Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в регионе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Швецов, Андрей Владимирович
Место защиты Москва
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.12
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в регионе"

На правах рукописи

ШВЕЦОВ АНДРЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ ПРЕСТУПНОСТИ В РЕГИОНЕ

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2006

Работа выпонена на кафедре экономической кибернетики Марийского государственного университета.

Научные руководители:

Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор экономических наук, профессор Дуброва Татьяна Абрамовна кандидат экономических наук, профессор Бакуменко Людмила Петровна

доктор экономических наук, профессор Кузнецов Владимир Иванович

кандидат экономических наук, доцент Агентова Галина Владимировна

Министерство экономического развития, промышленности и торговли Республики Марий Эл

Защита диссертации состоится 26.01.2006 г. в 14.00 на заседании диссертационного совета К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 1 9501, Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан 23 декабря 2005 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент V Н.Я.Бамбаева

1о&6 4

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Преступность относится к числу глобальных проблем человечества, затрагивает практически все сферы жизни, представляя непреходящую опасность для личности и общества. Исключительно многообразные проявления преступности оказывают существенное, подчас определяющее влияние на нравственную и правовую атмосферу в обществе, духовную жизнь людей, их каждодневное общение, на их ценностные ориентации и мировосприятие внешнюю и внутреннюю политику, экономическую, производственную' и финансовую деятельность.

В России продожает сохраняться сложная криминальная ситуация Ряд мощных по своей значимости криминогенных факторов продожает оказывать деструктивное воздействие на состояние правопорядка в Российской Федерации, на систему защиты граждан, а также государственных и общественных институтов от криминальной опасности. Влияние социально-негативных факторов проявилось в усилении террористической опасности для всех граждан страны, в увеличении массива преступлений, совершаемых в общественных местах, в продожающемся росте отдельных видов преступлений против личности и против собственности, в разрастающейся наркотизации населения и во многих других отношениях.

Преступность является одним из основных показателей, характеризующих состояние общества, индикатором его социально-экономического благополучия. Без учета этого фактора невозможно разобраться в процессах, происходящих в обществе. В то же время, сама преступность, как результат социально-экономических условий, дожна являться объектом пристального изучения специалистов. Только в этом случае у государства появится возможность выявления приоритетных направлений борьбы с преступностью.

Очевидно, что борьбу с преступностью необходимо начинать на более ранних этапах, уделяя особое внимание профилактике правонарушений.

Выбор темы диссертационной работы обусловлен необходимостью комплексного исследования проблем преступности во взаимосвязи с социально-экономическим положением регионов с целью выявления факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на криминогенную ситуацию в регионах, и определения мер по борьбе с преступностью. Существенную помощь в решении этого комплекса задач могут оказать методы прикладной статистики и эконометрики.

.НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

С-Петеабург Х

ОЭ Щ> **т/Ц ,

С. Пен ОЭ л

Вышесказанное определяет актуальность темы диссертационного исследования, ее научную и практическую значимость.

Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа социально-экономического положения региона и его влияния на уровень преступности на примере Республики Марий Эл.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

- выявить тенденции экономического развития Республики Марий 1л и исследовать социально-экономические предпосыки развития преступности в регионе;

- определить социально-экономические факторы, оказывающие наиболее существенное влияние, как на общий уровень преступности, так и на отдельные ее виды в субъектах Привожского федерального округа (ПФО);

- предложить подход к многомерной классификации регионов ПФО на однородные по социально-экономическому положению группы;

- разработать агоритм ранжирования регионов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающийся на результаты типо-логизации регионов;

- разработать методику получения прогнозных оценок уровня преступности в Республике Марий Эл.

Объектом исследования являются субъекты Привожского федерального округа.

Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих развитие регионов Привожского федерального округа.

Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в области статистики, эконометрики, криминологии, региональной экономики и компьютерной обработки информации.

В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного и регрессионного анализа, многомерной классификации, анализа рядов динамики и прогнозирования, нейросетевые методы, табличные и графические методы представления результатов исследования.

Для обработки исходной информации использовались пакеты прикладных программ л^айвйса и Ое<11М*ог 4.2.

Информационную базу диссертационной работы составили официальные данные Росстата, материалы периодической печати и официальных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.

Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа влияния социально-экономического положения регионов на уровень преступности.

В работе сформулированы и выносятся на защиту следующие наиболее существенные результаты, полученные автором:

- выявлены современные тенденции в динамике социально-экономических показателей развития Республики Марий Эл и основных видов преступности, зарегистрированных на ее территории;

- предложена методика выявления социально-экономических факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на формирование криминогенной ситуации в субъектах ПФО;

- разработан подход к типологизации регионов по уровню социально-экономического развития, опирающийся на комплексное использование кластерного анализа и нейросетевых технологий (самоорганизующихся карт Кохонеиа);

- разработана и апробирована методика формирования рейтинговой оценки субъектов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающаяся на результаты их многомерной классификации;

- построены регрессионные модели, определяющие зависимость общего уровня преступности и ее отдельных видов от социально-экономических факторов;

- получены прогнозные оценки уровня преступности в Республике Марий Эл в 2005 г. на основе регрессионной модели, построенной по качественно неоднородным данным.

Практическая значимость исследования состоит в том, что результаты проведенного исследования могут быть использованы в работе Министерств (Управлений) Внутренних Дел субъектов Российской Федерации и Территориальных органов Росстата для моделирования развития криминогенной ситуации в регионах, Министерств (Управлений) экономики и планирования субъектов ПФО при разработке стратегии развития регионов.

Результаты исследования используются в учебном процессе Марийского Государственного Университета по курсам Эконометрика и Математические методы и модели в экономике.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы, выносимые на защиту, докладывались на второй Российско-Амери-

капской региональной конференции (октябрь 2002г.) по вопросам моделирования и прогнозирования финансовых и экономических показателей, ежегодных научно-практических конференциях Марийского Госуниверситета (МарГУ), в 2002, 2003 и 2004 гг.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Публикации, Основные положения диссертации были отражены в 11 работах, общим объемом 1,9 п.л.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цели и задачи исследования, раскрыты теоретические и методологические основы диссертационной работы, определена научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе Сравнительный анализ социально-экономического положения Республики Марий Эл и других субъектов Привожского федерального округа выявлены тенденции экономического развития Республики Марий Эл и других субъектов ПФО, исследованы социально-экономические предпосыки развития преступности в регионе, проведен анализ криминогенной ситуации в Республике Марий Эл.

Преступность - сложное и многогранное социальное явление. Ее уровень определяется политической и экономической ситуацией, развитием законодательной базы, состоянием социальной сферы жизни общества. Таким образом, интенсивность криминализации населения можно рассматривать в качестве одного из индикаторов уровня жизни. С этой целью в работе был рассчитан коэффициент криминогенной пораженности (КП):

ш=м1тооЛ Б

где М - число выявленных лиц, совершивших преступления;

5 - численность населения в возрасте от 14 до 55 лет для женщин и 60 лет для мужчин.

По результатам проведенного исследования Республика Марий Эл попала в группу субъектов РФ со средними показателями криминогенной пораженности.

Для определения степени влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в Республике Марий Эл было проанализировано социально-экономическое положение в республике и в других субъектах Привожского федерального округа.

В работе сделан вывод о необходимости регионального подхода к оценке преступности, что позволит дифференцировать борьбу с преступностью с учетом конкретных условий. При этом появляется возможность глубже проникать в механизм детерминации преступности и ее изменений, устанавливать закономерности порождения и функционирования преступности в разных по своим социально-экономическим, социально-культурным и иным характеристикам регионах, выделять в этих закономерностях общее и специфическое. Все это служит необходимой предпосыкой вырабогки стратегических мер борьбы с преступностью.

Одной из целей изучения региональных особенностей преступности является выделение регионов с новыми социальными явлениями и процессами, определяющими и новые тенденции преступности. Такой подход будет способствовать выработке мер по предупреждению преступности путем целенаправленного воздействия на социально-экономические условия и факторы, детерминирующие рост криминогенной активности населения региона. Состояние преступности в Республике Марий Эл определяется в значительной степени социально-экономическими условиями, чаще всего не зависящими от правоохранительных органов.

Приведенные на рис. 1 данные свидетельствуют о том, что, несмотря на снижение в 2002 г. в Республике Марий Эл числа зарегистрированных преступлений, преступность имеет еще довольно высокий уровень и в основе ее лежат глубокие социально-экономические корни. Так количество зарегистрированных преступлений в Республике Марий Эл в 2003 г. составило 14,2 тыс. и по сравнению с 1999 г. снизилось на 22,8%, повысившись, однако, на 10,9% относительно уровня 2002 г.

Из общего числа преступлений, зарегистрированных в 2003 г., 5,0 тыс. отнесено к тяжким и особо тяжким преступлениям. Их число уменьшилось по сравнению с 1999 г. примерно в 2,5 раза. Однако практически каждое шестое из них совершено в общественных местах.

Для выявления степени зависимости между отдельными видами преступлений и социально-экономическими показателями, был проведен корреляционный анализ.

1999 2000 2001 2002 2003

Число преступлений, тыс.

Число тяжких и особо тяжких преступлений, тыс.

Рис. 1. Количество преступлений, зарегистрированных в Республике Марий Эл

По результатам исследования зависимости тяжких и особо тяжких преступлений от социально-экономических показателей установлено, что данный вид преступлений имеет очень тесную связь с уровнем среднедушевого дохода. Значение парного коэффициента корреляции (-0,96) показывает, что с увеличением среднедушевого дохода в регионах средний уровень тяжких и особо тяжких преступлений снижается.

Наиболее распространенный вид преступлений в Республике Марий Эл - это кражи. Их удельный вес в структуре преступности в 1999 г. составлял 51,8%, в 2003 г. - 44,6%.

На рис. 2 представлена динамика количества зарегистрированных краж. С 1999 г. по 2002 г. наблюдается тенденция снижения их уровня в Республике Марий Эл. Существенное снижение в 2002 г. зарегистрированного количества краж на 50% по сравнению с 2001 г. повлекло и снижение общего объема регистрируемой преступности на 26,9% в Республике Марий Эл., однако в 2003 г. вновь произошло увеличение этого показателя в 1,5 раза по сравнению с 2002 г.

Существенное снижение зарегистрированного количества краж в 2002 г. может быть объяснено влиянием факторов социального, экономического и социально-психологического содержания.

12000 10000 8000 Н 6000 4000 -2000 -0

2000 2001 2002 2003

ХКражи - всего

в том числе из квартир

Рис. 2. Динамика изменения количества краж, зарегистрированных в Республике Марий Эл

Кроме того, определенную роль сыграли организационно-правовые воздействия, которые были связаны с введением нового уголовно-процессуального законодательства и Кодекса об административных правонарушениях.

Анализ совершенных преступлений на территории Республики Марий Эл показал, что экономическая ситуация, влияющая на социальное положение граждан, способствует совершению преступлений лицами, не имеющими постоянного источника дохода. Данной категорией лиц в 2003 г. совершено свыше половины преступлений (57,6%) из числа расследованных (рис. 3).

Неэффективность системы социальной реабилитации, трудового и бытового устройства лиц с криминальным прошлым способствует росту рецидивной преступности. В 2003 г. в Республике Марий Эл каждое пятое преступление из числа расследованных совершено ранее судимыми гражданами. Также в неблагополучные группы риска, формирующие потенциально преступную среду, попадают нищие, бомжи, малоимущие, беженцы, безработные и пр.

Данные Территориального органа Росстата по Республике Марий Эл об уровне и границах бедности свидетельствуют о том, что в республике сформировалась достаточно устойчивая^ социальная группа, чьи доходы не обеспечивают допустимого минимума погребления. Величина среднедушевого денежного дохода населения, уровень жизни которого ниже черты бедности, в 2003 г. составила примерно 963 рубля или 53,7% от величины прожиточного минимума.

Без постоянного

Учащиеся и Н определенного

студенты ( Ч места

11,7% Иногородние жительства

1,5% 1.3%

Рис. 3. Структура выявленных лиц, совершивших преступления в 2003 г. в Республике Марий Эл

Численность экономически активного населения республики в 2003 г составила 369,4 тыс. человек. В их числе 324,4 тыс. человек составили лица, имевшие работу или доходное занятие и 45,0 тыс. человек незанятые, ищущие работу и готовые приступить к ней, которые в соответствии со Стандартами Международной организации труда классифицировались как безработные.

Уровень регистрируемой безработицы к концу 2003 года был равен 13,8 % от экономически активного населения; нагрузка незанятого населения, состоявшего на учете в органах службы занятости, на одну заявленную вакансию составила 3,3 человека против 4,4 человека к концу 1999 г. В 2003 г. по сравнению с 2002 г. численность безработных увеличилась на 0,8 тыс. человек (8,7%).

Для сравнительного анализа качества жизни населения субъектов Привожского федерального округа был рассчитан показатель социально-экономической эффективности (СЭЭ), равный произведению величины валового регионального продукта (на душу населения) на ожидаемую продожительность жизни населения региона при рождении. В табл. 1 приведены результаты ранжирования субъектов Привожского федерального округа России за 2003 г. в соответствии со значением рассчитанного показателя.

Таблица I

Сравнительная оценка социально-экономической эффективности развития регионов Привожского федерального округа в 2003 г.

Регионы ПФО Валовой региональный продукт на душу населения, р. Ожидаемая продожительность жизни населения при рождении, лет Ранг региона в соответствии со значением показателя СЭЭ

Республика Башкортостан 52489,1 66,08 5

Республика Марий Эл 25257,6 64 13

Республика Мордовия 26874,8 66,72 12

Республика Татарстан 69628,2 67,55 2

Удмуртская Республика 51463,8 64,34 6

Чувашская Республика 29716,7 66,05 11

Кировская область 34667,6 64,38 9

Нижегородская область 55089,6 64,45 4

Оренбургская область 46886,2 65,1 7

Пензенская область 22972,8 66,01 14

Пермская область 66500,7 62,97 3

Самарсхая область 73178,3 65,5 1

Саратовская область 39227 65,8 8

Ульяновская область 33916 65,29 10

Проведенный анализ за ряд лет показал, что наиболее высокий показатель социально-экономической эффективности и в 1999 и 2003 г был в Самарской области (1-е место), а наиболее низкий - в Пензенской области (14-е место). В 1999 г. в Республике Марий Эл, занимающей 13-е место, значение показателя социально-экономической эффективности было в 2,7 раза ниже, чем в Самарской области. В 2003 г. Республика Марий Эл осталась на том же предпоследнем 13-м месте, а значение показателя СЭЭ уступало соответствующему значению показателя для Самарской области в 3 раза.

Во второй главе Методика многомерного статистического анализа влияния социально-экономических факторов на уровень преступности разработана и апробирована методика выявления социально-экономических факторов, оказывающих наиболее существенное влияние как на общий уровень преступности, так и на отдельные ее ви-

ды в субъектах Привожского федерального округа; разработан подход к типологизации регионов по уровню социально-экономического развития, опирающийся на комплексное использование кластерного анализа и нейросетевых технологий (самоорганизующихся карт Кохонена).

Для определения статистической зависимости общего уровня преступности уДр o социально-экономических факторов был проведен регрессионный анализ по всей совокупности субъектов, входящих в Привожский федеральный округ.

Также регрессионный анализ был применен для моделирования уровня отдельных видов преступности, а именно: для моделирования уровня зарегистрированных краж (у^) и уровня зарегистрированных грабежей и разбоев (угр.р).

В диссертационной работе был реализован агоритм пошагового регрессионного анализа с включением переменных.

Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 2.

Приведенные в табл 2 статистические характеристики свидетельствуют о значимости pe рессионных уравнений и их коэффициентов (при а=0,05).

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа

.V п.п Регрессионное уравнение FH R2

1 ynp=-417,73+0?lxls t. (-2,96) (3,86) 6,3 0,954

2 Уф =-17,83 +0,66xJ3 +0,66xj U (-2,29) (2,82) (2,32) 5,6 0,547

3 Угр.р ="7,77 +0,66х,3 + 0?8xs + 0J3xt8 I,, (-3,60) с3,50) (3,361 (3,22) 7,0 0,703

Коэффициент детерминации для уравнения (1) показывает, что дисперсия значений уровня преступности (уДр) на 95,4% объясняется влиянием фактора Х{$ - уровень регистрируемой безработицы, (%). Исследование уравнения (2) показало, что дисперсия признака Уровень зарегистрированных краж (у^,) на 54,7% зависит от вошедших в мо-

дель факторов (Хц - доля экономически активного населения, %, х^ -уровень регистрируемой безработицы, %). В уравнении (3), позволяющем моделировать уровень зарегистрированных грабежей и разбоев, наряду с признаками Хи, Хц, оказывающими значительное воздействие на результативный признак и в предыдущем уравнении (2), присутству-. ет регрессор х^ (валовой региональный продукт на душу населения,

тыс. руб./чел).

Таким образом, проведенный анализ подтвердил предполагаемую

* существенную зависимость как уровня преступности в целом, так и ее отдельных видов от социально-экономических факторов. И, если пря мая зависимость уровня преступности от уровня регистрируемой безра ботицы очевидна, то следует отметить, что рост доли экономически ак тивного населения (Х;з), валового регионального продукта на душу населения (дг/в), сопровождающийся значительным увеличением расслоения общества по доходам, также ведет к росту преступности. Это является одной из наиболее острых социальных проблем в настоящее время как в целом для России, так и для Привожского федерального округа.

Полученный вывод подтверждается проведенным исследованием показателей дифференциации доходов населения по регионам ПФО значениями коэффициентов Фондов (соотношение суммарных доходов первой и последней децильных групп), коэффициентов Лоренца и Джини. Например, проведенный анализ показал, что если в 1999 г. е. Республике Марий Эл среднедушевые денежные доходы 10% наиболее обеспеченного населения превышали доходы такой же доли малообеспеченного населения в 7,2 раза, в 2002 г. - в 9,9 раза, то уже в 2003 г этот показатель составлял 10,9 раза. При этом, в 2003 г. в Республике Марий Эл доля населения с денежными доходами ниже величины про) житочного минимума составила 48,5%.

Поэтому оздоровлению криминогенной ситуации в регионах ПФО снижению уровня преступности будут способствовать меры по созда-

* нию новых рабочих мест (в том числе в сельском хозяйстве), по привлечению инвестиций на развитие производства, по общему подъему на более высокий уровень доходов населения, с преодолением столь существенного расслоения населения по доходам.

Так как корни преступности тесно взаимосвязаны с проблемами в социальной и экономической жизни регионов, то практически значимой задачей представляется проведение многомерной классификации субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития. Разбиение регионов на однородные по соци-

ально-зкономическому положению группы осуществлялось с использованием широкого круга иерархических агломеративных агоритмов кластерного анализа, а также итеративного метода К-средних.

Наилучшее разбиение определялось с учетом статистических критериев, а также учитывалась возможность проведения содержательной экономической интерпретации результатов.

Проведенный анализ показал, что полученное методом Уорда разбиение субъектов Привожского федерального округа на 4 кластера является обоснованным, каждое ядро обладает относительной однородностью.

Для проведения качественной интерпретации каждого кластера был проведен анализ средних значений исследуемых социально-экономических показателей (табл. 3.).

Таблица 3

Средние значения показателей для групп регионов с наиболее высоким (кластер 1) и низким (кластер 2) уровнем социально-экономического развития в ПФО

Средние значения признаков

№ кластера Количество объектов 1 X X За я ю I & среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. среднедушевые денежные доходы, руб. /мес. доля экономически активного населения, % уровень регистрируемой безработицы, % валовой региональный продукт на душу населения (тыс. руб./'чел)

X/ X) Хц Х,5 Х/8

1 3 1845,7 4083,4 3777,7 0,52 6,6 69769,1

2 4 1635,0 2452,0 2006 0,51 10,0 27955,5

Результаты анализа показали, чго в первый кластер входят регионы, являющиеся лидерами по социально-экономическому положению в ПФО: Самарская и Пермская области, а также Республика Татарстан. Социально-экономическое положение этих субъектов характеризуется высокой степенью устойчивости. Самыми худшими по рассматриваемым показателям в 2003 г. были социально-экономические условия субъектов, входящих во второй кластер: Пензенской области. Республики Марий Эл, Чувашии и Мордовии. Анализ средних значений по этим

двум кластерам свидетельствует о значительной дифференциации социально-экономических условий входящих в них регионов. Например, но показателю х^ (валовой региональный продукт на душу населения, руб./чел.) отношение средних значений составляет 2,5 раза, по показателю Х/5 (уровень регистрируемой безработицы, %) разница составляет 3,4 процентных пункта.

Третий и четвертый кластеры характеризуются средним уровнем социально-экономического развития по сравнению с друиши регионами Г1ФО. Учитывая взаимосвязь между низким уровнем социально-экономического развития регионов и криминогенной ситуацией, можно сделать вывод, что именно субъекты Привожского федерального округа, относящиеся ко второму кластеру, требуют пристального внимания со стороны правоохранительных органов. В то же время без подъема экономики, преобразований в социальной сфере невозможно существенно изменить криминогенную ситуацию.

Другой подход к проведению многомерной классификации субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития опирася на использование самоорганизующихся карт Кохонена, являющихся разновидностью нейросетевых методов исследования. Сравнение результатов типологизации субъектов ПФО, полученных при двух подходах: с помощью кластерного анализа и на основе самоорганизующихся карт Кохонена, позволяет оценить устойчивость полученных разбиений.

При расчете самоорганизующихся карт Кохонена на вход подавася весь набор данных (18 социально-экономических показателей). Агоритм метода, используя самообучение и проверку модели, отбрасывает незначащие факторы и проводит классификацию объектов исследования.

В результате работы агоритма классификации, была сформирована карта Кохонена с разбиением всей совокупности точек на 4 кластера (рис. 4).

Анализ распределения субъектов по кластерам показывает, что результаты двух разбиений, полученных с помощью метода Уорда и самоорганизующихся карт Кохонена, совпадают. Таким образом, классификация субъектов Привожского федерального округа, полученная двумя методами, позволила выявить группы субъектов, обладающих наибольшей однородностью по уровню социально-экономического развития. Совпадение результатов классификации свидетельствует об устойчивости полученного разбиения субъектов ПФО по уровню социально-экономического развития.

Рис. 4. Разбиение субъектов Привожского федерального округа на кластеры с помощью карты Кохонеиа

Учитывая ранее выявленную взаимосвязь уровня преступности с социально-экономическими факторами, можно сделать вывод, что борьбу с преступностью в ПФО надо проводить дифференцированно, с учетом выявленного разделения регионов но кластерам. Наибольшую обеспокоенность вызывают регионы, относящиеся к кластеру лотстающих по уровню социально-экономического развития. Именно этим регионам правоохранительные органы дожны уделять наибольшее внимание, сконцентрировав усилия как на пресечении преступных действий, так и на их предупреждении.

Адресная поддержка регионов позволит воздействовать на криминогенную обстановку в ПФО в целом, повысит статус органов испонительной власти, защищающих социальные интересы граждан.

В третьей главе Прогнозирование уровня преступности в Республике Марий Эл обоснована необходимость разработки прогнозов общего уровня преступности в регионах и ее основных видов, позволяющих формировать предупреждающую, сигнальную информацию для органов внутренних дел; получены прогнозные оценки уровня преступности в Республике Марий Эл в 2005 г, разработана и апробирована методика рейтинговой оценки регионов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития.

Построение прогнозов социально-экономического развития предусматривает безусловное финансирование государственных обязательств, включая сферу правоохранительной деятельности и усиление борьбы с преступностью.

В диссертационной работе показано, что решение комплекса задач по прогнозированию криминогенной обстановки в Республике Марий Эл дожно включать в себя следующие этапы:

1. Определение базового набора моделей, описывающих динамику преступности в регионе.

2. Оценивание коэффициентов моделей и определение статистических характеристик качества моделей на ретроспективном участке.

3. Окончательный выбор модели и получение прогнозных уровней преступности в целом и по отдельным видам преступлений для заданного времени упреждения.

4. Разработка предупреждающей, сигнальной информации, способствующей принятию мер по снижению уровня преступности, по противодействию ее росту.

Проведенный анализ показал, что одним из наиболее значимых, распространенных видов преступлений в Республике Марий Эл, являются грабежи. Поэтому разработка системы краткосрочных прогнозов этого показателя представляет большой практический интерес для органов Внутренних дел Республики Марий Эл.

Исходная информация о количестве зарегистрированных грабежей была представлена временным рядом ежеквартальных данных за период с I квартала 1999 г. по IV квартал 2004 г. Для исследования характера тенденции был использован прием агрегирования уровней за счет перехода к укрупненным интервалам динамического ряда

Исследование показало наличие тренда, характер которого близок к линейному или экспоненциальному на интервале 1999-2003 г.г.

Проведенный графический анализ квартальных данных о количестве зарегистрированных грабежей в Республике Марий Эл (рис. 5) позволил выявить наряду с трендом сезонную составляющую (видны отчетливые всплески в динамике показателя, приходящиеся на 4-й квартал). Визуальный анализ динамики показателя позволяет предположить аддитивный характер сезонности.

На первом этапе моделирования была использована адаптивная тренд-сезонная модель, опирающаяся на процедуру экспоненциального сглаживания (модель с экспоненциальным трендом и аддитивной сезонностью). Средняя относительная ошибка по модулю на ретроспективном участке для этой модели составила 14,28%. При этом было вы-

явлено существенное расхождение фактических и расчетных уровней начиная с 2004 г. Это вызвано значительным увеличением уровней исследуемого показателя. Такой резкий скачок мог быть вызван как реальным ростом уровня грабежей, так и более строгим контролем прокуратуры за деятельностью органов внутренних дел в части регистрации преступлений.

Кварталы

' ЧХЧ Фактический уровень Х -*- - Расчетный уровень]

Рис. 5. Результаты прогнозирования количества грабежей, зарегистрированных в Республике Марий Эл

Для моделирования и прогнозирования данного показателя был предложен и другой подход, опирающийся на использование моделей кривых роста в сочетании с фиктивными переменными.

В исследовании была использована аддитивная модель, содержащая трендовую, сезонную и случайную компоненты.

Общий вид модели может быть записан следующим образом:

у, =а+Ы +с2(12 +с3ё3 +с^А4 + с5?5 + е,,

где а,Ь,с2,с3,с4,с5 - коэффициенты модели;

, если наблюдение принадлежит /-му кварталу;

0 в остальных случаях;

/' = 2, 3,4;

</* = -<

1, если наблюдение принадлежит 2004 г.; 0 в остальных случаях.

Таким образом, регрессор </$ позволяет учесть сильный скачок уровня зарегистрированных грабежей по Республике Марий Эл в 2004 г

После оценивания коэффициентов модели методом наименьших квадратов, было получено следующее уравнение количества зарегистрированных грабежей:

у, = 77,37+1,741 -20,02(12 -25,59(13 + 39,28(14 + 67,66(15 (3]

ГН (12,07) {3,77) (-2,96) (-3,76) (5,71) (8.0)

& = 0,97; Р(5,18) = 65,88.

Под уравнением приведены статистические характеристики, свидетельствующие о значимости уравнения и его коэффициентов. Результаты прогнозирования по модели (3) представлены на рис. 5.

Регрессионная модель с фиктивными переменными на ретроспективном участке существенно превосходит по точности ранее описанную тренд-сезонную адаптивную модель. Относительная ошибка аппроксимации составила 8,59%. Построенная модель была использована для получения прогнозных оценок в реальном режиме времени. Согласно полученным оценкам, в 2005 г. ожидася рост уровня зарегистрированных грабежей в Республике Марий Эл по отношению к предыдущему году на 3,8% (в I полугодии на 4,0%, во II полугодии - на 3,6% по отношению к соответствующему периоду предыдущего года). Поступившие фактические данные за I полугодие 2005 г. подтвердили достаточно высокую точность ранее полученных прогнозных оценок - средняя относительная ошибка по модулю не превысила 8,5%.

Разрабатываемые прогнозные оценки могут служить основой предупреждающей информации для органов Внутренних дел Республики Марий Эл. На ее основе дожны разрабатываться практические рекомендации, направленные как на пресечение, так и на профилактику правонарушений и преступлений в Республике Марий Эл. Реализация комплекса этих мер дожна способствовать ослаблению криминогенной напряженности, оздоровлению социально-экономической ситуации в регионе.

Разработка методики рейтинговой оценки регионов по уровню социально-экономического развития и ее апробация на примере субъектов Привожского федерального округа за ряд лет позволяет оценить сдвиги, происходящие в регионах.

Предлагаемый в диссертационной работе подход опирается на ранее полученные результаты типологизации регионов ПФО с помощью кластерного анализа и самоорганизующихся карт Кохонена и включает следующие этапы:

> Проведение многомерной классификации регионов по уровню социально-экономического развития;

> Выбор эталонного региона;

> Ранжирование регионов внутри каждого кластера в соответствии с удаленностью от эталона;

> Получение итогового рейтинга по всем кластерам.

Таким образом, сначала производится разбиение исследуемой совокупности на однородные по социально-экономическому положению группы, а затем осуществляется ранжирование субъектов ПФО внутри полученных кластеров. Значение рейтинговой оценки для каждого региона определяется как расстояние до лэталонного субъекта. В качестве лэталонного субъекта для итогового рейтинга экспертным путем, с учетом ранее проведенного анализа, была выбрана Самарская область.

Итоговая рейтинговая оценка по всем кластерам основана на том, что наилучший субъект из класса регионов со средним уровнем социально-экономического развития будет иметь более низкий рейтинг, чем наихудший субъект из класса лидеров. Выставленные рейтинговые оценки представлены в табл. 4.

Таблица 4

Рейтинговые оценки субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития

№ кластера Регион Рейтинговые оценки Рейтинг социально-экономического развития

1 Самарская область 0,000 1

1 Пермская область 0,108 2

1 Республика Татарстан 0,336 3

4 Нижегородская область 0,413 4

4 Республика Башкортостан 0,464 5

4 Удмуртская Республика 0,563 6

4 Оренбургская область 0,638 7

3 Саратовская область 0,704 8

3 Кировская область 0,747 9

3 Ульяновская область 0,786 10

2 Пензенская область 0,882 11

2 Чувашская Республика 0,908 12

2 Республика Мордовия 0,923 13

2 Республика Марий Эл 1,002 14

По данным за 2003 г., Республика Марий Эл находилась на последнем месте как внутри своего кластера, так и среди всех субъектов ПФО по комплексу используемых социально-экономических показателей.

Для отслеживания динамики изменения рейтинговой оценки и проведения сравнительного анализа, подобное ранжирование рекомендуется проводить регулярно по мере получения отчетных данных по регионам.

Проведенный анализ показал, что в первую очередь необходимо принять меры для развития экономики региона, привлечения инвестиций, создания новых производств и открытия новых рабочих мест. Эти меры будут способствовать не только повышению рейтинга Республики Марий Эл, но и оздоровят криминогенную обстановку в регионе.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы, вытекающие из полученных результатов исследования и даны рекомендации по их практическому применению.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Бакуменко Л.П., Швецов A.B. Исследование взаимосвязи социально-экономических факторов в Excel / Материалы III Российско-американской региональной конференции Пути развития образования в XXI веке. - Йошкар-Ола: МарГУ, 2002 (0,3 п.л., авторские 0,2 п.л.)

2. Швецов A.B. Статистический подход в оценке уровня жизни населения / Материалы научно-практической конференции Совершенствование интеграционных процессов в отраслях АПК. - МарГУ, 2003 (0,2 п.л.)

3. Швецова Н.К., Швецов A.B. Статистика социальной напряженности и социального неблагополучия / Материалы научно-практической конференции Совершенствование интеграционных процессов в отраслях АПК. - МарГУ, 2003 (0,2 п.л., авторские 0,15 п.л.)

4. Бакуменко JI.1I., Швецов A.B., Использование адаптивных методов при прогнозировании уровня преступности / Тезисы докладов научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Марийского государственного университета. - Йошкар-Ола.: МарГУ, 2003 (0,2 п.л., авторские 0,15 п.л.)

5. Швецов A.B. Статистический анализ показателей социального неблагополучия субъектов Федерации / Материалы научно-практической конференции Факторы управления и повышения эффективности производства. - Йошкар-Ола.: МарГУ, 2004 (0,15п.л.)

6. Швецов A.B. Статистический анализ показателей моральной статистики / Материалы научно -практической конференции Основные направления стабилизации и укрепления экономики АПК. - Йошкар-Ола.: МарГУ, 2004 (0,15п.л.)

7. Швецов A.B. Социально-экономические индикаторы в оценке влияния на уровень преступности / Сб. науч. трудов юридического факультета Марийского государственного университета. - Йошкар-Ола, МарГУ, 2004 (0,15 п.л.)

8. Бакуменко Л.П., Швецов A.B. Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в регионах / Сборник научных трудов МЭСИ Прикладные аспекты статистики и эконометрики. - М.: МЭСИ, 2004 (0,2 п.л., авторские 0,15)

9. Швецов A.B., Швецова Н.К. Группировка субъектов Привожского федерального округа по комплексу социально-экономических факторов с помощью самоорганизующихся сетей Кохонена / Тезисы докладов научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Марийского государственного университета. - Йошкар-Ола.: МарГУ, 2004 (0,3 п.л., авторские 0,25 п.л.)

10. Швецов A.B., Швецова Н.К. Методика ранжирования субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития / Девятые Вавиловские чтения Безопасность человека, общества, природы в условиях глобализации как феномен современной науки и практики. - Йошкар-Ола.: МарГТУ, 2005 (0,15 п.л., авторские 0,1 п,л.)

11. Швецова Н.К., Швецов A.B. Экономико-статистический анализ в Ехсе!/ Материалы научно-практической конференции Стратегия развития отечественной экономики в конкурентной среде. - Йошкар-Ола.: МарГУ, 2005 (0,2 пл., авторские 0,15 п.л.)

Подписано в печать 21.12.05. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Печать ризограф. Усл. п. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 2517.

Отпечатан на юридическом факультете ГОУВПО Марийский государственный университет 424001, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 1

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Швецов, Андрей Владимирович

Введение

Глава 1. Сравнительный анализ социально-экономического положения Республики Марий Эл и других субъектов Привожского федерального округа

1.1 Социально-экономическое положение региона и его влияние на уровень преступности 1.2. Социально-криминологическая характеристика-. преступности в Республике Марий Эл 1.3 Сравнительная оценка социально-экономической эффективности развития регионов Привожского федерального округа РФ

Глава 2. Методика многомерного статистического анализа влияния социально-экономических факторов 51 на уровень преступности

2.1 Отбор наиболее информативных показателей для анализа влияния социально-экономических факторов на уровень преступности методом пошаговой регрессии

2.2 Многомерная классификация субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития с помощью кластерного анализа

2.3 Группировка субъектов Привожского федерального округа по уровню социально-экономического развития с помощью 7 6 самоорганизующихся карт Кохонена

Глава 3. Прогнозирование уровня преступности в Республике Марий Эл

3.1 Задачи исследования текущей криминогенной ситуации и прогнозирования уровня преступности в 8 6 Республике Марий Эл

3.2 Применение статистических методов для прогнозирования уровня преступности в Республике 92 Марий Эл

З'.З Методика ранжирования субъектов Привожского федерального округа по уровню социальноэкономического развития ф Заключение

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в регионе"

Преступность относится к числу глобальных проблем человечества, затрагивает практически все сферы жизни, представляя непреходящую опасность для личности и общества. Исключительно многообразные проявления преступности оказывают существенное, подчас определяющее влияние на нравственную и правовую атмосферу в обществе, духовную жизнь людей, их каждодневное общение, на их ценностные ориентации и мировосприятие, внешнюю и внутреннюю политику, экономическую, производственную и финансовую деятельность.

В России продожает сохраняться сложная криминальная ситуация. Ряд мощных по своей значимости криминогенных факторов продожает оказывать деструктивное воздействие на состояние правопорядка в Российской Федерации, на систему защиты от криминальной опасности граждан, а также государственных и общественных институтов. Влияние социально-негативных факторов проявилось в усилении террористической опасности для всех граждан страны, в увеличении массива преступлений, совершаемых в общественных местах, в продожающемся росте отдельных видов преступлений против личности и против собственности, в разрастающейся наркотизации населения и во многих других отношениях.

Преступность является одним из основных показателей, характеризующих состояние общества, индикатором его социально-экономического благополучия.

Без учета этого фактора невозможно разобраться в процессах, происходящих в обществе. В то же время, сама преступность, как результат социально-экономических условий, дожна являться объектом пристального изучения специалистов. Только в этом случае у государства по'явится возможность выявления приоритетных направлений борьбы с преступностью.

Очевидно, что борьбу с преступностью необходимо начинать на более ранних этапах, уделяя особое внимание профилактике правонарушений.''

Выбор темы диссертационной работы обусловлен необходимостью комплексного исследования проблем преступности во взаимосвязи с социально-экономическим положением регионов с целью выявления факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на криминогенную ситуацию в регионах и определения мер по борьбе с преступностью. Существенную помощь в решении этого комплекса задач могут оказать методы прикладной статистики и эконометрики.

Вышесказанное определяет актуальность темы диссертационного исследования, ее научную и практическую значимость.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа социально-экономического положения региона и его влияния на уровень преступности на примере Республики Марий Эл.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи: выявить тенденции экономического развития Республики Марий Эл и исследовать социально-экономические предпосыки развития преступности в регионе; определить социально-экономические факторы, оказывающие наиболее существенное влияние, как на общий уровень преступности, так и на отдельные ее виды в субъектах Привожского федерального округа (ПФО); предложить подход к многомерной классификации регионов ПФО на однородные по социально-экономическому положению группы; разработать агоритм ранжирования регионов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающийся на результаты типологизации регионов; разработать методику получения прогнозных оценок уровня преступности в Республике Марий Эл.

Объектом исследования являются субъекты

Привожского федерального округа.

Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих развитие регионов

Привожского федерального округа.

Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в области статистики, эконометрики, криминологии, региональной экономики и компьютерной обработки информации.

В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного и регрессионного анализа, многомерной классификации, анализа рядов динамики и прогнозирования, нейросетевые методы, табличные и графические методы представления результатов исследования.

Для обработки исходной информации использовались пакеты прикладных программ лStatistica и лDeductor 4.2.

Информационную базу диссертационной работы составили официальные данные Росстата, материалы периодической печати и официальных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.

Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа влияния социально-экономического положения регионов на уровень преступности.

В работе сформулированы и выносятся на защиту следующие наиболее существенные результаты, полученные автором: выявлены современные тенденции в динамике социально-экономических показателей развития

Республики Марий Эл и основных видов преступности, зарегистрированных на ее территории; предложена методика выявления социально-экономических факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на формирование криминогенной ситуации в субъектах ПФО; разработан подход к типологизации регионов по уровню социально-экономического развития, опирающийся на комплексное использование кластерного анализа и нейросетевых технологий (самоорганизующихся карт Кохонена); разработана и апробирована методика формирования рейтинговой оценки субъектов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающаяся на результаты их многомерной классификации; построены регрессионные модели, определяющие зависимость общего уровня преступности и ее отдельных видов от социально-экономических факторов; получены прогнозные оценки уровня преступности в Республике Марий Эл в 2005 г. на основе регрессионной модели, построенной по качественно неоднородным данным.

Практическая Значимость исследования состоит в том, что результаты проведенного исследования могут быть использованы в работе Министерств (Управлений) Внутренних Дел субъектов Российской Федерации и Территориальных органов Росстата для моделирования развития криминогенной ситуации в регионах, Министерств (Управлений) экономики и планирования субъектов ПФО при разработке стратегии развития регионов.

Результаты исследования используются в учебном процессе Марийского Государственного Университета по курсам Эконометрика и Математические методы и модели в экономике.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы, выносимые на защиту, докладывались на второй Российско-Американской региональной конференции октябрь 2002г.) по вопросам моделирования и прогнозирования финансовых и экономических показателей, ежегодных научно-практических конференциях Марийского Госуниверситета (МарГУ), в 2002, 2003 и 2004 гг.

Структура диссертации. 'Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Швецов, Андрей Владимирович

Заключение

В результате проведенного в диссертации исследования получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость применения многомерных статистических методов при исследовании и анализе влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в Республике Марий Эл.

2. Предложена методика выявления социально-экономических факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на формирование криминогенной ситуации в субъектах ПФО.

Для анализа влияния социально-экономических факторов на уровень преступности отобрана система показателей, отражающих в комплексе различные аспекты общественной жизни, характеризующих состояние экономики и социальной сферы исследуемого субъекта Российской федерации.

Отобранная система показателей использована при' проведении многомерного статистического анализа влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в Республике Марий Эл. Уровень преступности определяся как количество зарегистрированных преступлений на сто тысяч человек населения республики. Кроме того, в диссертационной работе проведен анализ влияния социально-экономических факторов на ряд отдельных видов преступлений, вносящих наибольший, удельный вес в общий уровень преступности: кражи, убийства и покушения на убийства, грабежи, разбои, экономические преступления.

3. Построены регрессионные модели зависимости уровня преступности и отдельных видов преступлений от социально-экономических показателей.

Анализ уравнений регрессии показал, что на все исследуемые виды преступлений существенное воздействие оказывает признак х]5 - уровень регистрируемой безработицы (%). Выяснено, что дисперсия значений уровня преступности (упр) на 65,4% объясняется влиянием фактора дс/5 - уровень регистрируемой безработицы, %) . Дисперсия признака Уровень зарегистрированных краж (Укр) на 54,7% зависит от вошедших в модель факторов х13 (доля экономически активного населения, %) , Х]5 (уровень регистрируемой безработицы, %). Дисперсия признака Уровень зарегистрированных грабежей и разбоев {угр.р) зависит на 80,3% от вариации факторов, вошедших в модель, причем в регрессионном уравнении, наряду с признаками х13г л;/5, оказывающими значительное воздействие и на уровень краж, присутствует регрессор Х18 (валовой региональный продукт на душу населения, тыс. руб./чел).

4. Разработана и апробирована методика многомерной классификации субъектов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающаяся на комплексное использование многомерных статистических методов (процедур кластерного анализа) и нейросетевых подходов (самоорганизующихся карт Кохонена).

Допонение процедур кластерного анализа нейросетевыми агоритмами расширяет возможности проведения многомерной классификации исследуемой совокупности объектов.

Сопоставление результатов многомерной классификации, полученных разными методами (кластерным анализом и с помощью самоорганизующихся карт Кохонена) подтвердило устойчивость полученного разбиения субъектов ПФО на однородные группы. В группу субъектов, являющихся лидерами по социально-экономическому положению в ПФО вошли: Самарская и Пермская области, а также Республика Татарстан. Их социально-экономическое положение характеризуется высокой степенью устойчивости. Худшими по рассматриваемым показателям в 2003 г. признаны социально-экономические условия субъектов, входящих во второй кластер: Республика Марий Эл, Чувашия, Мордовия и Пензенская область. Остальные регионы ПФО характеризуются средним уровнем социальноэкономического развития. Учитывая взаимосвязь между низким уровнем социально-экономического развития регионов и криминогенной ситуацией, сделан вывод, что именно эти субъекты Привожского федерального округа требуют пристального внимания не только со стороны правоохранительных органов, но и нуждаются в комплексной реализации мер по подъему экономики, проведению преобразований в социальной сфере. 5. Предложена и апробирована методика прогнозирования уровня преступности, опирающаяся на использование моделей кривых роста в сочетании с фиктивными переменными. Всесторонний анализ построенной модели для описания и прогнозирования уровня зарегистрированных грабежей свидетельствовал о ее адекватности и хорошей точности. На ретроспективном участке относительная ошибка аппроксимации составила 8,2 %. Построенная регрессионная модель с фиктивными переменными использована для расчета прогнозов уровня зарегистрированных грабежей в Республике Марий Эл в I-IV кварталах 2005 г. Поступившие фактические данные подтвердили высокую точность прогнозных оценок. Относительная ошибка не превышала в I и II кварталах 2005 г. 9%.

В диссертационной работе показано, что построение системы прогнозов развития преступности в регионе дожно служить основой для предупреждающей информации, поступающей в органы внутренних дел и органы испонительной власти. б. Разработана методика построения рейтинговой оценки субъектов ПФО по уровню социально-экономического развития, опирающаяся на результаты ранее проведенной многомерной классификации регионов. Построение рейтингов регионов за ряд лет позволит выявить происходящие изменения в Привожском Федеральном округе, будет способствовать принятию научно обоснованных решений как в области социально-экономического развития регионов, так и в сфере пресечения и предупреждения преступности.

Внедрение разработанных методик анализа воздействия социально-экономических факторов на уровень преступности в целом и на отдельные виды преступлений позволит: выявить основные направления и наметить пути оздоровления криминогенной ситуации в российских регионах, в частности, в Республике Марий Эл; определить приоритетные направления социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.

Разработанные в диссертации методики, результаты исследования могут быть использованы Министерством Внутренних Дел Республики Марий Эл для получения прогнозных оценок развития криминогенной ситуации в республике, а следовательно, для выявления наиболее важных направлений борьбы с преступностью. Реализация комплексного подхода, разработанного в диссертационной работе, позволит не только выявить приоритетные направления борьбы с преступностью, но и позволит уделить особое внимание профилактике правонарушений.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Швецов, Андрей Владимирович, Москва

1. Агапова П., Юзбашев М. Показатели интенсивности изменения структуры валового внутреннего продукта // Вопросы статистики. 1995. № 4.

2. Аванесов Г.А. Проблемы прогнозирования и развития уголовного законодательства.- Социалистическая законность. 1971. - №10

3. Аванесов Г.А. Теория и методология криминологического прогнозирования, М., 1972

4. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.

5. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1983.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. Справочное издание М.: Финансы и статистика, 1985.

8. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учеб. для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.

9. Альперович М. Введение в OLAP и многомерные базы данных, (Ссыка на домен более не работаетp>

10. Анализ социально-экономического положения Республики Марий Эл за предшествующий 3-х летний период Йошкар-Ола Госкомстат Республики Марий Эл., 2001.

11. Андерсон Т.В. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963.

12. Андерсон Т.В. Статистический анализ временных рядов. М. : Мир, 1976.

13. Андриенко Ю.В., Аренд Р. Преступность Ч проклятие свободы? (Как развивалась преступность в России в переходный период) // "Экономическая теория преступлений и наказаний". №4-2/2002.

14. Аржановский С.В., Мочанов И.И. Статистические методы прогнозирования. Ростов-н/Д., 2001.

15. Бачурин А. Концепция воспроизводства и улучшения жизни народа // Экономист. 2001. №4.

16. Бедность, альтернативные подходы к определению и измерению //Научные доклады. М. .-Московский Центр Карнеги. Вып. 24, 1998.

17. Беляевский И.К. и др. Статистика рынка товаров и услуг. М. : Финансы и статистика, 1997.

18. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М.: Юридическая литература, 1974

19. Бобков В.Н., Масловский-Мстиславский П.С. Динамика уровня жизни населения // Экономист. 2002. №6.

20. Бойцов А.И. Преступления против собственности. С-Пб.: Юридический Центр Пресс, 2002

21. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1, 2.

22. Боч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.

23. Болыиев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965.

24. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATIST1CA. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. М.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ, 1997.

25. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICAо в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1999

26. Брилинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. М.: Мир, 1980.

27. Брусникина С.Н. Правовая статистика. Учебное пособие. М., МЭСИ, 2004

28. Бурлаков В.Н., Воков Ю.Н., Сальников В. Политический режим и преступность: Проблемы политической криминологии. С-Пб.: Юридический центр Пресс, 2004

29. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных // Открытые системы. 1999. № 5Ч6.

30. Вайну Я.Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977.

31. Введение в экономико-математические модели налогообложения / Под ред. Д.Г. Черника. М. : Финансы и статистика, 2000.

32. Воженкин Б.В. Преступления в сфере экономической деятельности (экономические преступления). С-Пб., Юридический центр Пресс, 2004

33. Гвоздева Е.С., Жданов A.C., Нуртдинов А.Н. Лидерство молодежи и развитие: взгляд молодых ученых Новосибирского научного центра // Экономическое развитие России: регион, и отрасл. аспекты / Под ред. Л.В. Машкиной. Новосибирск, 2002. - Вып. 3.

34. Гилинский Я.И. Девиантность, преступность, 'социальный контроль. Избранные статьи. Юридический центр Пресс, С-Пб, 2005

35. Гилинский Я.И. Криминология. Курс лекций. С-Пб.: Питер, 2002

36. Гилинский Я.И. Социальная патология и социальная статистика. В кн. Система показателей социальной статистики: концепция, методология, практика. М.: ИСЭПН АН СССР, 1991

37. Гилинский Я., Афанасьев В. Социология девиантного (отклоняющегося) поведения. Учебное пособие. С-Пб., 1993

38. Гилинский Я.И. Социальная ситуация в России и девиантное поведение.// Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995

39. Государственная Дума в весенней сессии 2000 г. (Сборник аналитических, информационных и справочных материалов) / Институт экономики переходного периода, Центр законодательной и парламентской работы / Общ. ред. Ю.А. Нисневича. М., 2000. - 455 с.

40. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Промышленность России и инновационная деятельность: отраслевые и региональные аспекты. М.: ЦИСН, 1997.

41. Гранберг А. Г. Основы региональной экономики. М.: Государственный университет, Высшая.школа экономики, 2000.

42. Гранберг А.Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации // Вопросы экономики. 2001. № 9.

43. Громыко Г.Л. Общая теория статистики. Практикум. М.: Инфра-М, 1999.

44. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях / Под ред. Т.В. Рябушкина. М.: Наука, 1982.

45. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М. : Финансы и статистика, 1981.

46. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971. Вып. 1.

47. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1972. Вып. 2.

48. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М. : Статистика. 1980.

49. Догова А.И. Преступность и общество. Выпуск 3. М., 1992

50. Донченко Ю.В. Оценка социально экономической эффективности Курской области в сравнении с регионами ЦФО // Вопросы статистики. 2003. №1. С.73-76.

51. Доугерти , Kv Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 2001.

52. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.

53. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров. М. : Финансы и статистика, 2000.

54. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы и основы эконометрики. М. : Финансы и статистика, 2002.

55. Дуброва Т.А., Павлов Д.Э., Ткачев О. В. Регрессионный анализ в системе STATISTICA. М., 2002.

56. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

57. Дюран В., Одел П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977 .

58. Дюк В.A. Data Mining Ч обнаружение знаний в базах данных. СПб.: БСК, 2001.

59. Елисеева И. И. Общая теория статистики: Уч. М.:Финансы и статистика,2005.

60. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика. -М.: Финансы и статистика., 2003.

61. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: Инфра-М, 1996.

62. Ефимова М.Р. Рябцев В.М. Общая теория статистики. М. : Финансы и статистика, 1991.

63. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.

64. Жуков А. Перекосы в распределении доходов и. средний класс в России // Проблемы теории и практики управления. 2001. №6.

65. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976.

66. Забрянский Г.И. Социальная действительность и преступность.// Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995

67. Илышев А. Региональный механизм управления занятостью: чему отдать предпочтение?//Проблемы теории и практики управления, 2004.-№ 2. С. 74-77.

68. Карманов М.В. Статистика населения. М.: МЭСИ, 1999.

69. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. М. : Статистика, 1977.

70. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

71. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.М. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978.

72. Кильдишев Г.С., Френкель A.A. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.

73. Климова С.Г. Нормы повседневного общения и криминализация общества.// Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995

74. Кобринский Н.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981.

75. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.

76. Кондратюк JI.B. Региональное криминологическое прогнозирование: опыт, проблемы. Методология и методика прогнозирования в сфере борьбы с преступностью. Труды Академии МВД СССР., М., 198 9

77. Коровкин С.Д., Левенец И.А. и др. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных // СУБД. 1997. № 5-6.

78. Крастинь О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1981.

79. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика / Под ред. проф Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

80. Криминология. Учебник/ Под ред. В.Н.Кудрявцева и В.Е.Эминова. 2-е изд., перераб. И доп. - М. : Юристъ, 2002.

81. Кузнецов В. И. Методологические проблемы статистических исследований занятости. М.: Диалог-МГУ, 1999.

82. Кузнецов В.И. Роль статистики в управлении процессами занятости // Вопросы статистики. 1999. № 6.

83. Кузнецов С.Е., Халилеев А.А. Обзор специализированных статистических пакетов по анализу временных рядов. М.: Статдиалог, 1991.

84. Курс социально-экономической статистики: Учеб. для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. М. : Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

85. Кучмаева О.В., Егорова Е.А., Иванова Т.А. Социальная статистика. М.: МЭСИ, 2000.

86. Лелеков В.А., Прохоров Ю.М. Молодежь: криминальная активность и проблемы ресоциализации. Социологические исследования. - 1994

87. Лоули Д., Максвел А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.

88. Пугачев М.И. Ляпунцов Ю.П. Методы социального прогнозирования. М. : Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 1999.

89. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М. : Финансы и Статистика, 2003.

90. Лунеев В. В. Тенденции преступности: мировые, региональные, российские. Государство и право. 1993

91. Лунеев В.В. Криминогенная обстановка в России и формирование новой политической элиты. // Социологические исследования. 1994

92. Лунеев В.В. Преступность в XXI веке (методология прогноза).// Социологические исследования. 1996

93. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.

94. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2000.

95. Маленво Э. Статистические методы эконометрии / Пер. с франц. М.: Статистика, 1975. Вып. 1; 1976. Вып. 2.

96. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

97. Методика анализа преступности. Методическое пособие. М., 1986

98. Миньковский Г.М. Криминологический и уголовно-правовой прогноз: значение, содержание, проблемы.// Методика и методология прогнозирования в сфере борьбы с преступностью. Труды Академии МВД СССР., 1999

99. Михайловская И.Б. Преступность в постоталитарной России. // Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995

100. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Учёные записки по статистике. М.: Наука, 1974. Т. XXVI.

101. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.

102. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1980.

103. Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского транспорта. М.: Транспорт, 1983.

104. Практикум по эконометрике / Под ред. И.И. Елисеевой. М Финансы и статистика, 2001.

105. Преступность в России в 90-х годах и некоторые аспекты законности борьбы с ней. М., 1995

106. Преступность и общество : Сборник научных трудов / Всероссийский научно-исследовательский институт МВД России., 2004

107. Преступность и правонарушения. 1996. Стат. Сб. М., 1997

108. Райская H.H., Сергиенко Я.В., Френкель A.A. Анализ динамики инфляции, производства и финансовой эффективности в промышленности // Вопросы статистики. 2002. № 8.

109. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения. М.: Наука, 1968.

110. Регионы России. Информационно статистический сборник. - М.: Госкомстат России, 2001.

111. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002: Стат.сб. М.: Госкомстат России, 2002.

112. Республика Марий Эл в цифрах. Краткий статистический сборник. Йошкар-Ола: Госкомстат Республики Марий Эл, 2004.

113. Розанова Н.М. Структура рынка и стимулы к инновациям // Проблемы прогнозирования. 2002. № 3.

114. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. М. : Госкомстат России, 1999.

115. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. М. : Госкомстат России, 2000.

116. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. М.: Госкомстат России, 2002.

117. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. М. : Госкомстат России, 2003.

118. Россия в цифрах, 2002: Крат. стат. сб. М.: Госкомстат России, 2002.

119. Рябушкин Б.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. М. : Финансы и статистика, 1987.

120. Савченко П. Уровень и качество жизни: понятия, индикаторы, современное состояние в России // Российский экономический журнал. 2000.

121. Савюк Л.К. Правовая статистика. М.: Юристъ, 2004.

122. Сальников В.А., Галимов Д.И. Посткризисный промышленный подъем: факторы, результаты и перспективы // Проблемы прогнозирования. 2001. № 3.

123. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980.

124. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980.

125. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 1999.12 6. Социальная статистика. / Под ред. И.И.Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2002.

126. Социальное моделирование. Учебное пособие. М. : Союз, 1995

127. Социальное положение и уровень жизни населения России. М.: Госкомстат России, 1999.

128. Социальное положение и уровень жизни населения России. М.: Госкомстат России, 2003.

129. Статистика: Курс лекций / Под ред. В.Г. Ионина. М. : Инфра-М, 2000.

130. Статистика. Учебник под ред. д.э.н., проф. И.И. Елисеевой., М.: Проспект. 2004.

131. Статистический словарь. М.: Финстатинформ, 1996.

132. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева. М.: Финансы и статистика, 1989.

133. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.

134. Суринов А.Е. Доходы населения. Опыт количественных измерений.- М.: Финансы и статистика, 2000.

135. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М Прогресс, 1970.

136. Теория статистики: Учеб. для студентов экон. спец. вузов Под ред. P.A. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1998.

137. Ткаченко А. Качество жизни населения: проблемы измерения // Власть. 2001. №2.

138. Тонких JI. Денежные доходы населения и уровень бедности // Социальное обеспечение. 2001. №5.

139. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфра-М 1998.

140. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

141. Хаджиев В.И., Мочанов И.Н. Статистическое программное обеспечение: тенденции и особенности развития // Вопросы статистики. 2001. № 1.

142. Четыркин E.H. Статистические методы прогнозирования. М. : Статистика, 1977.

143. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М, 2001

144. Шестаков Д. Преступность среди социальных подсистем: Новая концепция и отрасли криминологии. С-Пб.: Юридический Центр Пресс, 200314 6. Шестаков Д. Криминология (краткий курс). Преступность как свойство общества. С-Пб.: Юридический Центр Пресс, 2004

145. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2003.

146. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. М. : ЮНИТИ, 1999.

147. Burrows P., Veljanovski C.G. Introduction: The Economic Approach to Law. 1981 (Section 1.1. The economic approach to law) // The Legacy of Ronald Coase in Economic Analysis. Vol. II. P. 344-355.

148. Box G.E.P., Pierce D.A. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Mod-els.-J. of the Am. Statistic. Ass. 1970. Vol. 65. P. 1509-1526.

149. Brown R.G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series. N.-Y., 1963.

150. Harrison P.J. Exponential smoothing and short-term sales forecasting // Management Science. 1967. Vol. 13. N. 11.

151. Harrison P.J. Short-term sales forecasting // Applied statistics, J. of the Royal Stat. Soc.1965. Ser. C. Vol. 14. N. 2, 3.

152. Posner R.A. The Economics of Justice. Harvard University Press, Cambridge (Mass.), L., 1981. Ch. 7. The Economic Theory of Primitive Law (раздел "The System of Strict Liability in Tort"). P. 192-203.

153. SPSS TrendsЩ 10.0 SPSS Inc., 1999.

Похожие диссертации