Vestnik of the East Siberian institute of the Ministry of internal affairs of the Russian Federation Vestnik of the East Siberian institute of the Ministry of internal affairs of the Russian Federation Вестник Восточно-Сибирского института МВД России 2312-3184 70990 УГОЛОВНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ (юридические науки) Criminal law sciences УГОЛОВНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ (юридические науки) Criminological forecasting based on a trend with insufficient quality of the description of the source data Криминологическое прогнозирование на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных Деменченок Олег Гениевич Demenchenok Oleg Genievich asksystem@yandex.ru Баранов Сергей Александрович Baranov Sergej Aleksandrovich barss1962@mail.ru Восточно-Сибирский институт МВД России Иркутск Россия East-Siberian Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia Irkutsk Russian Federation Восточно-Сибирский институт МВД России Иркутск Россия East-Siberian Institute of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation Irkutsk Russian Federation Иркутский институт (филиал) ВГУЮ (РПА Минюста России) Иркутск Россия Irkutsk Institute (branch) All-Russian State University of Justice Irkutsk Russian Federation 10 04 2024 10 04 2024 1 166 177 13 10 2023 20 10 2023 https://vestnikesiirk.ru/en/nauka/article/70990/view

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.

Introduction: It is noted that criminological forecasting based on a trend model, having a number of indisputable advantages in comparison with other types of criminological forecasting, has significant drawbacks – the inability to ensure the specified accuracy of the forecast, as well as limited forecasting capabilities in case of insufficient accuracy of the description of the observed data. The article explores the possibilities of improving the quality of data description in the construction of trend models. Materials and methods: the study is based on reference data on the state of crime and methods of mathematical statistics. The Results of study: an approach to criminological forecasting based on a trend with insufficient quality of the description of the initial data is proposed, based on a change in the functional dependence of the model and a decrease in the influence of abnormal data. The proposed approach is implemented to solve the problem of short-term forecasting of the number of registered crimes in the Republic of Buryatia. It was possible to improve the quality of the data description by 25% and obtain a fairly accurate interval estimate of the forecast. It is also shown that interval forecasting provides more complete and reliable information for decision-making and risk assessment, therefore it is preferable to point estimation of the forecast. Findings and Conclusions: based on the conducted research, the authors consider it possible to recommend to improve the quality of the description of the data of the trend model: analysis of the quality of the description of data in various forms of functional dependence of the trend model by comparing the coefficients of determination and evaluating the accuracy of the forecast; verification of the presence of abnormal data with their subsequent exclusion from consideration or reduction of their impact by changing the observation interval.

 криминологическое прогнозирование коэффициент детерминации аномальные данные criminological forecasting coefficient of determination abnormal data

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. Ayvazyan, S.A., Mkhitaryan, V.S. Applied statistics. Fundamentals of Econometrics: Textbook for universities: In 2 vols. 2nd ed., ispr. Vol.1: Ayvazyan S.A., Mkhitaryan V.S. Probability theory and applied statistics. M.: UNITY-DANA, 2001. 656 p. 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. Demenchenok, O. G., Baranov, S. A. Choosing a model for criminological forecasting based on trend // Bulletin of the East Siberian Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia : scientific and practical journal. Irkutsk : East Siberian Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023. No. 2 (105). pp. 131-141. 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. Gorbunov, V. K. Mathematical modeling of market demand : a textbook / V. K. Gorbunov. - 2nd ed., reprint. and add. - Saint Petersburg : Lan, 2022. - ISBN 978-5-8114-3256-1. - Text : electronic // Lan : electronic library system. - URL: https://e.lanbook.com/book/213152 (accessed: 11.07.2023). - Access mode: for authorization. users. 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. Afanasyev, V. N. Time series analysis and forecasting : textbook / V. N. Afanasyev. - Saratov : AI Pi Ar Media, 2020. - 310 p. - ISBN 978-5-4497-0269-2. - Text: electronic // Digital educational resource IPR SMART: [website]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/90196.html (accessed: 11.07.2023). - Access mode: for authorization. users.