Методические основы анализа налоговых рисков

Для чего необходим анализ налоговых рисков? Для ответа на вопрос каким же образом оценить величину возможных потерь от налогового риска необходимо рассмотреть существующие методы анализа рисков и выбрать те из них, которые могут быть использованы для оценки налоговых рисков.

При оценке риска анализируют две его составляющие: вероятность наступления и характер ущерба (рис. 4). Вероятность наступления риска может быть определена объективным или субъективным методом. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит рисковое событие. Субъективный метод определения вероятности основан на использовании различных предположений: суждений оценивающего, его личного опыта, оценки эксперта и т. п. Когда вероятность определяется субъективно, то различными субъектами анализа может устанавливаться разное ее значение для одного и того же события. Определение характера ущерба даже в случае субъективной оценки носит основанное на предположениях стоимостное выражение [24].

В качестве субъективных методов анализа уровня рисков возможно применение таких качественных методов, как аналогии, «Due Diligence», «дерева решений», «Монте-Карло».

Метод аналогии заключается в сравнении вида, размера и причин возникновения или изменения конкретного анализируемого риска с аналогичной ситуацией.

Метод «Due Diligence» (должное внимание) основывается на сборе и анализе информации об изменениях во внешней среде.

Метод построения «дерева решений» предполагает выделение обозримого количества рассматриваемых вариантов ситуации и заключается в определении вероятности их реализации и определения количественных и качественных параметров риска, на основе которых прогнозируются ключевые события, служащие базой для выбора приемлемого варианта развития риска.

Метод «Монте-Карло» является методом формализованного описания неопределенности, применяемым в наиболее сложных для прогнозирования ситуациях и основанным на имитационном моделировании.

Перечисленные методы применяют при отсутствии необходимой статистической информации, позволяющей определить вероятность наступления неблагоприятного налогового события (штрафов и пени).

Методы количественной оценки рисков приводятся в работах многих современных ученых, посвященных финансовому менеджменту, финансовому анализу, финансовой математике и собственно управлению рисками. Практически все методы основаны на зависимостях, определяемых в теории вероятности.

Наиболее часто в работах отечественных ученых для оценки различных видов финансовых рисков используются такие показатели, как математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение действительного значения случайной величины от наиболее ожидаемого значения, дисперсия, коэффициент вариации. Приведенные показатели рекомендуются для оценки финансовых рисков и многими зарубежными учеными. Эти показатели с учетом особенностей налоговых рисков рекомендуем использовать в процессе их количественной оценки, особенно в случаях, когда воздействие затрагивает не один налог, а их совокупность. Причем вероятность возникновения штрафных санкций может возникать в этом случае не только по одному, но и по нескольким налогам, налоговые базы которых находятся для исследуемой организации в определенной зависимости [24].

Несколько реже встречается описание таких способов, как расчет и оценка размаха вариации, уровня бета-коэффициента, критерия Чебышева; использование модели увязки систематического риска и доходности; ковариации и корреляции. Однако рекомендовать их для оценки налоговых рисков мы не станем, поскольку современные сведения о налоговых рисках не содержат достаточной информации для расчета значений таких критериев либо отсутствует база сравнения, либо само содержание критерия ориентировано именно на оценку рисков, связанных с ценными бумагами.