Россия
с 01.01.2019 по настоящее время
Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
Введение. Статистический анализ экономической преступности применяется в целях оценки эффективности мер противодействия, а также для выявления закономерностей в динамике преступлений, связанных с экономической сферой. Он позволяет проследить, каким образом меняется структура и объем зарегистрированных деяний, выявить потенциальные риски и оценить влияние социально-экономических факторов на уровень правонарушений. Однако высокая латентность таких деяний, искажения в ведомственной отчетности и инерционный характер регистрационного процесса создают серьезные ограничения для интерпретации полученных результатов. Методы. В работе применяются методы корреляционно-регрессионного анализа, компонентного разложения временных рядов, а также апроксимации тренда с использованием полиномиальной функции. Отдельное внимание уделено проблеме ложной корреляции и учету временных лагов в моделировании. Результаты. Установлено, что значительная часть сезонных колебаний в данных о выявленных преступлениях экономической направленности вызвана организационно-отчетной логикой деятельности правоохранительных органов, а не реальной преступной активностью. Предложено разделение преступлений по степени латентности как условие корректного статистического анализа. Сделан вывод о невозможности прямой экстраполяции официальной статистики для оценки динамики и структуры угроз экономической безопасности без учета особенностей формирования массива наблюдений.
экономическая преступность, латентность, статистический анализ, временные ряды, сезонность, экономическая безопасность
1. Абрамян С. И., Федотов А. А. Человеческий потенциал и уровень жизни населения: функциональные взаимосвязи // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 12-1 (94). С. 11–14. https://doi.org/0.24412/2411-0450-2022-12-1-11-14.
2. Бессчасный С. А. Актуальные вопросы формирования государственной статистической отчётности о состоянии преступности // Прокурор. 2025. № 1. С. 75–78.
3. Богданова М. В., Паршинцева Л. С. Методика информационно-статистического анализа преступности в Российской Федерации // Правовая информатика. 2018. № 3. С. 47–59. https://doi.org/10.21681/1994-1404-2018-3-47-59.
4. Вергазова А. Т. Индекс потребительских настроений как детерминант уровня преступности в Российской Федерации // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Общественные науки. 2022. № 2 (847). С. 135–143. https://doi.org/10.52070/2500-347X_2022_2_847_135.
5. Гарипов Р. И. Оценка влияния экономических преступлений на социально-экономическое развитие Челябинской области // Управление в современных системах. 2023. № 2 (38). С. 49–57. https://doi.org/10.24412/2311-1313-38-49-57.
6. Горпинченко К. Н., Власенко С. К., Черникова И. А., Сыпко С.Э. Факторный анализ уровня экономической преступности в Российской Федерации // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2023. № 6-1. С. 28–35.
7. Изварина Н. Ю., Шумилина В. Е., Кудовба О. Н. Статистический анализ преступлений в сфере экономической деятельности // Философия права. 2020. № 3 (94). С. 96–104.
8. Какутич Е. Ю., Побирченко В. В., Шутаева Е. А. Об оценке влияния уровня коррупции на социально-экономические процессы // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2023. № 1 (62). С. 144–160.
9. Молчанова Т. В. Трудности статистической интерпретации преступности // Вестник Казанского юридического института МВД России. 2023. Т. 14, № 2 (52). С. 90–97. http://doi.org/10.37973/KUI.2023.27.17.013.
10. Накова М. Р. Анализ влияния налоговых преступлений на экономическую безопасность регионов Российской Федерации // Вестник Московского университета МВД России. 2019. № 5. С. 337–343. https://doi.org/10.24411/2073-0454-2019-10296.
11. Озерский С. В. Влияние уровня безработицы на уровень преступности: противоречивые аспекты // Вестник Самарского юридического института. 2023. № 1 (52). C. 67–72. https://doi.org/10.37523/SUI.2023.52.1.010.
12. Реутов В. Е., Зиновьев И. Ф. Проблемы трактовки и исследования экономической преступности в России // Право и современные государства. 2015. № 2. С. 103–112. http://dx.doi.org/10.14420/ru.2015.2.10.
13. Терехов А. М., Кувычков С. И., Миронов Н. А., Смирнов С. А. Практические аспекты статистического моделирования и прогнозирования преступности на основе данных рядов динамики // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2021. № 3 (55). С. 91–97. https://doi.org/10.36511/2078-5356-2021-3-91-97.
14. Федотов А. А. Социальное неравенство и уровень преступности: межрегиональный анализ // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 9. С. 208–211. https://doi.org/10.24411/2411-0450-2019-11193.
15. Халикова А. Ф., Сапожникова Е. Ю. Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности как угрозы национальной безопасности России // Региональная экономика. Юг России. 2020. Т. 8, № 2. С. 86–92. https://doi.org/10.15688/re.volsu.2020.2.9.
16. Чернышов В. В., Абовян Э. П. Факторный анализ экономической преступности в России // Евразийский юридический журнал. 2022. № 9 (172). С. 296–299.
17. Shoesmith G. L. Space–time autoregressive models and forecasting national, regional and state crime rates // International Journal of Forecasting. 2013. Vol. 29, № 1. P. 58–80. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2012.08.002.
