Исследование временных рядов налоговых отчислений и финансово-экономических показателей, образующих собой налогооблагаемую базу. Характеристика "очень коротких" преходящих цепей графов и матриц подобия. Отбор налогоплательщиков для выездных проверок.
К ПРОБЛЕМЕ НЕДОСТАТОЧНОСТИ ИНФОРМАЦИИ. МАЛЫЕ ВЫБОРКИ ИЛИ ОЧЕНЬ КОРОТКИЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ Одной из ключевых проблем современной прогностики, наряду с проблемой «нелинейности» социально-экономических процессов, является проблема коротких временных рядов. Зачастую, информации, которой располагает исследователь в процессе построения прогнозной модели, оказывается просто недостаточно. До сих пор, остается открытым вопрос: какую выборку считать малой, какой ряд - коротким или очень коротким. Методы, алгоритмы и примеры прогнозирования «коротких» ВР, получивших наибольшее распространение базируются на трендовой модели, статистической и экспертной информации [5] и эффективны тогда и только тогда, когда исследователь располагает достаточной информацией об исследуемом объекте. В дополнение к известным подходам [6-14] в настоящей работе предлагается осуществлять анализ «очень коротких» временных рядов на базе графов и матриц подобия. В основе предлагаемого метода лежит метод визуализации, а информационной базой служат «очень короткие» ВР налоговых платежей и ВР финансово-экономических показателей, образующих собой налогооблагаемую базу.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
