Ольков_С_Г_Аналитическая юриспруденция

Дано: таблица первичных статистических данных о зарегистрированных в РФ изнасилованиях и покушениях на изнасилование за период с 2005 по 2010 годы44.

Требуется: в ППП Excel рассчитать индексы сезонности для каждого месяца.

Т Е С Т Ы

- Временной ряд – это:

1.Ряд, содержащий причинно-следственную связь.

2.Набор числовых данных, полученных в течение последовательных периодов времени.

3.Ряд, содержащий сезонную волну.

4.Ряд Фурье.

44 http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/DBInet.cgi

262

- Мозговой штурм – это:

1.Количественный метод, обеспечивающий высокую точность прогнозирования.

2.Метод, используемый для прогнозирования в условиях высокой определенности.

3.Качественный метод полезный для прогнозирования в условиях высокой неопределенности.

4.Количественный метод полезный для прогнозирования в условиях высокой неопределенности.

-Прогнозирование с помощью авторегрессионного уравнения начинается:

-с авторегрессионной модели высшего порядка (а);

-с авторегрессионной модели первого порядка (б);

-с авторегрессионной модели второго порядка (в);

-с авторегрессионной модели любого порядка (г).

-В качестве независимой переменной в регрессионном уравнении первого порядка выступает:

-время (а);

-значения зависимой переменной взятые с одним лагом (б);

-значения зависимой переменной с р лагами (в);

-значения зависимой переменной с тремя лагами (г).

-По какой формуле вычисляется число степеней свободы в моделях авторегрессии:

1)n-2p-1;

2)t=(b-β)/Sb;

3)y=a+bt;

4)n-2p+1.

263

-При прочих равных условиях предпочтение при прогнозировании отдается:

-наиболее сложной модели (а);

-любой удобной модели (б);

-простейшей модели (в);

-нелинейной модели (г).

-Сколько фиктивных переменных вводится в

экспоненциальной модели множественного регрессионного анализа для изучения сезонности юридических процессов по месячным данным:

-11 (а);

-12 (б);

-13 (в);

-10 (г).

-Сколько фиктивных переменных вводится в

экспоненциальной модели множественного регрессионного анализа для изучения сезонности юридических процессов по квартальным данным:

-11 (а);

-3 (б);

-4 (в);

-5 (г).

- Что показывает ( β -1)∙100% в экспоненциальной модели

1

множественного регрессионного анализа с введением фиктивных переменных для месячных данных:

-темп ежемесячного роста по переменной Y (а);

-темп ежемесячного роста по переменной t (б);

-темп ежеквартального роста по переменной Y (в);

-темп роста для фиктивных переменных (г).

264

множественного регрессионного анализа с введением фиктивных переменных для квартальных данных:

-темп ежемесячного роста по переменной Y (а);

-коэффициент регрессии (б);

-темп ежеквартального роста по переменной Y (в);

-сдвиг по переменной Y (г).

-Какая прогнозная модель лучше:

-модель авторегрессии (а);

-мультипликативная модель (б);

-модель с минимальной средней ошибкой аппроксимации (в);

-модель с максимальной средней ошибкой аппроксимации

(г).

-Прогноз с горизонтом прогнозирования до 3-х лет является:

-краткосрочным (а);

-среднесрочным (б);

-долгосрочным (в);

-оперативным (г).

-Прогноз с горизонтом прогнозирования до одного месяца является:

-краткосрочным (а);

-среднесрочным (б);

-долгосрочным (в);

-оперативным (г).

265

- Когда необходимо устранить из временного ряда циклические и случайные флуктуации (колебания) следует выбирать:

небольшие значения субъективных весов (W):

1)невысокие значения субъективных весов (W);

2)высокие значения субъективных весов (W);

3)субъективный вес не более 0,6;

3) субъективный вес не более 0,3.

- Когда необходимо осуществить прогнозирование с помощью экспоненциального сглаживания следует выбирать:

1)невысокие значения субъективных весов (W);

2)высокие значения субъективных весов близкие к единице;

3)субъективный вес не более 0,6;

3) субъективный вес не более 0,3.

266

Раздел 4 Управление юридическими процессами

Глава 1. Сущность управления юридическими процессами. Эффективность управления юридическими процессами.

§1. Сущность управления юридическими процессами. Государственное управление преступностью через строгость наказаний и вероятность поимки преступников.

§2. Эффективность государственного управления юридическими процессами.

§3. Исследование операций в юриспруденции.

Глава 2. Информационные условия и их влияние на принятие оптимальных управленческих решений. Государственное управление юридическими процессами в условиях определенности.

§1. Значение экстремумов для изучения закономерностей и оптимизации юридических процессов. Безусловная и условная оптимизация в принятии управленческих решений.

§2. Оптимизация криминологических и иных юридических процессов с помощью метода линейного программирования.

§3. Управление качеством (управление изменчивостью процессов) в различных отраслях юридической деятельности.

§4. Статистическое обеспечение внутреннего и внешнего контроля (ведомственный и вневедомственный контроль, судебный и внесудебный контроль), аудита в правоохранительной деятельности.

Глава 3. Государственное управление юридическими процессами в условиях риска (частичной определенности).

§1. Использование теории массового обслуживания в юриспруденции.

§2. Выработка управленческого решения в условиях частичной определенности.

9

§3. Измерение риска (изменчивости) с помощью среднего квадратического отклонения (СКО) и выбор оптимальной стратегии.

Глава 4. Государственное управление юридическими процессами в условиях неопределенности.

Глава 5. Математическая модель оптимального криминологического процесса.

Цель лекции

I. Студенты должны научиться уверенно отвечать на следующие вопросы:

1.Что такое экстремум юридической функции?

2.Глобальный максимум юридической функции?

3.Глобальный минимум юридической функции?

4.Локальный максимум юридической функции?

5.Локальный минимум юридической функции?

6.Что такое оптимизация юридической функции?

7.Оптимальное управленческое решение?

8.Безусловная оптимизация юридических процессов?

9.Условная оптимизация юридических процессов?

10.Управление юридическими процессами в условиях определенности?

11.Для каких целей применяется метод линейного программирования?

12.Что значит «теневая цена» (shadow price) в линейном программировании?

13.Управление юридическими процессами в условиях частичной определенности?

14.Управление юридическими процессами в условиях неопределенности?

15.Управление качеством в юридической сфере?

16.Карты контроля качества?

10

17.Аудит в правоохранительной деятельности?

18.Эффективность государственного управления?

19.Исследование операций в юриспруденции?

20.Применение теории массового обслуживания в юриспруденции?

21.Многоканальная система массового обслуживания с отказами?

22.Одноканальная СМО с отказами?

23.Многоканальная СМО с неограниченной очередью?

24.Системы массового обслуживания с ограниченной очередью?

25.Системы массового обслуживания с ограниченным временем ожидания или «нетерпеливыми» заявками?

26.Для каких целей применяется Альфа-критерий Гурвица (Hurwitz α-criterion)?

27.Для каких целей применяется критерий мини-макса (критерий Сэйвиджа)?

28.Для каких целей применяется макси-мин (критерий Вальда)?

29.Что означает дисциплина обслуживания?

II.Студенты должны:

1.Уметь находить экстремумы функций.

2.Проводить условную и безусловную оптимизацию юридических процессов.

3.Использовать линейное и нелинейное программирование в целях оптимизации различных юридических процессов.

4.Применять методы теории массового обслуживания в целях оптимизации различных юридических процессов.

5.Строить и анализировать карты контроля качества различных юридических процессов.

11

6.Осуществлять аудит в правоохранительной деятельности, использовать метод восходящейнисходящей тенденции, метод оценки разности (difference estimation), метод медианы.

7.Находить Альфа-критерий Гурвица (Hurwitz α-criterion).

8.Строить диаграммы Парето (Pareto diagram).

9.Вычислять критерий мини-макса (критерий Сэйвиджа).

10.Вычислять критерий макси-мина (критерий Вальда).

11.Вычислять и интерпретировать теневые цены.

12.Измерять мощность процесса (process capability).

Основная литература:

1.Басовский Л.Е., Протасьев В.Б. Управление качеством: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 212 с.

2.Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ, 3-е изд.: Пер с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 912 с.

3.Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством продукции: учебное пособие/В.В.Ефимов, Т.В.Барт. – М.: КНОРУС, 2006. – 240 с.

4.Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/Н.Ш.Кремер, Б.А.Путко, И.М.Тришин, М.Н.Фридман; Под ред. проф. Н.Ш.Кремера. – М.: Банки и Биржи, ЮНИТИ, 1999. – 407 с.

5.Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория/Пер с англ. Г.И.Жуковой, Ф.Я.Кельмана. – М.: Айрис-пресс, 2002. – 576 с.

6.Левин, Дэвид М., Стефан, Дэвид, Кребиль, Тимоти С., Беренсон, Марк Л. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel, 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 1312 с.

7.Лесин В.В., Лисовец Ю.П. Основы методов оптимизации. – М.: Изд-во МАИ, 1995. – 344 с.

12

8.Мур Д., Уэдерфорд Л. Экономическое моделирование в Microsoft Excel, 6-е изд.: Пер с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 1024 с.

9.О׳Салливан А. Экономика города. – 4-е изд.: пер с англ. –

М.: ИНФРА-М, 2002. – 706 с.

10.Просветов Г.И. Теория вероятностей и математическая статистика: задачи и решения: Учебно-практическое пособие. – М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2009. – 272 с.

11.Сигел Э.Ф. Практическая бизнес-статистика.: Пер с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 1056 с.

12.Сио К.К. Управленческая экономика: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 671 с.

13.Таха, Хэмди, А. Введение в исследование операций, 6-е издание: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 912 с.

Дополнительная литература

Ольков С.Г. Оптимизация деятельности ОВД (на примере дежурных частей) с использованием математической теории массового обслуживания/ С.Г.Ольков// Научные исследования высшей школы. – Тюмень: Юридический институт МВД РФ, 2000.

Глава 1. Сущность управления юридическими процессами. Эффективность управления юридическими процессами.

Изучение законов и закономерностей юридических процессов, законов их распределения и изменчивости, концентрации и дифференциации, прогнозирование – всё это необходимые условия для разумного управления многочисленными юридическими процессами. Управление юридическими процессами, по существу, есть следствие массива накопленных знаний, применение этих знаний для достижения ясно сформулированных целей и задач (подцелей) с помощью научно обоснованных средств.

Серьезное управление юридическими процессами начинается с принятия оптимальных (лучших из числа возможных)

13