TREND-BASED CRIMINOLOGICAL FORECASTING WHEN THE QUALITY OF THE RAW DATA DESCRIPTION IS INSUFFICIEN
Authors: Деменченок О.Г. , Баранов С.А. 
Published: April 2024

Введение. Отмечается, что криминологическое прогнозирование на основе трендовой модели, обладая рядом бесспорных достоинств по сравнению с другими видами криминологического прогнозирования, имеет существенные недостатки – невозможность обеспечения заданной точности прогноза, а также ограниченные возможности прогнозирование в случае недостаточной точности описания наблюдаемых данных. В статье исследованы возможности улучшения качества описания данных при построении трендовых моделей. Материалы и методы. Исследование основывается на справочных данных о состоянии преступности и методах математической статистики. Результаты исследования. Предложен подход к криминологическому прогнозированию на основе тренда при недостаточном качестве описания исходных данных, основанный на изменении функциональной зависимости модели и снижении влияния аномальных данных Предложенный подход реализован для решения задачи краткосрочного прогнозирования количества зарегистрированных преступлений в республике Бурятия. Удалось на 25% улучшить качество описания данных и получить достаточно точную интервальную оценку прогноза. Также показано, что интервальное прогнозирование предоставляет более полную и надежную информацию для принятия решений и оценки рисков, поэтому оно предпочтительнее точечной оценки прогноза. Выводы и заключения. На основе проведенного исследования авторы считают возможным рекомендовать для улучшения качества описания данных трендовой модели: – анализ качества описания данных при различных формах функциональной зависимости трендовой модели путем сравнения коэффициентов детерминации и оценки точности прогноза; – проведение проверки наличия аномальных данных с последующим исключением их из рассмотрения или уменьшением их влияния за счет изменения интервала наблюдения.

Introduction: It is noted that criminological forecasting based on the trend model, having a number of indisputable advantages in comparison with other types of criminological forecasting, has significant disadvantages - the impossibility of ensuring the specified accuracy of the forecast, as well as limited forecasting capabilities in case of insufficient accuracy of the description of the observed data. The article explores the possibilities of improving the quality of data description when building trend models. Materials and Methods: the study is based on reference data on the state of crime and methods of mathematical statistics. The Results of Study: an approach to trend-based criminological forecasting with insufficient quality of initial data description is proposed, based on changing the functional dependence of the model and reducing the influence of anomalous data The proposed approach is implemented to solve the problem of short-term forecasting of the number of registered crimes in the Republic of Buryatia. It was possible to improve the quality of data description by 25% and to obtain a fairly accurate interval forecast estimation. It is also shown that interval forecasting provides more complete and reliable information for decision-making and risk assessment, so it is preferable to point forecast estimation. Findings and Conclusions: based on the study, the authors believe it is possible to recommend a trend model to improve the quality of data description: - analysis of the quality of the description of data in various forms of functional dependence of the trend model by comparing the coefficients of determination and evaluating the accuracy of the forecast; - verification of the presence of abnormal data with their subsequent exclusion from consideration or reduction of their impact by changing the observation interval.