§6. 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. Прогнозирование3 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.
1Общая теория статистики. / Долгушевский Ф.Г., Козлов В.С., Полушин М.И., Эрлих Я.М. - М.: Статистика, 1967; Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. А.А.Спирина, О.Э.Башиной. – 4-е изд. –– М.: Финансы и статистика, 1997;с.5; Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А.Шмойловой. – 3-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2001. с.23.
2 Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике/ Моск. Гос. Университет экономики, статистики и информатики. –М., 2001.
3 Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике/ Моск. Гос. Университет экономики, статистики и информатики. –М., 2001.