Институт бизнеса и права
Сборник научных трудов
Внимание!
При использовании материалов сборника ссылка на сайт и указание автора обязательно

 
новости
об институте
правила приёма
научная работа
      конференции
      СНО
часто задаваемые вопросы
форум
баннеры, статьи, ссылки
Филиалы:

Нижневартовск
Череповец



Rambler's Top100  
 
 
 


designed by baranenko.com  

Powered by Sun

Потапов Д.К.1, Евстафьева В.В.2  Исследование преступности в Приволжском федеральном округе эконометрическими методами

1К.ф.-м.н., доцент, Институт бизнеса и права, Санкт-Петербург,

2к.ф.-м.н., доцент, Санкт-Петербургский государственный университет

         Объектом исследования в данной работе является преступность, а именно, число зарегистрированных преступлений в расчете на 1000 человек населения региона. Рассматриваются субъекты Приволжского федерального округа. Цель работы– построение математической модели, в качестве независимых переменных которой выступают социально-экономические показатели, а зависимая переменная означает число правонарушений. Показатели количественно измеримы, их значения взяты с сайта Федеральной службы государственной статистики. В данной работе, основываясь на априорной качественной оценке большого числа показателей, отобраны девять факторов, которые, на наш взгляд, в той или иной мере влияют на уровень преступности. Анализ проводится эконометрическими методами и на основе статистических критериев.

В модель преступности предлагается включить следующие параметры:

х1 – уровень безработицы (в % к экономически активному населению);

х2 – численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (в % от общей численности населения);

х3 – розничная продажа водки и ликероводочных изделий (100 тыс. декалитров);

х4 – соотношение браков и разводов (количество разводов на 100 браков);

х5 – площадь жилищ, приходящаяся в среднем на одного жителя (в квадратных метрах);

х6 – численность студентов высших учебных заведений (тыс. человек);

х7 – наличие собственных легковых автомобилей на 1 тыс. человек населения (в шт.);

х8 – библиотечный фонд общедоступных библиотек на 10 человек населения (в экз.);

х9 – персонал, занятый исследованиями и разработками (сотен человек).

         Представленные значения факторов имеют разные размерности. Очевидно, что для построения уравнения регрессии значения должны быть сопоставимыми, поэтому все данные были стандартизированы.

Исходные данные взяты за 2001–2010 гг. по следующим субъектам РФ: республика Башкортостан, республика Марий-Эл, республика Мордовия, республика Татарстан, Удмуртская республика, Чувашская республика, Пермский край, Кировская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область.

Задача состоит в построении аппроксимирующей функции у=y(x1,…,x9), где y – число зарегистрированных преступлений за 2001–2010гг. в субъектах Приволжского федерального округа, и выявлении наиболее значимых факторов.

Отбор факторов осуществлялся методом обратного исключения (Backward Elimination), разработанного на основе частного F-критерия. В соответствии с критерием, два параметра x1 и x2 исключаются из рассмотрения. На основе 7 независимых параметров строится множество различных регрессионных уравнений, одно из которых нужно выбрать как лучшее. Сравниваются уравнения по двум показателям – средняя относительная ошибка аппроксимации и коэффициент детерминации. Из трех построенных моделей (линейная, экспоненциальная, степенная) экспоненциальная модель имеет наименьшую ошибку аппроксимации и наибольший коэффициент детерминации, поэтому в дальнейшем анализируется именно эта модель. Значимость уравнения проверяется по F-критерию (критерий Фишера). Уравнение регрессии в целом определяется как статистически значимое с вероятностью 95%. Для проверки значимости каждого коэффициента в отдельности, используется критерий Стьюдента. Параметр x8 является статистически незначимым на уровне значимости 0,5.

В результате получена следующая модель:

y=e1,2041+0,7101x3-2,358x4-1,4491x5-1,1965x6+0,5326x7+1,0485x9.

Отметим, что в процессе анализа и построения модели 3 фактора (параметра) были признаны незначимыми, они были исключены из рассмотрения. Из трех построенных моделей выбрана экспоненциальная модель, которая наилучшим образом аппроксимирует исходные данные и в дальнейшем используется для построения прогноза на 2011 год.

Итак, проведен анализ зависимости числа правонарушений от социально-экономических факторов на примере данных по Приволжскому федеральному округу. На основе предложенной математической модели можно построить краткосрочный прогноз, который позволяет в том числе предусмотреть в достаточном объеме финансирование, направленное на мероприятия по предотвращению противоправных действий.

Процедурные модели таможенного оформления в системе международного таможенного права Судебные разбирательства по делам об эвтаназии

Cборник научных статей
«Проблемы взаимодействия хозяйствующих субъектов реального сектора экономики России: финансово-экономический социально-политический, правовой и гуманитарный аспекты»,
СПб.: Институт бизнеса и права, 2011
© Институт бизнеса и права с 1994 года