Применение методов математического моделирования в прогнозировании преступлений коррупционной направленности

Бесплатный доступ

Коррупционные проявления представляют повышенную общественную опасность, поскольку они приводят к укреплению организованной преступности, ее сращиванию с государственным аппаратом. В статье осуществлено прогнозирование преступлений коррупционной направленности с применением методов математического моделирования, что обусловливает практическую значимость исследования и его прикладной характер. Материалы и методы: методологическую основу работы составляют статистические подходы, методы аппроксимации и интерполяции, примененные для анализа статистических данных отчётов, представленных в традиционной табличной форме, не отражающей аналитические зависимости исследуемых показателей. Результаты исследования: в статье рассмотрен метод интервального прогнозирования, в рамках которого проведена аппроксимация динамики коррупционных преступлений с помощью трендовых моделей различного уровня по данным отчетов ГИАЦ МВД России за 2003-2019 гг. Выводы и заключения: показано что, для аппроксимации процессов динамики преступлений временного ряда наиболее предпочтительно использование многофакторной полиномиальной функции. Вместе с тем аппроксимацию процессов коррупционной направленности предпочтительно осуществлять только с использованием многофакторной полиномиальной модели не ниже полинома третьей степени.

Еще

Коррупционные преступления, социальные явления, криминологические показатели, статистические методы, аппроксимация, прогнозирование, трендовые модели

Короткий адрес: https://sciup.org/143173195

IDR: 143173195   |   DOI: 10.24411/2312-3184-2020-10035

Список литературы Применение методов математического моделирования в прогнозировании преступлений коррупционной направленности

  • Андрианов В.Д. Коррупция как глобальная проблема: история и современность. - М.: Экономика, 2013. - 304 c.
  • Andrianov V.D. Corruption as a global problem: history and modernity / V.D. Andrianov. - M.: Economics, 2013. - 304 p.
  • Демаков В.И. Правовая статистика: практикум / В.И. Демаков, Ю.Э. Голодков, Е.Ю. Ларионова, Е.Е. Ровина. - Иркутск: ФГКОУ ВО ВСИ МВД Рос-сии, 2019. - 79 с.
  • Demakov V.I. Legal statistics: workshop / V.I. Demakov, Yu.E. Golodkov, E.Yu. Larionova, E.E. Rovin. - Irkutsk: Federal State Funded Educational Institution of Higher Education in the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2019. - 79 p.
  • Коимшиди Г.Ф. Выборочный метод в научных исследованиях (методы математической статистики в социологии и криминологии): учебное пособие / Г.Ф. Коимшиди, И.А. Черникова. - М.: ВНИИ МВД России, 2008. - 47 c.
  • Coimshidi G.F. The selective method in scientific research (methods of mathematical statistics in sociology and criminology): a training manual / G.F. Coimshidi, I.A. Chernikov. - M.: All-Russian Research Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2008. - 47 p.
  • Кузовков Ю.В. История коррупции в России. - М.: Анима-Пресс, 2013. - 539 с.
  • Kuzovkov Yu.V. History of corruption in Russia. - M.: Anima-Press, 2013. - 539 p.
  • Кузовков Ю.В. Мировая история коррупции. - М.: Анима-Пресс, 2010. - 632 с.
  • Kuzovkov Yu.V. World history of corruption. - M.: Anima-Press, 2010. - 632 p.
  • Малышева Т.А. Численные методы и компьютерное моделирование. Лабораторный практикум по аппроксимации функций: учебно-метод. пособие. - СПб.: Университет ИТМО, 2016. - 33 с.
  • Malysheva T.A. Numerical methods and computer modeling. Laboratory workshop on approximation of functions: Textbook.-method. allowance. - SPb.: ITMO University, 2016. - 33 p.
  • Пригарин С. М. Численный анализ (интерполяция, численное дифференцирование и интегрирование): учебное пособие. - Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2018. - 90 с.
  • Prigarin S. M. Numerical analysis (interpolation, numerical differentiation and integration): textbook. allowance / S. M. Prigarin. - Novosib. state un-t. - Novosibirsk: CPI NSU, 2018.- 90 s.
  • Садовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова. - М.: МФПУ Синергия, 2016. - 152 c.
  • Sadovnikova N.A. Analysis of time series and forecasting / N.A. Sadovnikova, R.A. Shmoilova. - M.: MFPU Synergy, 2016.- 152 p.
  • Состояние преступности в России за январь-декабрь 2003-2019 гг. - М.: ФКУ "Главный информационно-аналитический центр" МВД России.
  • The state of crime in Russia for January-December 2003-2019 - M.: FKU "Main Information and Ana-lytical Center" of the Ministry of Internal Affairs of Russia
  • Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. - М.: КД Либроком, 2017. - 240 c.
  • Tsygichko V.N. Prediction of socio-economic processes / V.N. Tsygichko. - M.: CD Librocom, 2017. - 240 p.
  • Андрианов В.Д. Коррупция как глобальная проблема: история и современность. - М.: Экономика, 2013. - 304 c.
  • Andrianov V.D. Corruption as a global problem: history and modernity / V.D. Andrianov. - M.: Economics, 2013. - 304 p.
  • Демаков В.И. Правовая статистика: практикум / В.И. Демаков, Ю.Э. Голодков, Е.Ю. Ларионова, Е.Е. Ровина. - Иркутск: ФГКОУ ВО ВСИ МВД России, 2019. - 79 с.
  • Demakov V.I. Legal statistics: workshop / V.I. Demakov, Yu.E. Golodkov, E.Yu. Larionova, E.E. Rovin. - Irkutsk: Federal State Funded Educational Institution of Higher Education in the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2019. - 79 p.
  • Коимшиди Г.Ф. Выборочный метод в научных исследованиях (методы математической статистики в социологии и криминологии): учебное пособие / Г.Ф. Коимшиди, И.А. Черникова. - М.: ВНИИ МВД России, 2008. - 47 c.
  • Coimshidi G.F. The selective method in scientific research (methods of mathematical statistics in sociology and criminology): a training manual / G.F. Coimshidi, I.A. Chernikov. - M.: All-Russian Research Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2008. - 47 p.
  • Кузовков Ю.В. История коррупции в России. - М.: Анима-Пресс, 2013. - 539 с.
  • Kuzovkov Yu.V. History of corruption in Russia. - M.: Anima-Press, 2013. - 539 p.
  • Кузовков Ю.В. Мировая история коррупции. - М.: Анима-Пресс, 2010. - 632 с.
  • Kuzovkov Yu.V. World history of corruption. - M.: Anima-Press, 2010. - 632 p.
  • Малышева Т.А. Численные методы и компьютерное моделирование. Лабораторный практикум по аппроксимации функций: учебно-метод. пособие. - СПб.: Университет ИТМО, 2016. - 33 с.
  • Malysheva T.A. Numerical methods and computer modeling. Laboratory workshop on approximation of functions: Textbook.-method. allowance. - SPb.: ITMO University, 2016. - 33 p.
  • Пригарин С. М. Численный анализ (интерполяция, численное дифференцирование и интегрирование): учебное пособие. - Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2018. - 90 с..
  • Prigarin S. M. Numerical analysis (interpolation, numerical differentiation and integration): textbook. allowance / S. M. Prigarin. - Novosib. state un-t. - Novosibirsk: CPI NSU, 2018.- 90 s.
  • Садовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова. - М.: МФПУ Синергия, 2016. - 152 c
  • Sadovnikova N.A. Analysis of time series and forecasting / N.A. Sadovnikova, R.A. Shmoilova. - M.: MFPU Synergy, 2016.- 152 p.
  • Состояние преступности в России за январь-декабрь 2003-2019 гг. - М.: ФКУ "Главный информационно-аналитический центр" МВД России.
  • The state of crime in Russia for January-December 2003-2019 - M.: FKU "Main Information and Analytical Center" of the Ministry of Internal Affairs of Russia.
  • Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. - М.: КД Либроком, 2017. - 240 c.
  • Tsygichko V.N. Prediction of socioeconomic processes / V.N. Tsygichko. - M.: CD Librocom, 2017. - 240 p.
Еще
Статья научная