MODEL FOR FORECASTING OF VOLUME AND STRUCTURE “GREY IMPORT”

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The revenues of the Federal budget of the Russian Federation to a significant extent, is formed at the expense of customs payments. Hence, in the case of large amounts of “gray import”, the state’s economy can be significantly affected. The performance measures against “gray import” depends on the timely and adequate prediction of its structure and volumes. This forecast assumes the availability of appropriate models. However, the currently known models do not provide the timeliness and adequacy of the forecast.The article suggests a model for the current prediction of volume and structure of “gray import”. The model allowed stochastic representation of the “gray imports”, simulating the processes of its formation. This simulation allows more adequately than the commonly used regression and expert models, considering available information about the “gray import” and thereby improves prediction accuracy its volume and structure. The information basis of the proposed model are data of the risk management system of the Federal customs service of the Russian Federation. The application of the proposed model allows near real-time to predict the structure and volume of “gray imports” and on this basis to develop the necessary measures to counter it.

Sobre autores

V Anisimov

Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University

Autor responsável pela correspondência
Email: an-33@yandex.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Information Systems in Economics and Management, St. Petersburg Polytechnic University, Peter the Great

Polytechnic str., 29, St. Petersburg, Russia, 195251

E Anisimov

Russian customs academy

Email: an-33@rambler.ru

Doctor of technical sciences, Professor, Director of the Research Institute of the RTA

Komsomolsky Avenue, 4, Lyubertsy, Moscow Region, Russia, 140009

M Gapov

Ministry of Economic Development of Karachay-Cherkess Republic

Email: mgapov@gmail.com

Candidate of Economic Sciences, Deputy Minister of Economic Development of Karachay-Cherkess Republic

Komsomolskaya str., 23, Cherkessk, Russia, 369000

T Saurenko

Peoples’ friendship University of Russia

Email: tanya@saurenko.ru

Doctor of Economics, Head of the Department of Customs at RUDN University

Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, Russia, 117198

Bibliografia

  1. Anisimov V.G., Anisimov Ye.G., Arslanov R.F., Arslanova A.P., Bogoeva Ye.M., Goloskokov V.I., Lipatova N.G., Popov V.V., Saurenko T.N., Tebekin A.V. Ekonomicheskiy i tamozhennyy risk-menenedzhment: monografiya. M.: RIO Rossiyskoy tamozhennoy akademii, 2015. 180 s. (In Russ).
  2. Anisimov V.G., Anisimov Ye.G., Bogoeva Ye.M., Saurenko T.N., Garkushev A.Yu. Metodologicheskie osnovy postroeniya pokazateley effektivnosti kontrolnoy deyatelnosti organov gosudarstvennoy vlasti. Voprosy oboronnoy tekhniki. Seriya 16: Tekhnicheskie sredstva protivodeystviya terrorizmu. 2015. № 3-4. S. 17—20. (In Russ).
  3. Anisimov V.G., Anisimov Ye.G., Kokhanova N.M., Malkova A.L. Vybor struktury proizvodstvennykh funktsiy na osnove sinteza bezalternativnykh statisticheskikh gipotez. Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. 2008. № 4. S. 74—79. (In Russ).
  4. Anisimov V.G., Anisimov Ye.G., Martyshchenko L.A., Shatokhin D.V. Metody operativnogo statisticheskogo analiza rezultatov vyborochnogo kontrolya kachestva promyshlennoy produktsii. SPb.; Tula: Mezhdunarodnaya akademiya informatizatsii, 2001. 72 s. (In Russ).
  5. Anisimov Ye.G., Anisimov V.G., Saurenko T.N. Tamozhennaya politika v sisteme natsionalnoy bezopasnosti Rossiyskoy Federatsii. Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. 2015. № 1 (30). S. 14—19. (In Russ).
  6. Anisimov Ye.G., Arslanov R.F., Arslanova A.P., Afonin P.N., Kozhukhanov N.M., Lipatova N.G., Popov V.V., Somov Yu.I. Teoreticheskie osnovy primeneniya sistemy upravleniya riskami v tamozhennoy sluzhbe Rossiyskoy Federatsii: nauchno-metodicheskoe posobie. M.: Izd-vo Rossiyskoy tamozhennoy akademii, 2015. 282 s. (In Russ).
  7. [Vedernikov Yu.V., Garkushev A.Yu., Anisimov V.G., Anisimov E.G., Sazykin A.M. Modeli i algoritmy intellektualizacii avtomatizirovannogo upravleniya diversifikaciey deyatelnosti promyshlennogo predpriyatiya. Voprosy oboronnoy tehniki. Seriya 16: Tehnicheskie sredstva protivodeystviya terrorizmu. 2014. № 5-6. S. 61—72. (In Russ).
  8. Lobas E.V., Anisimov V.G., Anisimov E.G., Bystrov A.G., Metod ocenivaniya obosnovannosti upravlencheskih resheniy. Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. 2008. № 2. S. 103—106 (In Russ).
  9. Yastrebov O.A., Yakovlev Yu.V. Organizaciya upravleniya i razmescheniya zakazov v slozhnyh proektah, realizuemyh v forme gosudarstvenno-chastnogo partnerstva. Sb. «Ekonomika i upravlenie v stroitelstve i zhilischno-kommunalnom hozyaystve: materialy kruglogo stola Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii “Aktualnye problemy arhitektury i stroite’stva”», 20—21 dekabrya 2011 g. / pod obsch. red. E.B. Smirnova. SPb.: SPbGASU, 2011. 90 s. (In Russ).
  10. Yastrebov O.A., Yakovlev Yu.V. Organizaciya i shema finansirovaniya tipovogo proekta gosudarstvenno-chastnogo partnerstva. Sb. «Ekonomika i upravlenie v stroitelstve i zhilischno-kommunalnom hozyaystve: materialy kruglogo stola Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii «Aktualnye problemy arhitektury i stroitelstva», 20—21 dekabrya 2011 g. / pod obsch. red. E.B. Smirnova. SPb.: SPbGASU, 2011. 90 s. (In Russ).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».