Динамика преступности в России – модельный анализ

Введение. В статье предлагается математическая модель динамики одного из показателей преступности ― числа лиц, совершивших преступления. Показатель является агрегированным, поэтому он рассматривается как обобщенная характеристика поведения преступности в целом. Проводится анализ особенностей динамики показателя в контексте политической, экономической и правовой ситуация в стране и мире.
Материалы и методы. В качестве статистической базы для показателя преступности использовались данные из статистического ежегодника «Россия в цифрах», для мирового спроса на нефть данные из ежемесячного обзора международного энергетического агентства (Monthly Oil Market Report // International Energy Agency).
Для построения математических моделей использовались методы анализа и моделирования временных рядов, при сравнении моделей - методы корреляционного анализа. Были также использованы общенаучные методы исследования - системный и исторический подходы.
Результаты исследования. Предложена математическая модель, которая является суммой периодических функций и тренда. Функции имеют несколько параметров настройки и только один аргумент – время. Модель адекватно описывает поведение показателя, поэтому может использоваться для получения краткосрочных прогнозов. Выделен исторический период, в котором прослеживается корреляция динамики преступности и динамики мировой экономической конъюнктуры. Отмечена стабилизация динамики преступности в последние годы, когда произошло ускорение процессов восстановления экономического суверенитета России.
Обсуждение и заключение. Предложенная математическая модель дает хорошие результаты подгонки под временной ряд показателя преступности на всем периоде наблюдений. А этот период охватывает очень разные исторические ситуации: от неограниченного ничем вхождения в систему глобальной экономики до укрепления экономического суверенитета. Достоверность модели на всем интервале свидетельствует об обоснованности ее использования и при новых экономических ориентирах.
Информативным является результат быстрого снижения амплитуды колебаний у показателя преступности при укреплении российской экономики в последние годы.
Процессы, которые анализировались в работе, имеют много различий, но хорошо описываются моделями одного вида. Возможным объяснением такой инвариантности является гипотеза о том, что некоторые сложные социально-экономические процессы не просто влияют на состояние друг друга, но и синхронизируют свою динамику.

1. Артюшкин В.Ф. Место БРИК в экономической и политической структуре мира (возможности применения метода визуализации многомерных структур) // Вестник МГИМО Университета. 2010. № 1(10). С. 51-53.

2. Артюшкин В.Ф. Прогнозирование энергетической политики // Обозреватель. 2010. № 12(251). С. 72-81.

3. Артюшкин В.Ф., Токарева В.И. К вопросу о моделировании динамики преступности в России // Цифровые технологии и право: сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции (г. Казань, 22 сентября 2023 г.) / Под ред. И.Р. Бегишева, Е.А. Громовой, М.В. Залоило, И.А. Филиповой, А.А. Шутовой. В 6 т. Т. 4. Казань, 2023. С. 126-136.

4. Артюшкин В.Ф., Казанцев А.А., Сергеев В.М. Соотношение сил между великими державами в «Группе 20»: анализ при помощи метода многомерного шкалирования // Полис. Политические исследования. 2021. № 2. С. 125-138.

5. Кайбичев И.А., Кайбичева Е.И. Математическое моделирование временного ряда количества преступлений в России // Вестник экономики, управления и права. 2019. № 4(49). С.80-85.

6. Artyushkin V.F., Belyayev A.V., Sandler Y.M., Sergeyev V.M. Neural network ensembles as models of interdependence in collective behavior // Mathematical Social Sciences. 1990. Vol. 19. No. 2. P. 167-177. DOI 10.1016/0165-4896(90)90059-G.