Применение рядов динамики при прогнозировании.

Для принятия обоснованных управленческих решений в сфере нормотворческой деятельности и совершенствования судебной системы необходима информация не только о настоящем состоянии преступности в стране, но также и о возможном будущем состоянии преступности. Прогнозирование[3] как раз и является тем инструментом познания закономерностей преступных действий и процессов, который обеспечивает

научный подход к планированию мер борьбы с преступностью.

Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием (от греч. prognosis- предвидение, предсказание).

Важной характеристикой является период упреждения прогноза - отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз. По времени упреждения прогнозы делятся на:

· оперативные (с периодом упреждения до одного месяца);

· краткосрочные (период упреждения - от одного, нескольких месяцев до года);

· среднесрочные (период упреждения более 1 года, но не превышает 5 лет);

· долгосрочные (с периодом упреждения более 5 лет).

Наибольший практический интерес, безусловно, представляют краткосрочные и оперативные прогнозы. Однако среднесрочные и долгосрочные прогнозы являются базой для выбора наиболее перспективных направлений деятельности правоохранительных органов по контролю над преступностью.

Формально задача прогнозирования сводится к получению оценок значений ряда для некоторого периода в будущем. Основой прогнозирования является предположение о сохранении закономерностей прошлого развития анализируемого ряда динамики на период прогнозирования. Во многих случаях при разработке оперативного и краткосрочного прогноза эти предположения часто являются справедливыми.

Грубый прогноз можно получить на основе средних показателей ряда.

При прогнозировании на базе ряда динамики с постоянным абсолютным приростом применяется приближенная формула

,

где - прогнозируемый уровень ряда, - фактическое значение последнего уровня ряда динамики, - средний абсолютный прирост, k – срок прогноза (период упреждения).

При прогнозировании на базе ряда динамики с постоянными темпами роста применяется следующая приближенная формула:

,

где - средний коэффициент роста (цепной) ряда динамики, выступающего в качестве

базы прогнозирования.

Пример.Построить грубый прогноз на 2007 год числа осужденных за взяточничество, используя данные таблицы 9.

Решение. Принимая во внимание,что цепные темпы роста числа осужденных за взяточничество приблизительно одинаковы и используя соответствующую формулу, получим:

Таким образом, число осужденных за взяточничество (ст. 290, 291 УК РФ) в 2007 году приблизительно должно было составить 5075 человек.

Замечание. По данным статистического сборника «Преступность и правонарушения (2004-2008)» число осужденных по приговорам, вступившим в законную силу в 2007 г. по основной квалификации составило 4869.

Глава 11. Статистическое изучение взаимосвязи показателей