Asw29238 Предлагаемые программа и бюджет на двухлетний период 2016-2017 ГГ (стр. 44 )

Разница между эквивалентной суммой, действующей на дату подачи заявки, и суммой, конвертируемой в швейцарские франки на день оплаты по обменным курсам ООН, составляет прибыль или потери в доходах РСТ.  На следующем графике показан месячный объем прибыли/потерь в доходах РСТ.

К немалому удивлению участников рынка Национальный банк Швейцарии (НБШ) объявил 15 января 2015 г. об отказе от нижнего предела обменного курс швейцарского франка к евро, чем спровоцировал резкое удорожание франка.  Ожидается, что в результате этого система РСТ потеряет дополнительные 3,1 млн шв. франков дохода.
Действующая шкала пошлин в рамках РСТ представлена в таблицах ниже.

Шкала пошлин РСТ (по состоянию на 1 января 2004 г.) (в шв. франках)	Пересмотренная шкала пошлин РСТ (по состоянию на 1 июля 2008 г.) (в шв. франках)

Мадрид

Мадрид – Прогнозируемый спрос на услуги международной регистрации

На диаграмме 6 показана прогнозируемая динамика на 2015-2017 гг.  Прогноз объема регистраций в рамках Мадридской системы основан на нескольких моделях, в том числе на авторегрессионных, эконометрических и передаточных моделях.  Авторегрессионные модели применяются и к регистрациям, и к заявкам.  Результаты анализа заявок затем преобразуются в прогноз регистраций с учетом усредненного времени на обработку.  Эконометрические модели основываются на фактических данных о ВВП и на прогнозах ВВП, публикуемых Международным валютным фондом (МВФ).  Результаты, полученные с помощью различных моделей, сводятся воедино, с тем чтобы снизить влияние погрешности, возникающей в результате выбора конкретной модели.

Диаграмма 6.  Спрос на международную регистрацию в рамках Мадридской системы

Приведенные выше значения были добавлены к результатам, полученным с помощью авторегрессионных моделей.  Число регистраций, видимо, будет находиться в пределах определенных вероятностей.  На следующих графике и таблице показано вероятностное распределение заявок.

Вероятностное распределение заявок

Сценарии подачи заявок в рамках Мадридской системы

Мадрид – прогнозируемый спрос на услуги по продлению регистраций

На диаграмме 7 показана прогнозируемая динамика на 2015-2017 гг.  Прогнозирование числа продлений также осуществляется с помощью регрессионных моделей и передаточной модели.  Помимо авторегрессионных моделей, использовавшихся для расчета времени продления, мы использовали регрессионную модель как в отношении продлений, так и в отношении регистраций.  В рамках данной регрессионной модели предполагается, что число первоначальных продлений находится в зависимости от числа регистраций в течение десятилетнего лага, и число последующих продлений находится в зависимости от предшествующих продлений в течение десятилетнего лага.  В передаточной модели рассматривается потенциальный объем регистраций, которые будут продлеваться, и используется процентный показатель, рассчитываемый на основе данных за предыдущие годы.  Затем результаты, полученные с помощью различных моделей, сводятся воедино.

Диаграмма 7.  Прогноз продлений в рамках Мадридской системы

Вероятностное распределение продлений

Сценарии продлений в рамках Мадридской системы

Ожидаемый уровень доходов в виде пошлин в рамках Мадридской системы

В рамках Мадридской системы доходы в виде пошлин формируются за счет оплаты трех категорий услуг, предлагаемых ВОИС в рамках Мадридской системы, а именно:  (а) внесение записи о международных регистрациях; (b) внесение записи о продлении срока действия регистраций;  (c) внесение записи о последующих указаниях и (d) другие услуги, включая внесение различных изменений и предоставление выписок. 
На диаграмме 8, ниже, показаны прогнозируемые данные о доходах в виде пошлин в рамках Мадридской системы в 2015-2017 гг. применительно к каждой из трех вышеупомянутых категорий услуг.  Сметные доходы основаны на числе международных регистраций и продлений, записи о которых, как ожидается, будут внесены в 2015-2017 гг.

Диаграмма 8.  Ожидаемый уровень доходов в виде пошлин в рамках Мадридской системы

в разбивке по источникам

Вероятностное распределение доходов

Сценарии доходов в рамках Мадридской системы

В следующей таблице приводится информация о фактическом и ожидаемом числе регистраций и продлений в 2012-2017 гг., а также о фактическом и ожидаемом изменении среднего размера пошлины в течение этого периода.  Средний размер пошлины исчисляется путем деления совокупных доходов в виде пошлин в рамках Мадридской системы на общее число регистраций и продлений за каждый конкретный год.

Таблица 16.  Совокупный доход в виде пошлин и средний размер пошлины

в рамках Мадридской системы

Впервые передовая модель прогнозирования, схожая с моделью, используемой для прогнозирования деятельности в рамках системы РСТ, была применена в двухлетнем периоде 2014-2015 гг. для составления прогнозов регистрационной деятельности в рамках Мадридской и Гаагской систем.  Эта модель учитывает не только предшествующую деятельность в рамках Мадридской системы, но и заявки на регистрацию товарных знаков и регистрационную деятельность в других ведомствах, и, среди прочего, экономический прогноз МВФ.  В условиях сохраняющейся неопределенности экономической ситуации в мире и необходимости в более обширных данных об использовании новой модели прогнозирования, в соответствующем функциональном подразделении было сочтено целесообразным сделать прогноз по Мадридской системе немного более консервативным.  Эти цифры приводятся в следующей таблице и служат основой для Программы и бюджета на 2016-2017 гг.

Таблица 17.  Совокупный доход в виде пошлин и средний размер пошлин

в рамках Мадридской системы (основа для ПБ на 2016-2017 гг.)

Гаага

Гаага – прогнозируемый спрос на услуги по международной регистрации

В диаграмме 9 показана прогнозируемая динамика в 2015-2017 гг.  Ожидаемое присоединение Китая, Японии, Республики Корея, Российской Федерации и Соединенных Штатов Америки к Гаагской системе окажет значительное воздействие, начиная с 2015 г. и далее, и, возможно, приведет к резкому увеличению числа заявок и росту доходов.  Прогноз числа регистраций в рамках Гаагской системы основан на различных моделях, включая авторегрессионные модели, эконометрические модели и передаточные модели.  Авторегрессионные модели применяются к регистрациям.  Эконометрические модели основываются на фактических данных о ВВП и прогнозах ВВП, публикуемых Международным валютным фондом.  Затем результаты, полученные с использованием различных моделей, сводятся воедино, с тем чтобы снизить влияние погрешности, возникающей в результате выбора конкретной модели.

Диаграмма 9.  Регистрации и продления в рамках Гаагской системы

Учитывая перспективу присоединения нескольких новых государств-членов, начиная с 2014 г. и далее, для оценки воздействия факта присоединения на число регистраций мы использовали передаточную модель.  В рамках модели используются данные по «перекрестным заявкам» на основании Парижской конвенции существующих членов Гаагской системы и новых государств-членов.  В частности, для подсчета дополнительных заявок, поступающих от существующих членов в результате присоединения, приблизительно рассчитываются «показатели перехода».  Кроме того, в целях прогнозирования «заявочного» потенциала новых членов используются усредненные «показатели перехода» существующих членов Гаагской системы.  Следует отметить, что фактические «показатели перехода» индивидуальны для каждой страны.  Использование усредненных показателей перехода применительно к новым членам, возможно, является наилучшим способом достичь достоверного результата, но это вносит дополнительную погрешность в прогнозные значения.  Текущая оценка основана на следующих предположениях относительно времени присоединения.

Новые члены
Республика Корея	Июль 2014 г.
Япония	Май 2015 г.
Соединенные Штаты Америки	Май 2015 г.
Китай	2018 г.