Анализ динамики и структуры таможенных правонарушений

 

 

В нашей задаче:

 

x = 178605/9 = 19845    = \/270304196/9 = 1733,147

y =669486 /9 = 74387    = \/3358362081/9 = 19317,125

 

Тогда линейный коэффициент  корреляции по формуле: r = 8,9305/9 = 0,992.

Найденное значение свидетельствует  о том, что связь между величиной  возбуждённых уголовных дел и  величиной таможенных проверок очень  близка к функциональной (сильная по шкале Чэддока).

Проведём проверку коэффициента корреляции на значимость (существенность). Интерпретируя значение коэффициента корреляции, следует иметь в виду, что он рассчитан для ограниченного  числа наблюдений и подвержен  случайным колебаниям, как и сами значения x и y, на основе которых он рассчитан. Другими словами, как любой выборочный показатель, он содержит случайную ошибку и не всегда однозначно отражает действительно реальную связь между изучаемыми показателями. Для того чтобы оценить существенность (значимость) самого r и, соответственно, реальность измеряемой связи между х и у, необходимо рассчитать среднюю квадратическую ошибку коэффициента корреляции σr. Оценка существенности (значимости) r основана на сопоставлении значения r с его средней квадратической ошибкой: . [4]

Если число наблюдений небольшое (n<30), то σr рассчитывается по формуле (6):

 

, (6)

а значимость r проверяется на основе t-критерия Стьюдента, для чего определяется расчетное значение критерия по формуле (7) и сопоставляется c tТАБЛ.

 

. (7)

 

Исходя из нашей задачи мы видим, что число наблюдений небольшое, значит, оценивать существенность (значимость) линейного коэффициента корреляции будем по формулам:

 

= 0,992/0,048 = 20,667

 

Из значений по таблице  Стьюдента видно, что при числе  степеней свободы ν = 9 – 2 = 7 и вероятности  β = 95% (уровень значимости α =1 – β = 0,05) tтабл=2,36, а при вероятности 99% (α=0,01) tтабл=3,5, значит, tРАСЧ > tТАБЛ, что дает возможность считать линейный коэффициент корреляции r = 0,893 значимым.

Теперь можно производить  подбор уравнения регрессии, которое  представляет собой математическое описание изменения взаимно коррелируемых величин по эмпирическим данным. Уравнение регрессии должно определить, каким будет среднее значение результативного признака у при том или ином значении факторного признака х, если остальные факторы, влияющие на у и не связанные с х, не учитывать, т.е. абстрагироваться от них. Другими словами, уравнение регрессии можно рассматривать как вероятностную гипотетическую функциональную связь величины результативного признака у со значениями факторного признака х.

Найти в каждом конкретном случае тип функции, с помощью  которой можно наиболее адекватно  отразить ту или иную зависимость  между признаками х и у, — одна из основных задач регрессионного анализа. Выбор теоретической линии регрессии часто обусловлен формой эмпирической линии регрессии; теоретическая линия как бы сглаживает изломы эмпирической линии регрессии. Кроме того, необходимо учитывать природу изучаемых показателей и специфику их взаимосвязей.[4]

Линейное уравнение регрессии:

 

= a0 + a1x,

 

Параметр a1 в уравнении  линейной регрессии называется коэффициентом  регрессии, который показывает на сколько изменяется значение результативного признака у при изменении факторного признака х на единицу.

Составим вспомогательные  расчеты для нахождения уравнения  регрессии в виде таблицы 7.

 

Таблица 7. Вспомогательные  расчеты для нахождения уравнения  регрессии.

Год	x	y	x2	xy
2003	17509	37936	139428864	447948288	39854,538	3680788,057	803068428,5
2004	19291	58503	306565081	1024329027	59956,264	2111976,254	67843819,93
2005	20535	64097	372142681	1236495227	66239,596	4590717,619	3815787,187
2006	21854	68116	421686225	1398762060	70625,94	6299798,804	5919197,044
2007	23781	74552	477597316	1629259408	75276,734	525239,3708	50179287,38
2008	25064	84927	565535961	2019648987	82071,336	8154816,881	192608210,1
2009	27514	88688	628204096	2222876032	86595,194	4379836,954	338640744
2010	29476	94838	757020496	2609372732	95233,894	156732,0592	731209948,3
2011	30941	97829	126540001	473391667	37883,504	17635766,65	918665547,8
Итого:	215965	669486	3794720421	13062083428	613737	47535672,65	3111950970

 

Исходя из формул, находим  уравнение регрессии:

 

а 1 = (13062083428/9 – 19845*68193) / 5273,668^2 = 3,526

а0 = 68193 – 3,526 * 19845 = -1780,47

 

Отсюда получаем уравнение  регрессии: = (-1780,47) + 3,526 * х

Расчет ошибок параметров уравнения регрессии основан  на использовании остаточной дисперсии, характеризующей расхождение (отклонение) между эмпирическими и теоретическими значениями результативного признака. Для линейного уравнения регрессии ( ) средние ошибки параметров a1 и a0 определяются по формулам (8) и (9) соответственно:

 

(8)   (9)   (10)

 

Значимость параметров проверяется  путем сопоставления его значения со средней ошибкой. Обозначим это  соотношение как t(10) :

 

(11)

 

Если выборка малая (n<30), то значимость параметра ai проверяется путем сравнения с табличным значения t-критерия Стьюдента при числе степеней свободы ν=n-2 и заданном уровне значимости α. Если рассчитанное по формуле (20) значение больше табличного, то параметр считается значимым.

В нашем примере по формуле (10):

 

Находим среднюю ошибку параметра  а0 по формуле (8):

 

 

Теперь находим среднюю  ошибку параметра а1 по формуле (9):

 

 

Теперь по формуле (11) для параметра а0:

 

 

И по той же формуле для  параметра а1:

 

 

Так как выборка малая, то задавшись стандартной значимостью α=0,05 находим табличное значение tα=2,36, которое значительно меньше полученного значения 21,37 и выше, чем значение (-2,05), что свидетельствует о значимости обоих параметров уравнения регрессии.

Наряду с проверкой  значимости отдельных параметров осуществляется проверка значимости уравнения регрессии  в целом или, что-то же самое, проверка адекватности модели с помощью критерия Фишера. В нашем примере получим:

 

 

Сравнивая расчетное значение критерия Фишера Fр = 45,83 с табличным Fт = 5,59, при числе степеней свободы ν1 = k – 1 = 2 –1 = 1 и ν2 = n – k = 9 – 2 = 7 и стандартном уровне значимости α = 0,05, можно сделать вывод, что уравнение регрессии значимо.[4]

В заключении можно сказать, что величина возбуждённых дел на таможенной территории России за период с 2003 года по 2011 год практически напрямую зависела от количества проверок, проводимых таможенными органами. Выявили тесную корреляционную связь.

 

2.3 Противодействие коррупции

 

В 2011 году продолжались работы по выявлению и пресечению преступлений коррупционной направленности и принимались меры по повышению эффективности оперативно-розыскной деятельности, направленной на выявление и пресечение организованной преступности во внешне-экономической деятельности, с участием должностных лиц таможенных органов.

Подразделениями по противодействию  коррупции и подразделениями  собственной безопасности таможенных органов направлено в правоохранительные органы 896 материалов (ст. 144 (порядок  рассмотрения сообщения о преступлении), ст. 145 (решения, принимаемые по результатам рассмотрения сообщения о преступлении) УПК РФ), из них:

по 349 материалам приняты  решения о возбуждении уголовных  дел;

по 41 – о приобщении к  ранее возбужденным уголовным делам;

по 291– об отказе в возбуждении  уголовных дел;

215 материалов находятся  на рассмотрении в правоохранительных  органах.

По материалам подразделений  по противодействию коррупции и  подразделений собственной безопасности таможенных органов возбуждено  
398 уголовных дел, в том числе:

264 уголовных дела –  по преступлениям коррупционной  направленности 
(224 уголовных дела – в отношении 126 должностных лиц таможенных органов и 40 уголовных дел – в отношении 33 взяткодателей);

15 уголовных дел – по  преступлениям против интересов  службы;

20 уголовных дел – по  таможенным преступлениям (части  1, 2, 4 ст. 188 (контрабанда), ст. 194 (уклонение  от уплаты таможенных платежей, взимаемых с организации или  физического лица) УК РФ) без признаков  коррупции;

5 уголовных дел – по  преступлениям в отношении должностных  лиц таможенных органов;

28 уголовных дел – по  другим преступлениям, наносящим  ущерб таможенным органам;

66 уголовных дел – по  иным преступлениям, не связанным  с таможенным делом.

В 2011 году по материалам подразделений по противодействию коррупции и подразделений собственной безопасности таможенных органов следственными органами возбуждены дела по тяжким и особо тяжким преступлениям:  
76 уголовных дел – по ст. 290 (получение взятки) УК РФ, 53 уголовных дела –  
по ст. 285 (злоупотребление должностными полномочиями) УК РФ, 
38 уголовных дел – по ст. 286 (превышение должностных полномочий) УК РФ.

За совершение преступлений, в том числе коррупционной  направленности, осуждено 58 должностных  лиц таможенных органов и 18 взяткодателей (в 2010 году – 100 должностных лиц и 17 взяткодателей).[13]

Наиболее распространенными  видами преступлений коррупционной  направленности в таможенных органах, выявленных подразделениями по противодействию  коррупции и подразделениями  собственной безопасности таможенных органов, являлись злоупотребление  должностными полномочиями, превышение должностных полномочий, получение  и дача взятки.

 

Структура преступлений коррупционной  направленности в таможенных органах

 

Количество уголовных  дел по коррупционным преступлениям, возбужденных по материалам подразделений  по противодействию коррупции и  подразделений собственной безопасности, уменьшилось на 29 % по сравнению с 2010 годом. При этом удельный вес преступлений, выявленных подразделениями по противодействию коррупции и подразделениями собственной безопасности таможенных органов, в общем числе преступлений коррупционной направленности в таможенной сфере уменьшился на 3 %.

Сведения о количестве выявленных и пресеченных преступлений коррупционной направленности в  таможенной сфере в 2009 – 2011 годах

 

 

Большая часть преступлений коррупционной направленности, совершаемых  в таможенной сфере, выявляется подразделениями  по противодействию коррупции и  подразделениями собственной безопасности таможенных органов. Доля уголовных  дел коррупционной направленности, возбужденных по материалам подразделений  собственной безопасности таможенных органов, в общем количестве коррупционных  уголовных дел, возбужденных всеми  правоохранительными органами Российской Федерации в отношении должностных  лиц таможенных органов, составила 91 % (в 2010 году – 94 %).

В 2011 году по всем фактам выявленных нарушений со стороны должностных  лиц таможенных органов действующего законодательства, регулирующего правоотношения в таможенной сфере, по инициативе и  
с участием подразделений по противодействию коррупции и подразделений собственной безопасности таможенных органов проведено 547 служебных проверок (в 2010 году – 610), по результатам которых к дисциплинарной ответственности привлечено 369 должностных лиц (в 2010 году – 465), уволено – 6 должностных лиц (в 2010 году – 22). [12]

 

Заключение

 

В данной курсовой работе были достигнуты поставленные цели, а именно: изучены основные цели, функции и задачи специальной таможенной статистики таможенных правонарушений, а также, как осуществляется правоохранительная деятельность таможенных органов РФ .

Для достижения поставленной цели была проделана следующая работа: рассказано что такое таможенные правонарушения и какие бывают виды этих правонарушений, раскрыта сущность понятия «статистика таможенных правонарушений», перечислены ее основные функции и задачи, проанализирована работа правоохранительных подразделений таможенных органов на основании сведений, представленных статистикой таможенных правонарушений.