Дослідження та прогнозування злочинності за допомогою методу часових рядів

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дослідження та прогнозування злочинності за допомогою методу часових рядів

Дослідження злочинності не може обмежуватись лише описом та поясненням цього явища, тому що постійно змінюються соціально-економічні умови в країні та, у свою чергу, зазнає істотних змін сама злочинність. Для розробки дійсно ефективного алгоритму запобіжних дій у кримінології потрібно використовувати ефективні досягнення сучасної науки, що спроможні реалізувати її прогностичну функцію.

Кримінологічне моделювання в науці має певну історію, яка бере свій початок з 70-х років XX століття. Найбільш вагомі здобутки в розробці математичних методів для вирішення суто кримінологічних завдань належать Ю.М. Антоняну, Ю.Д. Блувштейну, С.Є. Віцину, О.А. Гаврилову, А.Я. Мініну, В.Л. Чубарєву та деяким іншим. Серед сучасних українських та російських учених, які так чи інакше використовували математичні методи у кримінології, варто згадати Ю.М. Антоняна, О.О. Білоусову, Т.З. Гарасиміва,Ю.В. Гнусова,Б.М. Головкіна, О.М. Гуміна, С.Ф. Денисова, В.М. Дрьоміна, А.П. Закалюка, М.М. Клюева, В.Н. Кудрявцева, В.В. Лунєєва, А.В. Петровського, І.С. Скіфського, О.Г. Сторубльонкову, С.Р. Тютікова, С.В. Яковлева та інших. Головні ідеї цих авторів послужили науково-теоретичною основою даної праці.

Вплив певних змін у житті суспільства відображається й на такому соціальному явищі негативного характеру як злочинність. При цьому потрібно відмітити, що механізм впливу різних соціальних факторів на злочинність досить складний та своєрідний. Найважливішою метою кримінологічних досліджень є проникнення в сутність злочинності, пізнання реально діючого механізму її зміни. Саме тому метою статті є дослідження основних загальних закономірностей та тенденцій часових рядів злочинності в межах кримінологічного моделювання.

Відомо, що під часовим (динамічним) рядом уявляється послідовність спостережень деякої ознаки X (випадкової величини) в послідовні рівновіддалені моменти t[l,c. 500]. Окремі спостереження називаються рівнями ряду та позначаються X_t, t = 1,..., п. При дослідженні часового ряду виділяють декілька складових: xt = ш + yt + a + Et, t = 1,...,и, де U_t - тренд, компонента, що плавно змінюється, яка описує чистий вплив довготривалих факторів; ї< - сезонна компонента, що відображає повторюваність процесів протягом короткого часу; Ct - циклічна компонента, що відображає повторюваність процесів протягом довготривалих періодів (більше одного року); St - випадкова компонента, яка відображає вплив випадкових факторів, що не піддаються обліку та реєстрації. Перші три представляють собою детерміновані складові. Випадкова складова утворена в результаті суперпозиції великої кількості зовнішніх факторів, які кожен окремо вчиняють незначний вплив на зміну значень X [2, с. 431-432; 3, с. 28].

Виходячи зі змісту ряду спеціальних досліджень [4; 5], можна виділити наступні етапи аналізу часових рядів: 1) графічне представлення та аналіз поведінки часового ряду; 2) виділення та аналіз детермінованих складових ряду; 3) згладжування та фільтрація часового ряду; 4) дослідження випадкової складової часового ряду, побудова та перевірка адекватності математичної моделі її опису; 5) прогнозування поведінки часового ряду на основі проведених досліджень.

У завданнях аналізу часових рядів основною метою є прогноз майбутніх значень змінної, що залежить від часу, на основі попередніх значень її та/або інших змінних. Як правило, прогнозована змінна є числовою, тому прогнозування числових рядів - це окремий випадок регресії [6, с. 113].

В основі подальшого аналізу лежать наступні припущення: 1) злочинність у цілому є сукупністю окремих видів злочинів, які можуть розглядатись у вигляді окремих об'єктів; 2) кожен об'єкт характеризується певною кількістю допустимих для даного виду злочинної активності наборів значень факторів, що чинять вплив на формування злочинності; 3) істотне збільшення рівня злочинної активності певного виду можливе лише за такої саме зміни значень відповідних соціальних та економічних факторів (якість лінійності).

Статистичні дані про злочинність в Україні у найближчий період системно збираються з 1985 року. Однак відомості про кількість злочинів та засуджених осіб в абсолютних цифрах, які вміщені в офіційних виданнях, не можуть бути предметом адекватного аналізу зі зрозумілих причин.

Враховуємо, що кримінологічний аналіз - це дослідження інформації щодо об'єктів, які становлять предмет кримінології, та інших об'єктів із метою визначення їх кримінологічного змісту та значення [7, с. 55], а інструментом статистичного методу є узагальнюючі показники, серед яких ключову роль відіграють коефіцієнти злочинності. Зокрема, в даному дослідженні ми використаємо коефіцієнт злочинної активності, що розраховується за співвідношенням кількості осіб, які вчинили злочини, та чисельності всього населення.

Часовий ряд коефіцієнтів злочинної активності за всіма злочинами Кримінального кодексу України (разом) з 1985 по 2012 рік має ряд недоліків, які обумовлені, головним чином, зміною Кримінального кодексу в 2001 році. Тому доцільніше побудувати кілька числових рядів, де окремі спостереження представлятимуть послідовність коефіцієнтів злочинної активності за злочинами: умисні вбивства, умисні тяжкі тілесні ушкодження, грабежі та розбої (разом), крадіжки. Коефіцієнти вирахувані виходячи зі зіставлення даних про кількість засуджених на 1 млн всього населення України. Первинні дані взяті з офіційних статистичних видань [8]. Умисні вбивства та умисні тяжкі тілесні ушкодження є злочинами, де спостерігається найменший рівень латентності, тому вони можуть слугувати індикаторами злочинності. Грабежі та розбої є найбільш небезпечними злочинами серед майнових та корисливо-насильницьких посягань. їх зареєстрований рівень показує, крім іншого, результати роботи правоохоронних органів із виявлення та фіксації злочинності. Крадіжки найбільше залежать від зовнішніх, а саме соціально-економічних умов. Таким чином, порівняння цих часових рядів, а також побудова відповідних прогнозів має допомогти здійснити кримінологічний аналіз злочинності в новітній період розвитку України.

Таблиця 1. Коефіцієнти злочинної активності за окремими злочинами та населення

Коефіцієнти внесені до таблиці. Аналіз часових рядів здійснюється за допомогою модуля Time Series./ Forecasting програми STATISTICA 10.

Найбільша кількість засуджених за кожен окремий вид злочину приходиться на різні роки. Так, за вбивствами та за тяжкими тілесними ушкодженнями пік кількості засуджених приходиться на 2000 рік, за грабежами та розбоями - на 2006 рік, за крадіжками - на 2003 рік. Щодо перших двох видів злочинної активності можна констатувати: така статистика цілком відображає той факт, що ці злочини мають однакову природу. Про крадіжки, грабежі та розбої можна сказати, що вони відчутно реагують на чинники іншого характеру. Можна уявити, що з 2003 року ескалація насильства в суспільстві досягла певного рівня, з якого частина осіб, які за певних умов схильні до вчинення крадіжок, почали застосовувати насильство для досягнення своєї злочинної мети. Можна також помітити, що графік коефіцієнту за крадіжками має певну циклічність. Кожні 6-7 років можна відмітити пік злочинної активності, що виділяється на фоні попередніх і наступних періодів. Ці циклічні підвищення збігаються із загостренням політичної та економічної ситуації в Україні, і як наслідок цього - зростанням соціального напруження. Графіки накреслені в різних масштабах, що дозволяє візуалізувати динаміку розглядуваних видів злочинної активності.

Прогнозування за допомогою моделей засновується на припущенні, що зв'язки, які склались під час формування злочинності в минулому, та такі, що мають місце в теперішній час, зберігаються і в майбутньому.

Проста та прагматично ясна модель часового ряду має наступний вигляд: Xt = Р + Et, де - константа; Et - випадкова помилка. Константа відносно стабільна на кожному часовому інтервалі, але може так само повільно змінюватись із часом. Один з інтуїтивно ясних способів виділення полягає в тому, щоб використати просте експоненціальне згладжування, в якому останнім спостереженням приписується більша вага, ніж передостаннім, а передостаннім - більша, ніж тим, що їм передують і так далі.

Численні експерименти з побудованими графічними моделями показали, що найкращі результати моделювання у трьох випадках спостерігаються під час застосування так званого демпфірованого тренду (damped trend), а у випадку побудови прогностичної моделі за крадіжками - експоненціального тренду (exponential trend). Сезонна компонента у даних моделей зі зрозумілих причин відсутня. Результати прогнозів занесені в Таблицю 2.

Таблиця 2. Результати прогнозування злочинної активності осіб за окремими видами злочинів

Список використаних джерел

1. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика І Н.Ш. Кремер. - [2-е изд., перераб. и доп.]. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 573 с.

2. Халафян А.А. STATISTIKA 6. Статистический анализ данных: учебник I А.А. Халафян. - 3-є изд. - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. -512 с.

3. Яковлев С.В. Математические методы оценки состояния и прогнозирования преступности: монография I С.В. Яковлев, Ю.В. Гнусов. -X.: Ун-т внутр. дел, 1998. - 158 с.

4. Отнес Р. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы /Р. Отнес, Л. Эноксон: [пер. с англ. В.И. Хохлова]; [под ред. И.Г. Журбенко]. - М.: Издательство «Мир», 1982. -429 с.

5. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учебное пособие для вузов I А.А. Большаков, Р.Н. Каримов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 522 с.

6. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных I [под ред. В.П. Боровикова]. - [2-е изд., перераб. и доп.]. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 392 с.

7. Закалюк А.П. Курс сучасної української кримінології: теорія і практика: у 3 кн. -Кн. 3: Практична кримінологія І А.П. Закалюк. - К.: Видавничий Дім «Ін Юре», 2008. - 320 с.

Размещено на Allbest.ru