривать только дискретные временные ряды. Обозначим через x (t,), x (t2),., x (tq) наблюдения дискретного временногоряда, сделанные в моменты времени t^i^lq .
- Главной целью статистического исследования является выявление свойств всей совокупности изучаемого класса явлений или процессов по свойствам выборки.
- Цель статистического анализа временных рядов изучение соотношения между закономерностью и случайностью формирования значений уровней ряда.
- Прогнозирующая функция функция zt®, дающая в момент т прогнозы для всех будущих времен упреждения.
- Целью статистического прогнозирования является получить такую прогнозирующую функцию, у которой среднее значение квадрата отклонения x (tl+l)-zt® истинного значения от прогнозируемого будет наименьшим для каждого упреждения т.
- Стохастический процесс статистическое явление, развивающееся во времени согласно законам теории вероятности. Временной ряд может рассматриваться как реализация стохастического процесса.
- Колебания самолёта на установившемся режиме горизонтального полёта.
- Колебания напряжения в электрической осветительной сети.
- Случайные шумы в радиоприёмнике.4. Процесс качки корабля.
- Нестационарный процесс процесс, не имеющий постоянного среднего уровня. Имеет тенденцию развития во времени, характеристики которого зависят от начала отсчёта, от времени. Примеры нестационарных процессов:
- Колебания самолёта в режиме пикирования.
- Колебания тяги двигателя реактивного снаряда.
- Однородная нестационарность временного ряда означает, что, если не учитывать тренд, то любая часть временного ряда по своему поведению во многом подобна любой другой части.
- Белый шум последовательность независимых случайных величин, имеющих нормальное распределение N (0,a2) с нулевым средним и фиксированной дисперсией.
- Математическая модель совокупность математических объектов и связей между ними, которые адекватно отражают свойства моделируемого объекта.
- Идентификация модели оценка параметров модели.
- Адекватность модели соответствие модели реальному объекту по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования.
- Тренд изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.
- Трендовая модель модель, в которой развитие моделируемой системы отражается через тренд ее основных показателей.
- Адаптивная модель модель, учитывающая информационную неравнозначность данных. Такие модели постоянно «впитывают» новую информацию, приспосабливаются к ней и к концу периода наблюдения отражают тенденцию, сложившуюся на текущий момент.
- Модель линейного фильтра — модель, описывающая изучаемый процесс при помощи операции линейной фильтрации процесса белого шума.
- Экстраполяция — нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, которые рассматриваются как продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом.
- Остаточная компонента ряд, образованный расхождениями фактических значений, и значений, рассчитанных по модели.
- Автокорреляция во временном ряду зависимость значений уровней от предыдущих уровней того же временного ряда.32 Общая постановка задачи
- Банк данных доходов граждан, работающих на государственных предприятиях и в организациях, можно представить в виде множества временных рядов. Обозначим информацию X банка данных следующим образом: f X, (t,) x,(t2). ¦ x,(tnf
- Для каждого временного ряда на основании его значений необходимо определить вид и параметры описывающей его модели, а также построить краткосрочные прогнозные оценки доходов граждан.
- Модели временных рядов и их классификация
- В основу классификации моделей временных рядов могут быть положены следующие признаки:1. наличие или отсутствие корреляций уровней рядов-2. наличие стационарности-3. наличие сезонности-4. характер сезонности-5. вид модели.
- Классификация моделей в соответствии с перечисленными признаками приведена на рис. 3.1.1. Признаки:• наличие или отсутствие корреляций уровней рядов• наличие стационарности• наличие сезонности• характер сезонности• вид модели
- Модели временных рядов, описывающих доходы граждан1. Трендовые модели1. Модели линейного фильтра
- Модели стационарного процессаZ1. Не сезонные1. Линейные1. Параболические1. Логарифмические1. ГиперболическиеX1. Модели нестационарного1. Сезонные1. Не сезонные1. АддитивныеI1. Мультипликативные1. Авторегрессии АР (р)
- Скользящего среднего CC (q)1. Смешанные APCC (p, q) X1. Сезонные1. Авторегрессии АРП (р, с1)
- Проинтегрированного скользящего среднего FICC (d, q)1. Смешанные APnCC (p, d, q)1031. Аддитивные Мультипликативные1. V
- Рис. 3.1. Классификация моделей временных рядов, описывающих доходы граждан
- Алгоритм статистического анализа и прогнозирования доходовграждан
- Обобщенный алгоритм метода статистического анализа и прогнозирования доходов граждан изображен на рис. 3.2.
- При исследовании динамики доходов граждан можно выделить следующие основные факторы, определяющие изменение доходов (таблица 3.1):