Главная

Чтобы поставить процесс выбора предприятий на прочную статистическую основу, необходимо иметь три основные составные части: подходящую базу данных, специалистов, имеющих богатый практический опыт проведения налоговых проверок (аудита), и собственно статистические модели.

При использовании статистического подхода к выбору предприятий дополнительные начисления, произведенные в ходе или по результатам осуществления налоговой проверки (аудита), сопоставляются с другой информацией о проверенных предприятиях, которая была известна о них еще до проведения аудита. Задача заключается в том, чтобы найти связь между информацией, которая была известна о предприятии до проведения проверки, и дополнительными начислениями, которые были сделаны по ее результатам. Иными словами, из всего множества сведений о предприятии, которыми мы располагаем, необходимо выбрать те показатели, которые обнаруживают статистическую связь с доначислениями. Для реализации такого подхода на практике необходимо иметь базу данных, в которой содержались бы следующие сведения:

• набор показателей, которые организации обязаны показывать в своей отчетности, представляемой в налоговые органы в максимально подробной построчной разбивке;
• регистрационные данные налогоплательщиков, содержащиеся в Едином государственном реестре налогоплательщиков;
• данные о результатах выездных налоговых проверок организаций.

Самыми важными являются данные о том, какие дополнительные суммы налогов были начислены в результате налоговой проверки (данные должны быть указаны отдельно по каждому виду налогов). Необходима и другая информация, например каким именно видам налогов была посвящена проверка, в результате которой было сделано доначисление, размер начисленных пени и штрафов. Вся информация по предприятиям должна быть записана в компьютерном файле с помощью логически непротиворечивого и четко определенного набора кодов.

Специалисты, имеющие за плечами богатый опыт проведения выездных налоговых проверок, выполняют несколько важных функций в построении и применении системы статистического отбора налогоплательщиков. Во-первых, они могут подсказать, какие именно переменные из налоговых деклараций и прочей стандартной отчетности предприятий могли бы служить хорошими предсказателями высоких налоговых начислений. Во-вторых, результаты статистического выбора, сделанного с помощью компьютера, обычно предоставляются этим специалистам (экспертам-классификаторам), которые внимательно анализируют весь список и на основе своего опыта и интуиции принимают решение, стоит проверять того или иного налогоплательщика из этого списка или не стоит. В-третьих, когда эксперт-классификатор принимает решение о том, что какое-то предприятие необходимо проверить, он должен также решить, на какие именно вопросы налогообложения или на какую именно сторону деятельности этого предприятия следует обратить внимание инспекторам, осуществляющим налоговую проверку. Кроме того, для создания статистических моделей необходимы специалисты, имеющие опыт статистической обработки информации и в то же время знающие предметную область (налогообложение). Эти специалисты являются посредниками между экспертами-классификаторами и программистами, которые непосредственно реализуют статистические методы в компьютерных программах.

Ключевой ингредиент для создания прочного статистического фундамента для выбора плательщиков - наличие хорошей статистической модели. Статистическая модель служит своеобразным «окном», через которое можно рассматривать имеющиеся данные о каждом предприятии, и решать, является ли это предприятие перспективным кандидатом на проведение аудита или нет. Хотя для выбора плательщиков можно использовать разные типы моделей, все эти модели объединяет то, что они предполагают проведение тщательного анализа данных по предприятиям, уже подвергавшимся налоговой проверке, и что в ходе такого анализа выявляются связи между различными характеристиками плательщика и доначислениями.