МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА И СТРУКТУРЫ «СЕРОГО ИМПОРТА»

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Доходная часть федерального бюджета Российской Федерации в существенной мере фор-мируется за счет таможенных платежей. Следовательно, в случае больших объемов «серого импорта», экономике государства может быть нанесен значительный ущерб. Результативность мер противодействия «серому импорту» зависит от своевременного и адекватности прогноза его структуры и объемов. Такой прогноз предполагает наличие соответствующих моделей. Однако известные в настоящее время модели не обеспечивают своевременность и адекват-ность прогноза.В статье предложена модель для текущего прогнозирования объема и структуры «серого импорта». В основу модели положено стохастическое представление «серого импорта», ими-тирующее процессы его формирования. Эта имитация позволяет более адекватно, чем обыч-но применяемые регрессивные и экспертные модели, учесть имеющуюся информацию о «се-ром импорте» и тем самым повышает точность прогнозирования его объема и структуры. Информационную основу предложенной модели составляют данные системы управления рисками Федеральной таможенной службы Российской Федерации. Применение предложен-ной модели позволяет в близком к реальному масштабе времени прогнозировать структуру и объемы «серого импорта» и на этой основе формировать необходимые меры противодей-ствия ему.

Об авторах

Владимир Георгиевич Анисимов

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: an-33@yandex.ru

доктор технических наук, профессор кафедры информационных систем в экономике и менеджменте Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

ул. Политехническая, 29, Санкт-Петербург, Россия, 195251

Евгений Георгиевич Анисимов

Российская таможенная академия

Email: an-33@rambler.ru

доктор технических наук, профессор, директор НИИ РТА

Комсомольский просп., 4, Люберцы, Московская обл., Россия, 140009

Мурат Романович Гапов

Министерство экономического развития Карачаево-Черкесской республики

Email: mgapov@gmail.com

кандидат экономических наук, заместитель министра экономического развития Карачаево-Черкесской республики

ул. Комсомольская 23, Черкесск, Россия, 369000

Татьяна Николаевна Сауренко

Российский университет дружбы народов

Email: tanya@saurenko.ru

доктор экономических наук, заведующий кафедрой Таможенного дела Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  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).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».