KAMU MALİ YÖNETİMİ KAPSAMINDA ÇOK DEĞİŞKENLİ GRİ TAHMİN MODELİ İLE VERGİ GELİRLERİ TAHMİNİ

Year 2020, Issue: Özel Sayı-Special Issue - İşletme Kamu ve Ekonomi 2020 Özel Sayısı, 1104 - 1120, 25.12.2020

Hilmi Ünsal , Abdulkerim Çalışkan , Deniz Koçak , Yasin Ertürk

https://doi.org/10.30798/makuiibf.834239

Cited By: 1

Abstract

Kamu mali yönetimi, 1980 sonrası Türkiye’de kamu idarelerinin yeniden yapılandırılması sürecinde hayata geçirilen reformun ana unsurlarından birisidir. Kamu mali yönetimi sistemiyle kamusal faaliyetlerde, hesap verilebilirlik, şeffaflık, yönetişim ve mali disiplin sağlanması gibi amaçlar öngörülmektedir. Yeni sistemde gelir tahminlerinin isabetli yapılması ise politika yapıcılara yol göstermesi açısından önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’deki vergi gelirlerinin tahmininde yeni geliştirilmiş bir model olan çok değişkenli gri tahmin modeline başvurulmuştur. Gri sistem teorisinin bir modeli olan bu model, istatistiksel varsayımlara ihtiyaç duymadan çok sayıda değişkenle tahmin yapılmasını sağlamaktadır. Bu modelin örneklem setinde bağımlı değişken olarak vergi gelirleri, bağımsız değişkenler olarak gelir, mülkiyet, dâhilde alınan mal ve hizmet vergileri ile dış ticaret üzerinden alınan vergiler kullanılmıştır. Örneklem setinin 2006-2016 dönemine ait verileri çok değişkenli gri tahmin modelinin simülasyonunda, 2017-2019 dönemine ait verileri ise modelin tahmininde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlara göre, gri tahmin modelinin hem simülasyon hatalarının hem de tahmin hatalarının oldukça düşük olduğu görülmüştür. Bu sonuçların, vergi gelirlerinin tahmininde anlamlı ve etkin bir tahmin modeli oluşturulmasına temel sağlayacağına inanılmaktadır.

Keywords

Kamu Mali Yönetimi, Vergi Gelirleri, Çok Değişkenli Gri Tahmin Modeli

PREDICTION OF TAX REVENUES WITH MULTIVARIABLE GREY PREDICTION MODEL UNDER THE SCOPE OF PUBLIC FINANCE MANAGEMENT

Abstract

Public finance management is one of the main elements of the reform that was implemented after 1980 in Turkey. The objectives such as accountability, transparency, governance, and fiscal discipline in public activities are envisaged with the public finance management system. In the new system, accurate estimations of income have become important in terms of guiding policymakers. In this study, a new multivariable grey prediction model was used to predict tax revenues in Turkey. This model, which is a model of the grey system theory, enables prediction with many variables without the need for statistical assumptions. In the sample set of this model, tax revenue was used as dependent variable, income taxes, property taxes, domestic taxes on goods and services, and taxes on foreign trade were used as independent variables. The data for 2006-2016 period were evaluated in the simulation of the model, and 2017-2019 period were evaluated in the prediction of the model. According to the experimental results, it was seen that both the simulation errors and the prediction errors of the grey prediction model were quite low. It is believed that these results will provide the basis for a meaningful and effective model for predicting tax revenues.

Keywords

Public Finance Management, Tax Revenues, Multivariable Grey Prediction Model

References

• Akay, D. ve Atak, M. (2007). Grey Prediction with Rolling Mechanism for Electricity Demand Forecasting of Turkey. Energy, 32, 1670-1675.
• Akdoğan, A. (2013). Vergi Hukuku ve Türk Vergi Sistemi: Temel İlke ve Esaslar Vergileme ve Vergiler Hukuku, Uygulama Örnekleri (11. Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
• Arslan, A. (2004). 5018 Sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanunu ile Kamu Harcama Sisteminde Yapılan Düzenlemeler. Maliye Dergisi, 145, 150-193.
• Arslan, N. T. (2010). Klasik Neo-Klasik Dönüşüm Süreci: Yeni Kamu Yönetimi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 11(2), 21-38
• Aydın, S. ve Çaşkurlu, E. (2013). Kamu Maliyesi, Ankara: Gazi Kitabevi.
• Çebi, C. ve Özlale, Ü. (2011). Türkiyede Yapısal Bütçe Dengesi ve Mali Duruş. TCMB Çalışma Tebliği 11/11, 1-29.
• Değerli, B. ve Özcan, P. (2019). Kişisel Harcama Vergisi ve Analizi. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(2), 179-194.
• Deng, J. L. (1982). Control Problems of Grey System. Systems & Control Letters, 1, 288-294.
• Deng, J. L. (2002). The Elements on Grey Theory. Wuhan: HUST Press.
• Ding, S., Dang, Y. G., Li, X. M., Wang, J. J. ve Zhao, K. (2017). Forecasting Chinese CO2 Emissions from Fuel Combustion using a Novel Grey Multivariable Model. Journal of Cleaner Production, 162, 1527-1538.
• Edizdoğan, N. ve Çelikkaya, A. (2012). Vergilerin Ekonomik Analizi. Bursa: Dora Yayınevi.
• Ertürk, Y. (2020). Mali Alan Kavramı Çerçevesinde Vergilemeye İlişkin Değerlendirmeler. Karabulut Ş. (Ed.) Vergi Anlayışı ve Uygulamalarının Biçimsel ve Yapısal Karakterleri: Magna Carta’dan Günümüze Yaşanan Gelişmeler, İstanbul: Legal Yayıncılık.
• Kamensk, J. (1996). Role of the Reinventing Government Movement in Federal Management Reform. Public Administration Review, 56(3), 247-256.
• Kartalcı, K. (2019). Türkiye’de Cinsiyete Dayalı Bütçeleme ile Kalkınma Planı, Orta Vadeli Program, Orta Vadeli Mali Plan ve Stratejik Plan Arasındaki İlişki. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,11(27), 111-126.
• Kesik, A. (2005). Avrupa Birliği Sürecinde Türk Kamu Mali Yönetiminin Yeniden Yapılandırılması: Çok Yıllı Bütçelemenin Uygulanabilirliği. Sosyoekonomi, 1, 127-142.
• Kettl, D. F. (2005). The Global Public Management Revolution (2. Edition), Washington D.C.: Brookings Institution Press.
• Lamba, M. (2014). Yeni Kamu Yönetimi Perspektifinden Türkiye'de Kamu Yönetimi Reformları: Genel Gerekçeler Üzerinden Bir İnceleme. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 19(3), 135-152.
• Liu, S. ve Lin, Y. (2005). Grey Information: Theory and Practical Applications (Advanced Information and Knowledge Processing). New York: Springer-Verlag.
• Oskay, C. ve Güven, A. (2017). Türkiye’de Bütçe Doğruluk İlkesinin Geçerliliği. Toplum ve Demokrasi, 11(23), 139-156.
• Öner, E. (2018). Dolaylı Vergilerde Vergi Piramitleşmesi Sorunu ve Katma Değer Vergisinde Çözüm Yolu. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 82, 123-130.
• Polat, A. ve Ertürk, Y. (2017). Krizlerle Mücadelede Mali Kuralların Uygulanabilirliğinin Anayasal İktisat Perspektifinden Değerlendirilmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Gazi Akademi Genç Sosyal Bilimciler Sempozyumu Özel Sayısı, 370-394.
• Salvatore, S. ve Tommasi, D. (1999). Managing Goverment Expenditure. The Asian Development Bank, Philippines.
• Şen, H. ve Sağbaş, İ. (2016). Vergi Teorisi ve Politikası. Ankara: Kalkan Matbaacılık.
• Tien, T. L. (2005). The Indirect Measurement of Tensile Strength of Material by the Grey Prediction Model GMC (1, n). Measurement Science and Technology, 16, 1322-1328.
• Tüğen, K. (2009). Devlet Bütçesi, İzmir: Bassaray Matbaası.
• Tüleykan, H. (2009). Kamu Bütçeleme Sistemleri ve Çok Yıllı Bütçeleme. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1-23.
• Wang, Z. X. ve Hao, P. (2016). An Improved Grey Multivariable Model for Predicting Industrial Energy Consumption in China. Applied Mathematical Modelling, 40(11-12), 5745-5758.
• Zeng, B., Duan, H. ve Zhou, Y. (2019). A New Multivariable Grey Prediction Model with Structure Compatibility. Applied Mathematical Modelling, 75, 385-397.
• Zeng, B., Luo, C., Liu, S., Bai, Y. ve Li, C. (2016). Development of an Optimization Method for the GM (1, N) Model. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 55, 353-362.
• 5018 Sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanunu. Erişim 27.10.2020, https://www.mevzuat.gov.tr/Mev zuatMetin/1.5.5018.pdf
• T. C. Hazine ve Maliye Bakanlığı. Erişim 19.10.2020, https://www.muhasebat.gov.tr/content/genel-yonetim-mali-istatistik-detayi?tabId=6&pageId=1
• T. C. Strateji ve Bütçe Başkanlığı. Erişim: 19.10.2020, http://www.sbb.gov.tr/yillar-bazinda-genel-devlet-istatistikleri/
• T. C. Strateji ve Bütçe Başkanlığı. Orta Vadeli Program 2017 - 2019. Erişim 20.10.2020,https://www.sbb.gov.tr/orta-vadeli-programlar/
• T. C. Strateji ve Bütçe Başkanlığı. Orta Vadeli Program 2020 - 2022. https://www.sbb.gov.tr/orta-vadeli-programlar/ adresinden alınmıştır Erişim 20.10.2020