Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных

Деменченок Олег Гениевич; Баранов Сергей Александрович

УДК

343.9.01

КРИМИНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ТРЕНДА ПРИ НЕДОСТАТОЧНОМ КАЧЕСТВЕ ОПИСАНИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных

АА Аа

Опубликовано в Вестник Восточно-Сибирского института МВД России · Страницы 166–177 · Рубрика: УГОЛОВНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ (юридические науки)

Получено: 13.10.2023 Одобрено: 20.10.2023 Опубликовано: 10.04.2024

Авторы

ДЕ

Деменченок Олег Гениевич

БА

Баранов Сергей Александрович

ДЕ

Деменченок Олег Гениевич

Ученое звание: доцент

Восточно-Сибирский институт МВД России доцент · кафедра информационных технологий · Россия · Иркутск

БА

Баранов Сергей Александрович

Иркутский институт (филиал) ВГУЮ (РПА Минюста России) доцент · кафедра гуманитарных и информационных дисциплин · Россия · Иркутск

АННОТАЦИЯ

Введение: отмечается, что криминологическое прогнозирование на основе трендовой модели, обладая рядом бесспорных достоинств по сравнению с другими видами криминологического прогнозирования, имеет существенные недостатки – невозможность обеспечения заданной точности прогноза, а также ограниченные возможности прогнозирование в случае недостаточной точности описания наблюдаемых данных. В статье исследованы возможности улучшения качества описания данных при построении трендовых моделей. Материалы и методы: исследование основывается на справочных данных о состоянии преступности и методах математической статистики. Результаты исследования: предложен подход к криминологическому прогнозированию на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных, основанный на изменении функциональной зависимости модели и снижении влияния аномальных данных Предложенный подход реализован для решения задачи краткосрочного прогнозирования количества зарегистрированных преступлений в республике Бурятия. Удалось на 25% улучшить качество описания данных и получить достаточно точную интервальную оценку прогноза. Также показано, что интервальное прогнозирование предоставляет более полную и надежную информацию для принятия решений и оценки рисков, поэтому оно предпочтительнее точечной оценки прогноза. Выводы и заключения: на основе проведенного исследования авторы считают возможным рекомендовать для улучшения качества описания данных трендовой модели: анализ качества описания данных при различных формах функциональной зависимости трендовой модели путем сравнения коэффициентов детерминации и оценки точности прогноза; проведение проверки наличия аномальных данных с последующим исключением их из рассмотрения или уменьшением их влияния за счет изменения интервала наблюдения.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

криминологическое прогнозирование, коэффициент детерминации, аномальные данные

1. Айвазян, С.А., Мхитарян, В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. Т.1: Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.

2. Деменченок, О. Г., Баранов, С. А. Выбор модели для криминологического прогнозирования на основе тренда // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России : науч.-практич. журн. Иркутск : Восточно-Сибирский институт МВД России. 2023. № 2 (105). С. 131-141.

3. Горбунов, В. К. Математическое моделирование рыночного спроса : учебное пособие / В. К. Горбунов. - 2-е изд., перераб. и доп. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - ISBN 978-5-8114-3256-1. - Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. - URL: https://e.lanbook.com/book/213152 (дата обращения: 11.07.2023). - Режим доступа: для авториз. пользователей.

4. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / В. Н. Афанасьев. - Саратов : Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 310 c. - ISBN 978-5-4497-0269-2. - Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/90196.html (дата обращения: 11.07.2023). - Режим доступа: для авториз. пользователей.

JATS XML

Главный редактор

Авдеева Ольга Анатольевна

Ответственный секретарь

Тирских Анатолий Афанасьевич

ГОСТ

Деменченок О. Г., Баранов С. А. Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных // . 2023. С. 166-177. (дата обращения: 19.08.2026).

MLA

Деменченок Олег Гениевич, Баранов С. А.. "Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных." (2023): 166-177.

APA

Деменченок О. Г., Баранов С. А. (2023). Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных. , 166-177.

Chicago

Деменченок Олег Гениевич, Баранов С. А.. "Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных." , no. (2023): 166-177.

WIKI

{{cite journal | author = Деменченок О. Г., Баранов С. А. | title = Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных | journal = | year = 2023 | pages = 166-177 }}

Скопировать

Экспорт: BibTeX EndNote RefMan RusMARC

Подтверждение