40. Межбюджетные отношения

Межбюджетные отношения - это взаимоотношения между федеральными органами государственной власти, органами государственной власти субъектов РФ, органами местного самоуправления по вопросам регулирования бюджетных правоотношений, организации и осуществления бюджетного процесса.

Межбюджетные отношения возникают:

1) между органами государственной власти РФ и органами государственной власти субъектов РФ;

2) между органами государственной власти РФ и органами местного самоуправления;

3) между органами государственной власти одного субъекта РФ и органами государственной власти другого субъекта РФ;

4) между органами власти субъекта РФ и органами местного самоуправления;

5) между органами одного местного самоуправления и органами другого местного самоуправления.

Объектом межбюджетных отношений являются бюджетные денежные средства, которые должны быть направлены на выполнение функций РФ в целом, субъектов РФ и местного самоуправления.

Межбюджетные отношения осуществляются путем межбюджетных трансфертов - средств одного бюджета бюджетной системы РФ, перечисляемых другому бюджету бюджетной системы РФ.

Межбюджетные трансферты из федерального бюджета предоставляются в форме:

1) финансовой помощи бюджетам субъектов РФ;

2) субвенций бюджетам субъектов РФ;

3) финансовой помощи бюджетам отдельных муниципальных образований;

4) иных безвозмездных и безвозвратных перечислений;

5) бюджетных кредитов бюджетам субъектов РФ.

Межбюджетные трансферты из бюджетов субъектов РФ предоставляются в форме:

1) финансовой помощи местным бюджетам;

2) субвенций местным бюджетам;

3) средств, перечисляемых в федеральный бюджет в связи с погашением или обслуживанием государственного долга субъекта РФ перед федеральными органами государственной власти;

4) иных безвозмездных и безвозвратных перечислений;

5) бюджетных кредитов местным бюджетам.

Межбюджетные трансферты из местных бюджетов предоставляются в форме:

1) финансовой помощи из бюджетов муниципальных районов бюджетам поселений;

2) субвенций, перечисляемых в региональные фонды финансовой поддержки поселений и региональные фонды финансовой поддержки муниципальных районов (городских округов);

3) субвенций, перечисляемых из бюджетов поселений в бюджеты муниципальных районов на решение вопросов местного значения межмуниципального характера;

4) средств, перечисляемых в федеральный бюджет или в бюджет субъекта РФ в связи с погашением или обслуживанием муниципального долга муниципального образования перед федеральными органами государственной власти или органами государственной власти субъекта РФ;

5) иных безвозмездных и безвозвратных перечислений.

<< Назад: Смета доходов и расходов бюджетного учреждения

>> Вперед: Предоставление межбюджетных трансфертов из федерального бюджета

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

▪ Медицинская статистика. Шпаргалка

▪ Таможенное дело. Шпаргалка

▪ Управление финансами. Шпаргалка

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Лабораторная модель прогнозирования землетрясений 30.11.2025

Предсказание землетрясений остается одной из самых сложных задач геофизики. Несмотря на развитие сейсмологии, ученые все еще не могут точно определить момент начала разрушительного движения разломов. Недавние эксперименты американских исследователей открывают новые горизонты: впервые удалось наблюдать микроскопические изменения в контактной зоне разломов, которые предшествуют землетрясению. Группа под руководством Сильвена Барбота обнаружила, что "реальная площадь контакта" - участки, где поверхности разлома действительно соприкасаются - изменяется за миллисекунды до высвобождения накопленной энергии. "Мы открыли окно в сердце механики землетрясений", - отмечает Барбот. Эти изменения позволяют фиксировать этапы зарождения сейсмического события еще до появления традиционных сейсмических волн. Для наблюдений ученые использовали прозрачные акриловые материалы, через которые можно было отслеживать световые изменения в зоне контакта. В ходе искусственного моделирования примерно 30% ко ...>>

Музыка как естественный анальгетик 30.11.2025

Ученые все активнее исследуют немедикаментозные способы облегчения боли. Одним из перспективных направлений становится использование музыки, которая способна воздействовать на эмоциональное состояние и когнитивное восприятие боли. Новое исследование международной группы специалистов демонстрирует, что даже кратковременное прослушивание любимых композиций может значительно снижать болевые ощущения у пациентов с острой болью в спине. В эксперименте участвовали пациенты, обратившиеся за помощью в отделение неотложной помощи с выраженной болью в спине. Им предлагалось на протяжении десяти минут слушать свои любимые музыкальные треки. Уже после этой короткой сессии врачи фиксировали заметное уменьшение интенсивности боли как в состоянии покоя, так и при движениях. Авторы исследования подчеркивают, что музыка не устраняет саму причину боли. Тем не менее, она воздействует на эмоциональный фон пациента, снижает уровень тревожности и отвлекает внимание, что в сумме приводит к субъективном ...>>

Алкоголь может привести к слобоумию 29.11.2025

Проблема влияния алкоголя на стареющий мозг давно вызывает интерес как у врачей, так и у исследователей когнитивного старения. В последние годы стало очевидно, что границы "безопасного" употребления спиртного размываются, и новое крупное исследование, проведенное международной группой ученых, вновь указывает на это. Работы Оксфордского университета, выполненные совместно с исследователями из Йельского и Кембриджского университетов, показывают: даже небольшие дозы алкоголя способны ускорять когнитивный спад. Команда проанализировала данные более чем 500 тысяч участников из британского биобанка и американской Программы миллионов ветеранов. Дополнительно был выполнен метаанализ сорока пяти исследований, в общей сложности включавших сведения о 2,4 миллиона человек. Такой масштаб позволил оценить не только прямую связь между употреблением спиртного и развитием деменции, но и влияние генетической предрасположенности. Один из наиболее тревожных результатов касается людей с повышенным ге ...>>

Случайная новость из Архива Самообучаемая электрическая сеть 30.03.2022 Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков. Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений. "Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков". Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат. "Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно". Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе. Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений. "Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".

Другие интересные новости:

▪ Умный подгузник на платформе Intel

▪ Снеки из клубники

▪ Двигатель из молекул

▪ Новый трехфазный анализатор качества электроэнергии

▪ Датчики на айбергах засекут подводные лодки

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Детекторы напряженности поля. Подборка статей

▪ статья Бить баклуши. Крылатое выражение

▪ статья Какая птичка самая маленькая в Британии? Подробный ответ

▪ статья Несессер туриста. Советы туристу

▪ статья Безэлектродные индукционные люминесцентные лампы. Принцип действия. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Зонт и платки. Секрет фокуса

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2025