Предметом исследования является выбор модели финансового прогнозирования доходов бюджета, позволяющей наиболее корректно провести оценку и получить прогнозное значение на следующий период. Целью исследования является выявление перспективных моделей финансового прогнозирования доходов бюджета РФ. Применяемые с 60-х гг. ХХ в. DSGE-модели не смогли выявить целый ряд кризисов и своевременно предсказать уровень изменения государственных доходов в США, Еврозоне, России, что не позволило оперативно корректировать политику, проводимую в области управления государственными доходами. Новизна исследования состоит в выявлении недостатков современной методологии финансового прогнозирования, связанных с устареванием используемых подходов и необходимостью поиска новых моделей, позволяющих оперативно уточнять прогностические результаты. В исследовании использовались такие методы, как: измерение прогнозных величин и размера их ошибок, анализ и сравнение результатов, полученных по методам и моделям машинного и глубокого обучения. В результате исследования прогностических методов и моделей машинного и глубокого обучения, используемых в реальном бизнесе, на фондовом рынке и в государственных финансах, были отобраны наиболее перспективные из них. Основными критериями отбора послужили: возможность моделирования нелинейных связей параметров, оперативность расчета, минимальность ошибки, отсутствие проблемы с переобучением. В процессе исследования была выявлена целесообразность проведения декомпозиции временных рядов, что позволило минимизировать прогностические ошибки и выбрать наиболее точную из моделей для прогнозирования доходов бюджета РФ. Результаты исследования могут быть использованы для формирования системы прогнозных показателей, применяемых для разработки системы дашбордов для государственных служащих с целью повышения точности и оперативности принимаемых ими решений.