|
«Ежедневный, ежемесячный, и ежегодный сбор огромного статистического материала был бы абсолютно неоправданным, если его всесторонне не анализировать гю «вертикали» (структура, состояние, взаимосвязи) и по «горизонтали» (тенденции, динамика, сезонность), «назад» (ретроспектива, интерполяция) и «вперед» (экстраполяция, пропюз). Анализ динамики юридически значимых явлений за длительный период времени дает возможность понять их развитие в прошлом, настоящем и возможном будущем, оценить эффективность деятельности юридических учреждений и спланировать ее на перспективу»"'^ В.В. Лунеев справедливо замечает, что основная тенденция в изменении явлений во времени в статистической литературе, особенно зарубежной, нередко именуется трендом. В общем случае временной ряд содержит как детерминированную, так и случайную составляюпще: у, = f(t,x)+c,, t = 1,.--,Т, где y t значения временного ряда; f (t, Xt) детерминированная составляющая; Xtзначения детерминированных факторов, влияющих на детерминированную составляющую в момент t; с,случайная составляющая. Под трендом понимается детерминированная составляющая, зависящая только от времени. Тогда временной ряд представляется соответствующей вероятностной схемой: У, = /(0 + ^о где f(t) тренд; с,случайная составляющая. Если тренд линеен относительно своих параметров, а случайная составляющая имеет известную матрицу ковариаций, то задача сводится к множественной регрессии. В исследовании динамических рядов криминологических показателей можно выделить четыре основных составляющих: долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, долговременные циклические колебания, кратковременные циклические колебания (сезонная составляющая), случайную cocтaвляющyю^^ Долговременная эволюторно изменяющая составляющая является результатом действия факторов, которые приводят к постепенному изменению данного криминологического показателя. Долговременная циклическая составляющая ^^ Л>исев В.В. Юридическая статистика. М.: Юристь, 1999. С. 287. ^^ Колсмаев В.А., Калинина В.И. Теория вероятностей и математическая статистика. М., 1999. С. 237-260. 38 |
39 ческие колебания ряда; в) случайные факторы. Таким образом, модель временного ряда уровней преступности в предлагаемом исследовании характеризует преступность в Тюменской области за 30летний период, и будет представлена в виде произведения трендовой, циклической и случайной компонент (мультипликативная модель временного ряда уровней преступности). В настоящем параграфе определяется тренд преступности в Тюменской области. Вообще же для исследования преступности в Тюменской области используем статистический анализ криминологических временных рядов, регрессионный, корреляционный анализ, тригонометрическую регрессию, сглаживание способом скользящей средней, смыкание динамических рядов, анализ с помощью средних, дисперсионный анализ и другие методы познания. «Ежедневный, ежемесячный, и ежегодный сбор огромного статистического материала был бы абсолютно неоправданным, если его всесторонне не анализировать по «вертикали» (структура, состояние, взаимосвязи) и по «горизонтали» (тенденции, динамика, сезонность), «назад» (ретроспектива, интерполяция) и «вперед» (экстраполяци, прогноз). Анализ динамики юридически значимых явлений за длительный период времени дает возможность понять их развитие в прошлом, настоящем и возможном будущем, оценить эффективность деятельности юридических учреждений и спланировать ее на перспективу»'^. С точки зрения В.В.Лунеева, основная тенденция в изменении явлений во времени в статистической литературе, особенно зарубежной, нередко именуется трендом. Мы лишь уточним это понятие. В общем случае временной ряд содержит как детерминированную, так и случайную составляющие: у, =f(t,x) + e,, t = 1,...,Т, где y t значения временного ряда; f (t, х,) детерминированная составляющая; Xt значения детерминированных факторов. 40 влияющих на детерминированную составляющую в момент V,£,случайная составляющая. Под трендом понимается детерминированная составляющая, зависящая только от времени. Тогда временной ряд представляется соответствующей вероятностной схемой: У, =f{0 + s,, где f(t) тренд; s, случайная составляющая. Если тренд линеен относительно своих параметров, а случайная составляющая имеет известную матрицу ковариаций, то задача сводится к множественной регрессии. В исследовании динамических рядов криминологических показателей можно выделить четыре основных составляющих: долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, долговременные циклические колебания, кратковременные циклические колебания (сезонная составляющая), случайную составляющую'^. Долговременная эволюторно изменяющая составляющая является результатом действия факторов, которые приводят к постепенному изменению данного криминологического показателя. Долговременная циклическая составляющая проявляется на протяжении длительного времени в результате действия факторов, обладающих большим последействием либо циклически изменяющихся во времени. Например, с высокой степенью достоверности выдающимся русским ученым А.Л.Чижевским доказано, что изменение солнечной активности с периодичностью в И,2 года оказывает заметное влияние на развитие общественно-исторического процесса, в том числе криминологические показатели (уровень, структуру, динамику преступности)^^. Сезонная циклическая составляющая легко просматривается в колебаниях преступности в зависимости от времени года. Эволюторно изменяющуюся долговременную составляющую можно представить отрезком ряда Тейлора, и она может рассматриваться |