Record Details

Income forecasting of the mandatory pension insurance of the Russian Federation

Voprosy statistiki

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Income forecasting of the mandatory pension insurance of the Russian Federation
Прогнозирование доходов обязательного уровня пенсионной системы Российской Федерации
 
Creator S. Mihaylova S.; East Siberia State University of Technology and Management
Светлана Михайлова Сергеевна; Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления
 
Subject пенсионная система; обязательное пенсионное страхование; страховые взносы; статистическая группировка; панельные данные; краткосрочное прогнозирование; pension system; mandatory pension insurance; insurance premiums; statistical grouping; panel data; short-term forecasting
 
Description The pension system of the Russian Federation is undergoing structural transformations, connected with the formation of new pension institutions for the population. Mandatory pension insurance remains the basic element of the pension system. At the same time the budget of the Pension Fund of the Russian Federation has deficit of its own revenues for the payment of insurance component of labor pension. In these circumstances special significance is placed on the development of methodological approaches to income projection of the obligatory level of the pension system. One of the peculiarities of the Russian Federation is the uneven territorial development caused by such factors as natural and climatic conditions, transport availability, natural-and-resource and infrastructure security. Therefore in the article was set a goal to develop a prediction technique for estimating the volume of pension insurance premium that would take into account territorial differences. The author using methods of statistical grouping revealed heterogeneous nature of distribution of constituent entities of the Russian Federation by the level of the received pension insurance premiums. Is established the expediency of using the method of panel data to model the revenues of the mandatory level of the pension system by the allocated groups of constituent entities. For every group of constituent entities were constructed (using methods of economic modeling) typological regression models, upon which was developed a short-term forecast of the volume of insurance premium transferred to the funded and insurance parts of the labour pension, allocated to the budget of the Pension Fund of the Russian Federation. Forecast results, received using typological regression models, regression model for all the constituent entities of the Russian Federation and factual data for 2013, served as a basis for the conclusion that taking into account territorial differences in the conditions under which the base that is subject to pension premiums is formed (while making forecasts on the amount of incomes of the mandatory pension insurance) allows to increase the forecasting accuracy of assessments used for the budget planning of the Pension Fund of the Russian Federation.
Пенсионная система Российской Федерации находится в состоянии структурных преобразований, связанных со становлением новых институтов пенсионного обеспечения населения. Базовым элементом пенсионной системы остается обязательное пенсионное страхование. В то же время бюджет Пенсионного фонда России испытывает дефицит собственных доходов для выплаты страховой части трудовой пенсии. В этих условиях особую актуальность приобретает разработка методических подходов к прогнозированию доходов обязательного уровня пенсионной системы. Особенностью Российской Федерации является неравномерность территориального развития, обусловленная такими факторами, как природно-климатические условия, транспортная доступность, природно-ресурсная и инфраструктурная обеспеченность. В этой связи в статье поставлена цель разработки методики прогнозирования объема взносов на обязательное пенсионное страхование, учитывающей территориальные различия. Автором с помощью методов статистической группировки выявлена неоднородность субъектов Российской Федерации по уровню поступления взносов на обязательное пенсионное страхование. Также обоснована целесообразность использования метода панельных данных для моделирования доходов обязательного уровня пенсионной системы по выделенным группам регионов. Для каждой группы регионов с использованием методов эконометрического моделирования построены типологические регрессионные модели по панельным данным, на основе которых разработан краткосрочный прогноз поступления в бюджет Пенсионного фонда России страховых взносов на обязательное пенсионное страхование для финансирования страховой и накопительной части трудовой пенсии. На основе сравнения результатов прогнозирования, полученных с использованием типологических регрессионтх моделей, регрессионной модели по всем субъектам Российской Федерации и фактических данных за 2013 г., сформулирован вывод, что учет территориальных различий условий формирования базы, облагаемой пенсионными взносами, при прогнозировании доходов обязательного уровня пенсионной системы позволяет повысить точность прогнозных оценок, используемых при планировании бюджета Пенсионного фонда Российской Федерации.
 
Publisher Information and publishing center "Statistics of Russia"
 
Date 2017-04-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/213
 
Source Voprosy statistiki; № 4 (2015); 67-73
Вопросы статистики; № 4 (2015); 67-73
2313-6383
 
Language rus
 
Relation http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/213/214
Балаш В.А., Балаш О.С. Модели линейной регрессии для панельных данных: учеб. пособие. М.: МЭСИ, 2002. - 65 с.
Борисенко Н.Ю. Пенсионное обеспечение: учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2009. - 576 с.
Власов А.В. Реформа пенсионной системы и демографическая проблема // Гуманитарные и социальные науки. 2012. № 5.
Гонтмахер Е. Пенсионные системы: мировой и российский опыт // Общество и экономика. 2008. № 9. С. 37-80.
Горлова О.С., Седова М.Л. Варианты механизмов достижения сбалансированности распределительной составляющей бюджета Пенсионного фонда Российской Федерации // Финансы и кредит. 2008. № 18. С. 16-21.
Долотов В.А. О признаках финансовой устойчивости пенсионной системы // Финансы. 2009. № 5. С. 64-66.
Зубаревич Н.В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. - М.: Независимый институт социальной политики, 2010. - 160 с.
Иванова А.Е. Развитие страховых принципов организации пенсионной системы Российской Федерации // Финансы и кредит. 2011. № 3. С. 66-71.
Котликофф Л. Пенсионная система перед бурей. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 348 с.
Малева Т.М., Синявская О.В. Пенсионная реформа в России: история, результаты, перспективы. -М.: НИСП, 2005.
Михайлова С.С. Статистический анализ пространственной дифференциации доходов пенсионной системы // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2014. № 1. С. 37-41.
Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.А., Балаш О.С., Дуброва Т.А., Сиротин В.П. Эконометрика: Учебник / Науч. ред. В.С. Мхитарян. - М.: Проспект, 2014.
Мхитарян В.С., Михайлова С.С. Статистическое исследование факторов, определяющих доходы пенсионной системы Российской Федерации // Вопросы статистики. 2014. № 6. С. 37-42.
Публичный годовой отчет Пенсионного фонда России за 2012 г. URL: http://files.pfrf.ru/userdata/presscenter/docs/2012_godotchet.pdf (дата обращения: 14.05.2014).
Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете STATA: методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». М.: ГУ-ВШЭ, 2005. - 145 с.
Роик В.Д. Пенсионная система России: трудный путь становления страховых институтов // ЭКО. 2011. № 3. С. 5-23.
Соловьев А.К. Проблемы развития пенсионной системы: реальные и мнимые // Финансы. 2010. № 9. С. 7-12.
Широв А.А., Потапенко В.В. Прогноз развития пенсионной системы России на период до 2030 г. // ЭКО. 2011. № 3. С. 38-57.
Baltagi В. Econometric analysis of panel data. New York: John Wiley, 1995.
Bond S.R. Dynamic panel data models: A guide to micro data methods and practice. Nuffield College. Oxford and institute for Fiscal Studies, 2002. - 36 p.
Hausman J.A., Taylor W.E. Panel data and unobservable individual effects // Econometrica. 1981. Vol. 49. P. 1377-1398.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).