Методы и модели оценки и анализа деятельности органов внутренних дел по противодействию легализации преступных доходов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Петрова, Виктория Юрьевна

• Петрова, Виктория Юрьевна
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Петрова, Виктория Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ПО ПРОТИВОДЕЙСТВИЮ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ.

1.1. Современное состояние и тенденции развития преступности, связанной с легализацией преступных доходов

1.2. Органы внутренних дел как субъект в системе противодействия легализации преступных доход.

1.3. Существующие методы анализа и оценки деятельности органов внутренних дел.

Глава 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ПО ПРОТИВОДЕЙСТВИЮ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ.

2.1. Принципы построения моделей анализа и оценки деятельности органов внутренних дел.

2.2. Нейронные сети и возможности их использования для анализа и оценки деятельности органов внутренних -дел.

2.3. Технология оценивания параметров моделей и проверка их адекватности.

Глава 3. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ОЦЕНКЕ И АНАЛИЗЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ.

3.1. Прогнозирование деятельности органов внутренних дел по противодействию легализации преступных доходов.

3.2. Применение разработанных моделей для анализа и оценки деятельности органов внутренних дел.

3.3. Предложения по совершенствованию деятельности ОВД по противодействию легализации преступных доходов

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели оценки и анализа деятельности органов внутренних дел по противодействию легализации преступных доходов»

Актуальность темы исследования. Отмывание преступных доходов и их проникновение в легальную экономику наблюдается сейчас во многих странах и представляет собой крайне опасное явление. Легализация денег, добытых незаконным путем, является необходимым условием функционирования преступности в сфере экономики. Глобализация мировой экономики и растущая эффективность рынков капитала позволяют частным лицам и организациям перемещать огромные суммы денег, как на внутренних финансовых рынках, так и из одной страны в другую. Подобная эффективность и относительная бесконтрольность движения денежных средств предоставляют криминальным элементам возможность безнаказанно «отмывать» деньги, полученные в результате незаконной деятельности на национальном и на международном уровнях. Точной информации об объеме отмываемых в мире средств не существует. Вместе с тем, по мнению исследователей, ежегодный объем данных средств составляет от 2 до 5% мирового объема ВВП - свыше 600 миллиардов долларов США1.

Очевидно, что отмывание «грязных» денег оказывает существенное влияние на распределение и внутренних, и международных денежных ресурсов и подрывает макроэкономическую стабильность. Поэтому борьба с ним - одно из наиболее важных стратегических направлений, противодействия преступности.

Анализ криминальной ситуации, складывающейся в экономике страны на протяжении последних лет, свидетельствует о стабильном росте масштабов преступных посягательств, повышении уровня организованности и профессионализма преступности, и как следствие, рост

1 Березина М.П., Аносов Е.Д. Об участии органов финансового и банковского надзора в противодействии легализации преступных доходов. Финансы. № 1. 2003. масштабов легализации. Отметим, что легализация (отмывание) доходов, полученных преступным путем, представляет собой заключительный этап превращения преступности в высокодоходный и эффективный вид незаконного предпринимательства.

В ходе этого процесса происходит противоправная и в высшей степени опасная для общества концентрация экономической, а вслед за ней и политической власти в руках неконтролируемой группы лиц1.

Борьба с такой преступностью без ликвидации ее экономической основы - легализованных криминальных доходов - эффективной не будет. Легализация преступных доходов в России тесно связана с перемещением капитала через российские кредитные организации и выражается в огромных денежных суммах . По данным силовых структур, в 2008 году совокупный оборот нелегальных денег в российской экономике оценивается примерно в 220 миллиардов долларов, что составляет порядка 40-50 % от всего оборота финансовых средств.

Общественная опасность легализации заключается в том, что виновный в совершении преступлений и правонарушений посредством отмывания «грязных» денег начинает пользоваться ими в официальном хозяйственном обороте, приравнивая их к полученным законными действиями. Путем легализации незаконно нажитых средств, как нами уже подчеркивалось, преступность получает возможность напрямую воздействовать на все значимые механизмы жизни общества.

В этой связи противодействие легализации преступных доходов требует координации усилий и повышении результативности деятельности всех участников системы государственных институтов, заинтересо

1 Алиев В.М. Легализация (отмывание) доходов, полученных незаконным путем: Уголовно-правовое и криминологическое исследование. - М., 2001. С. 3-4

Илько Ю.Д. Противодействие легализации доходов, полученных преступным путем: криминологический и уголовно-правовой аспект: Дис. . канд. юрид. наук. - Омск, 2003. С. 4. ванных в предотвращении проникновения доходов от преступной деятельности в экономику страны.

Органы внутренних дел (ОВД) как элемент системы социального управления, должны и обязаны реагировать на процессы, происходящие в обществе. В 1999 году, т.е. за два года до принятия Федерального закона № 115 «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма» (№ 115-ФЗ), в МВД России был создан Межведомственный центр по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных незаконным путем (МВЦ), в дальнейшем преобразованный в оперативно-розыскное бюро (ОРБ).

Основной задачей этого Центра являлись сбор, анализ и предварительная проверка сведений о финансово-экономических операциях с денежными средствами или иным имуществом, имеющих незаконный или экономически нецелесообразный характер, а также информационно-аналитическое обеспечение мероприятий по выявлению и пресечению легализации доходов, поиск форм и методов совершенствования деятельности органов внутренних дел по противодействию этому процессу.

Как показывает более чем десятилетний опыт функционирования названного Центра и ОРБ, качество проводимой ими информационно-аналитической работы во многом зависит как от качественных характеристик имеющейся информации (полноты, актуальности, достоверности и т.п.), так и от используемых методов ее анализа и обработки.

Сегодня органы внутренних дел функционируют в условиях Единой информационно-телекоммуникационной системы (ЕИТКС) ОВД и располагают богатой информационной базой, в которой содержаться разнообразные сведения о преступлениях, в том числе и экономической направленности. Вместе с тем эффективных методов их анализа и обработки до сих пор не предложено. Фактически вне поля зрения аналитиков, занимающихся проблемой противодействия легализации, осталось математическое моделирование - апробированное средство исследования многих социально-экономических процессов.

Подчеркнем, что математические модели позволяют с меньшими затратами по сравнению с другими методами оценить варианты функционирования социальных систем в тех или иных условиях, проанализировать возможные сценарии, предложить и сразу опробовать различные направления повышения эффективности. И деятельность органов внутренних дел по противодействию легализации преступных доходов не является здесь исключением.

Кроме того, с помощью методов математического моделирования можно решать и многие перспективные задачи, в том числе задачи прогнозирования.

Здесь следует отметить разную степень предложенных направлений. Если первое достаточно полно представлено в работах ученых, то второе - только развивается. Фактически вне поля зрения исследователей остались системные вопросы, связанные с оценкой и анализом деятельности органов внутренних дел по противодействию легализации.

Еще одной проблемой, с которой сталкиваются руководители подразделений ОВД, занимающиеся преступлениями по отмыванию преступных доходов, это постоянное увеличение объемов обрабатываемой и циркулирующей информации, часто меняющиеся формы статистической отчетности по данному виду преступлений, достаточно большой круг взаимодействующих субъектов (Федеральная служба по финансовому мониторингу ФСФМ или Росфинмониторинг, Центральный Банк России, коммерческие организации, коммерческие банки, ломбарды и т.д).

Актуальность процессов модернизации подхода по противодействию легализации преступных доходов, изменилась и требует соответствующего осмысления: нуждаются в коррекции система критериев оценки деятельности подразделений органов внутренних дел в системе противодействия экономическим преступлениям, в т.ч. и в борьбе с легализацией преступных доходов.

Как показал анализ, разница между числом выявленных преступлений и количеством осужденных за их совершение говорит о том, что статистические колебания являются следствием не в действительности существующих тенденций, а лишь ослабления или усиления борьбы с легализацией преступных доходов на отдельных этапах развития современного российского государства.

Искаженные преставления о реальном состоянии, структуре, географии и тенденциях развития преступности в России смещало вектор борьбы с этим социальным злом не в качественные, а в количественные показатели.

По мнению автора, динамичный рост преступности, в которой доля отмывания преступных доходов не только постоянно возрастает, но и характеризуется дерзостью и изощренностью криминального элемента, предопределяет необходимость разработки новых подходов к организации ведению борьбы с отмыванием криминальных приобретений, осмыслению тенденций в социальной и правовой характеристике преступлений, предусмотренных ст. 174, 174-1 Уголовного Кодекса России.

Статистические отчеты, которые формируются в органах внутренних дел и поступают на вышестоящие уровни управления, не учитывают специфических особенностей такого вида преступления, как легализация преступных доходов, и несмотря на множество показателей, не позволяют провести объективную оценку эффективности деятельности ОВД по противодействию этому криминальному явлению.

Таким образом, можно сказать, что успешность применения математических моделей определяется правильностью выбора их вида или методов их построения, для осуществления которого требуется провести исследование процесса противодействия легализации преступных доходов с позиций системного подхода. В этом исследовании мы определили два направления: современное состояние легализации, ее динамика, структурные изменения и деятельность органов внутренних дел по борьбе с этим явлением. Причем каждое из направлений мы реализуем с учетом требований моделирования, с акцентом на наиболее актуальные проблемы.

Степень разработанности темы исследования. Основой повышения эффективности анализа и оценки деятельности органов внутренних дел с использованием возможностей современных технологий получения, обработки послужат на наш взгляд математические модели.

Вопросам разработки моделей управления сложными социальными системами посвящены исследования российских и зарубежных ученых: Буркова В.Н., Щепкина A.B., Новикова Д.А., Ирикова В.А., Стаби-на И.П., Редкозубова С.А., Чернышева С.Л., Багриновского К.А, Андерсен Т., Бокс Дж., Штрое Т.Г., Доугерти К., Дженкинс Г., Джонсон Р.,

Каст Ф., Розенцевейг Д. и многих других. i

Методы и модели управления органами внутренних дел, анализ и оценка их деятельности исследованы в трудах Горошко И.В., Федорова В.И., Заблоцкиса Н.Я., Кононенко В.И., Кравченко Ю.А., Дударева Г.И., Хейло Л.Г., Степанова М.Г., Флоки А.Б., Женило В.Р. и др.

Уголовно-правовой и криминологический аспекты противодействия легализации (отмыванию) преступных доходов противодействия легализации (отмыванию) преступных доходов посвящены труды Алиева В.М., Анисимова Л.Н., Болотского Б.С., Воеводза А.Г., Вотрина Р.В., Крупина Е.В., Денисенко В.В., Завидова Б.Д., Андреева Н.М., Иванова Э.А., Клепицкого И.А., Короткова A.C., Попова И.В., Куровской Л.Н., Тогонидзе Н.В., Лунеева В.В., Мельникова В.Н., Саидова А.Х., Третьякова И.Д., Тосуняна Г.А., Шохина С.О., Ганихина A.A., Илько Ю.Д., Соловьева A.B., Тетюкова К.В.

Финансово-экономический аспекты легализации рассмотрены в работах Аносова Е.Д., Березина М.П., Вотрина Р.В., Волкова Ю.Л., Гам-зы В.А., Грузинова A.C., Евсюкова В.В., Зубкова В.А., Крупина Е.В., Корчагина А.Г., Крылова A.A., Кушниренко A.B., Лопатина В.А., Мельникова В.Н., Наумова Ю.Г., Осипова С.К., Сафронова В.А., Сердинова Э.М., Филимонова М. И. Чистюхина В.В., Штиглица И.К., Якимовича О.Ю. и др.

Необходимость разработки математических моделей, позволяющих повысить эффективность деятельности ОВД в борьбе с отмыванием преступных доходов послужила основанием для проведения диссертационного исследования, определила его цели и задачи.

Объектом диссертационного исследования является система подразделений органов внутренних дел, занимающиеся противодействием легализации доходов, полученных преступным путем, их оперативно-розыскные, исполнительные, контрольные и другие функции в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов.

Предметом исследования служат методы и модели оценки и анализа деятельности подразделений органов внутренних дел в сфере противодействия легализации преступных доходов.

Цель диссертационного исследования является совершенствование существующих подходов к анализу и оценке деятельности органов внутренних дел по противодействию легализации преступных доходов на основе математического моделирования.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- исследованы место и роль органов внутренних дел в системе противодействия легализации преступных доходов;

- проведен анализ современного состояния информационных ресурсов подразделений органов внутренних дел, занимающихся противодействием легализации преступных доходов, рассмотрены существующие механизмы сбора и обработки данных, выявлены их достоинства и недостатки;

- разработаны математические модели временных рядов, характеризующие состояние криминогенной обстановки в сфере противодействия легализации, проведена оценка их значимости и адекватности, разработаны способы повышения качества полученных моделей;

- разработана методика изучения тенденций развития преступности, связанной с легализацией, построены прогнозные модели, необходимые для принятия обоснованных управленческих решений;

- обоснован и предложен подход к оценке результатов деятельности подразделений органов внутренних дел, занимающихся проблемами легализации, на основе прогнозной модели, использующей нейросете-вые алгоритмы;

- сформулированы предложения организационного характера, направленные на совершенствование деятельности подразделений органов внутренних дел, занимающихся противодействием легализации преступных доходов.

Методологическая база и методы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области системного подхода, теории вероятностей, разработки моделей и механизмов управления организационными системами. В ходе исследования использовались многомерные статистические методы анализа данных (корреляционный, регрессионный), методы построения и анализа математических моделей на основе временных рядов (критерии Акаике и Шварца), математический аппарат теории нейронных сетей.

Научная новизна работы заключается в том, что впервые деятельность подразделений органов внутренних, занимающихся противодействием легализации преступных доходов изучена с точки зрения системного подхода. Доказано, что она обладает всеми чертами, присущими сложным социальным системам, т.е. стремиться к достижению определенной цели, выполняет заданные функций, является открытой, информационной и управляемой.

Проведен комплексный анализ проблем, касающихся отмывания денежных средств и иного имущества, добытого преступным путем с которыми сталкиваются субъекты, уполномоченные заниматься этим криминальным явлением. Детально проанализированы уровень, структура, динамика преступлений по противодействию легализации преступных доходов. Проведенный анализ показал, что, несмотря на выявленные тенденции роста данного вида преступлений, объективно и однозначно оценить деятельность ОВД в этом направлении как положительный результат нельзя. Недостаток действующей методики является исключительно важным, поскольку не позволяет провести адекватную оценку из-за недостоверности представляемых данных, часто меняющихся форм предоставления отчетности преступлений, связанных с легализацией преступных доходов, а также изменений вносимых в законодательство Российской Федерации.

На основе применения современных методов статистического анализа и математического моделирования построены временные модели данных, характеризующие деятельность ОВД по противодействию легализации преступных доходов. Доказана статистическая значимость, адекватность и точность данных моделей, что позволяет их использовать для анализа тенденций преступности, предусмотренной ст.ст. 174, 174-1 УК РФ.

Впервые с использованием математических моделей нейронных сетей разработана методика прогнозирования преступлений, связанных с легализацией и на этой основе предложен новый подход к оценке результатов деятельности ОВД, который позволяет повысить качество оперативно-служебной деятельности, принимаемых управленческих решений, а также комплексного применения теории вероятностей и математической статистики в реализации моделей временных рядов, доказательстве их значимости и адекватности.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Математические модели временных рядов, характеризующие состояние криминогенной обстановки, значимость и адекватность которых оценивалась по критериям Акаике и Шварца, способы повышения качества моделей.

2. Методика изучения тенденций развития преступности, связанной с легализацией преступных доходов, основанная на использовании нейросетевых алгоритмов, состоящий из следующих этапов: ввод данных, формирование обучающей выборки (ОВ), нормализацию ОВ, выбор архитектуры сети, выбор алгоритма обучения и прогноз.

3. Подход к оценке результатов деятельности подразделений органов внутренних дел, занимающихся противодействием легализации преступных доходов на основе нейросетевого подхода, которая позволяет скорректировать существующие методы оценки и повысить обоснованность принимаемых управленческих решений.

4. Предложения организационно характера, направленные на совершенствование деятельности подразделений органов внутренних дел, занимающихся противодействием легализации преступных доходов, основанные на применении современных информационных технологий и многомерных статистических методов анализа данных.

Обоснованность и достоверность результатов обеспечивается методологией исследования. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами, подтверждены расчетами на примерах и результатами внедрения. Для решения поставленных задач использовались математические методы обработки статистических данных.

Эмпирическая база исследования. В работе использованы статистические данные МВД по Республике Карелия, ГУВД по Московской области, ГИАЦ МВД России, ДЭБ МВД России (ГУ ЭБ и ПТ), Федеральной службы по финансовому мониторингу (ФСФМ), материалы уголовных дел, судебные решения, свидетельствующие о практике применения уголовно-правовых норм, предусмотренных ст. 174, 174-1 УК РФ (легализация преступных доходов), информационные, аналитические, статистические материалы, опубликованные в научной литературе, периодической печати и в сети Internet, а также материалы анкетирования слушателей факультета подготовки федерального кадрового резерва Академии управления МВД России (приложение № 1- 4).

Теоретическая и практическая значимость исследования определяется актуальностью и новизной рассматриваемых в работе положений. В ней исследован ряд вопросов, относящихся к совершенствованию управления подразделениями, занимающихся проблемами отмывания преступных доходов, обеспечения их аналитическими и статистическими материалами.

Теоретическое значение работы выражается в комплексном исследовании диссертантом недостатков существующих методик анализа данных и разработке новых подходов к прогнозированию и оценке деятельности ОВД по противодействию легализации преступных доходов.

Практическая значимость исследования определяется тем, что разработанные в диссертационном исследовании методы и модели анализа и прогнозирования преступности внедрены в практическую деятельность в УВД г. Тольятти Самарской обл., ОВД по Октябрьскому району г. Орска Оренбургской обл., ОВД по Советскому району МО г. Орска Оренбургской области, ОВД по Ленинскому району МО г. Орска Оренбургской области, ГУ МВД России по Саратовской области. УВД г. Тольятти отмечает перспективную направленность предложенной оценки деятельности ОВД. Кроме того, материалы диссертационного исследования используются в учебном процессе Государственного технического университета Республики. Хакассия (кафедра уголовного права и процесса), Владимирского юридического института ФСИН России (кафедра специальной техники и информационных технологий).

В связи, с тем, что круг государственных институтов, призванных оказывать противодействие легализации преступных доходов достаточно широк, то данное исследование может представлять интерес не только для такого ведомства как органы внутренних дел, но и для применения другими государственными органами.

В ходе исследования был проведен анкетный опрос слушателей Академии управления МВД России и представителей Федерального резерва МВД РФ (обработано 133 анкеты), который также подтвердил правильность полученных результатов.

Проводимое исследование выполнялось в рамках Плана научной деятельности Академии управления МВД России (п. 42 - 2008 г., п. 73 - 2009 г., п.53 -2010 г.).

Апробация результатов исследования и их внедрение. Основные научные и практические результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на Международных конференциях «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» в г. Москва, Академия управления МВД России, 2007-2011 гг. и 11-м Всероссийском симпозиуме ЦЭМИ РАН в апреле 2010 года.

Корректность результатов исследования подтверждается внедрением в практическую деятельность следующих подразделений, которые перечислены выше.

Публикации. По результатам проведенного исследования опубликовано 9 научных работ, в том числе 3 - в издании ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения и приложений. Основное содержание работы изложено на 152 страницах, включая 25 рисунков и 15 таблиц, библиография содержит 216 источников.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Петрова, Виктория Юрьевна

3. Результаты исследования свидетельствуют о том, несмотря на уровень раскрываемости преступлений в виде легализации преступных доходов, данные преступления следует отнести к числу высоко латентных. Примерный коэффициент латентности для исследуемых преступлений составляет 1:200. Кроме того, существующая методика анализа данных, предусмотренных ст. 174, 174-1 УК РФ не позволяет провести данного вида преступлений, поскольку не ясна закономерность выявленной тенденции.

4. С учетом выявленных недостатков разработана методика изучения тенденции развития преступлений, связанных с легализацией денежных средств на основе временных рядов, получен прогноз, который может использоваться для оперативного руководства силами и средствами ОВД, текущего и перспективного планирования, рационального использования материальных и кадровых ресурсов, целенаправленной организацией взаимодействия с различными участниками в области борьбы с отмыванием преступных доходов, своевременного принятия управленческих решений в соответствии с меняющейся обстановкой.

5. Представлены принципы построения моделей анализа данных. Для оценок параметров модели нами применялось несколько методов, среди которых, метод МакЛеода и Сейлза. Для определения наилучшей модели вычислялись информационные критерии Шварца и Акаике. Полученные модели, доказывают зависимость уровня раскрываемости преступлений по отмыванию денежных средств от показателей работы ОВД. Разработана методика работы со статистической информацией на основе нейросетевых моделей, которые позволяют осуществлять прогнозирование преступлений связанных с легализацией (отмыванием) денежных средств и иного имущества с достаточной степенью совпадения.

6. На основе прогнозирования преступлений, предусмотренных ст. 174, 174-1 УК РФ с использованием нейронных сетей разработаны предложения по совершенствованию управления подразделений, занимающихся легализацией преступных доходов: создание электронной, автоматической базы данных по анализу и обобщению информации поступающей из различных источников, а также учету количества запросов, направленных в ФСФМ России и его территориальные подразделения из региональных отделов органов внутренних дел, занимющихся вопросами легализации; при оценке деятельности ОВД учитывать «географию» и характеристику конкретного региона, т.к. отмывание также напрямую связано с предшествующими преступлениями, их количественными и качественными показателями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги исследования можно отметить, что в научной литературе в последние годы появилось немало материалов по совершенствованию уголовно-правовых и криминологических мер уголовно-правовой борьбы с легализацией преступных доходов. Ряд из них заслуживает внимания, отдельные, напротив, не содержат должного научного обоснования либо носят спорный характер. Изучение различных точек зрения по изучаемым вопросам, зарубежного опыта правовой регламентации уголовной ответственности за легализацию преступных доходов, опроса экспертов, позволяет нам предложить перечень мероприятий позволяющих позитивно оказать воздействие на рассматриваемую проблему.

Общая стратегия государственного контроля - это недопустимость вливания незаконных доходов в легальную российскую и международную экономику. Однако вполне понятно, что совокупность отмываемых денег в пределах и за пределами России складывается из отдельных источников их противоправного добывания. И чем более эффективный механизм правоохранительного контроля таких источников удастся создать, тем меньший поток «грязных» денег потечет в отечественную и мировую экономику.

В этих условиях требуется серьезное улучшение деятельности служб и подразделений органов внутренних дел Российской Федерации, отвечающих за борьбу с легализацией преступных доходов с тем, чтобы привести ее в соответствие с политическими и социально-экономическими реалиями.

Сопоставительный анализ данных о количестве зарегистрированных случаев легализации преступных доходов с общими объемами обращения финансово-валютных средств, дает основание сделать вывод, что, во-первых, истинные размеры легализации на порядок превышают официально установленные, а во-вторых, действия правоохранительных органов, направленные на противодействие легализации, имеют пока крайне низкий эффект. Столь низкий коэффициент полезного действия работы правоохранительных органов, объясняется, главным образом, не столько низкой профессиональной подготовленностью сотрудников ОВД, прокуратуры и суда, сколько сложностью выявления данных преступлений.

Преступления в виде легализации (отмывания) преступных доходов посягают, как уже неоднократно говорилось выше, не только на сферу экономической деятельности, но и обладают способностью детерминировать многие другие виды преступлений. Таким образом, исследуемые преступления самым неблагоприятным образом влияют на уровень общей преступности. В этой связи нет никаких сомнений в том, что любые меры, направленные на «оздоровление» общества от указанных преступлений или снижение темпов их распространения, уже сами по себе вносят существенный вклад в предупреждение общей преступности1. Значимость предупреждения вырисовывается по-настоящему отчетливо тогда, когда обществу предлагается выбор: либо расширить репрессивный аппарат и наделить его ни чем не ограниченными функциями, (хотя при этом коэффициент полезного действия соответствующего решения проблемы сводится к минимуму), либо построить такую систему отношений, при которой совершение легализации становится для большинства потенциальных субъектов данного преступления не выгодным в принципе.

В связи с этим, предложенные нами математические методы и модели являются удобным инструментом для изучения особенностей функционирования ОВД.

1 Кобец II.И., Пузырева Ю.В. Уголовно-правовые и криминологические меры борьбы с легализацией (отмыванием преступных доходов). ВНИИ МВД России, НИЦ № 6. - М., 2008.

1. Модели позволяют оценить варианты поведения органов внутренних дел в тех или иных условиях, проанализировать возможные сценарии поведения, т.е. ОВД представляют собой сложную социальную систему-организацию, состоящую из кадровых, материально-технических ресурсов, научных знаний и информационных потоков.

2. Большое значение для оценки эффективности деятельности ОВД имеет правильный выбор критериев и показателей. Существующие механизмы анализа данных, используемые подразделениями, занимающимися экономическими преступлениями основаны на сложившейся системе государственной и ведомственной отчетности. Несмотря на значительное количество показателей в отчетных формах, поступающих на различные уровни управления, они не позволяют провести адекватную оценку деятельности ОВД.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Петрова, Виктория Юрьевна, 2011 год

1. Официальные документы и нормативные акты

2. Конвенция ООН в борьбе против незаконного оборота наркотических веществ от 19 декабря 1988 г. (Венская): Сборник международных договоров и других документов. 1994. № 47.

3. Международная конвенция о борьбе с финансированием терроризма от 9 декабря 1999 г. // Бюллетень международных договоров. 2003. №5.

4. Конвенция ООН против транснациональной организованной преступности (Палермская), принятая резолюцией 55/25 Генеральной Ассамблеи ООН от 15 ноября 2000 года. Криминология: Учебник для вузов / Под общ. ред. А. И. Долговой

5. Конвенция Советы Европы об отмывании, выявлении, изъятии и конфискации доходов от преступной деятельности от 8 ноября 1990 г. (Страссбургская). Ратифицирована Федеральным законом от 28 мая 2001 г. № 62-ФЗ.

6. Федеральный закон Российской Федерации от 7 августа 2001 г. № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем»: опубликован 9 августа 2001 г.

7. Федеральный закон от 7 февраля 2011 г. № 3 «О полиции». -М.: Проспект, о -11 2011. -80 с. ISBN 978-5-392-02383-7.

8. Об утверждении Концепции национальной безопасности Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 17 декабря 1997 г. № 1300 // Собрание законодательства Российской Федерации. 1997. № 52. Ст. 5909.

9. О Концепции национальной безопасности Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 10 января 2000 г. № 24 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2000. № 2. Ст. 170.

10. Стратегия Национальной безопасности РФ до 2020 года: Указ Президента от 12.05.2009 г. № 537 // Российская газета от 19.05.2009 г. №88.

11. О Национальной стратегии противодействия коррупции и Национальном плане противодействия коррупции на 2010-2011 годы: Указ Президента № 640 от 13.04.2010 г.//Российская газета от 15.04. 2010 г. № 5158.

12. Вопросы федеральной службы по финансовому мониторингу: Постановление Правительства РФ от 7 апреля 2004 г. № 186 // Российская газета от 29 июня 2009 г.

13. Уголовный Кодекс Российской Федерации. Официальный текст. М.: Издательство «Омега-JI», 2010.

14. Комментарий к Уголовному Кодексу Российской Федерации // Под ред. Скуратова Ю.И. и Лебедева В.М. М.: Издательство ИНФРА-М-НОРМА, 2000. -768 с.

15. Комментарий к Уголовному кодексу Российской Федерации (постатейный) / Х.М. Ахметшин, О.Л. Дубовик, С.В. Дьяков и др. / Под ред. Ю.И. Скуратова, В.М. Лебедева 3-е изд., доп. и изм. М.: Издательство ИНФРА-М-НОРМА, 2000. -896 с.

16. Сборник международных договоров СССР и Российской Федерации. Выпуск X. М., 1994

17. Учебная литература, пособия, книги

18. Айвазян С.А., Бежаев З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.

19. Айвазян СЛ., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

20. Айзерман МЛ., Браверман Э.М., Розеноэр JI.M. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970.

21. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.

22. Анфплатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

23. Афанасьев H.H. Глава IX. Преступления в сфере экономической деятельности // Уголовное право. Особенная часть: Учебник / Под ред. Н.И. Ветрова и Ю.И. Ляпунова. М., 1998

24. Берталанфи JJ. История и статус общей теории систем // Системные исследования. М., 1973.

25. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов Вып. 1. Прогноз и управление. Вып. 2. М.: Мир, 1974. С. 197.

26. Боровков A.A. Теория вероятностей, 2-е изд., доп. М.: Наука,1986.

27. БриллинждерД. Временные ряды. М.: Мир, 1980. -536 с.

28. Витушкин А.Г. О многомерных вариациях. М.: Физматгиз,1955.

29. Вицин С.Е. Системный подход и преступность. М.: Академия МВД СССР,1980.

30. Джонстон Дж, Эконометрические методы. — М.: Статистика, 1980., 443 с.

31. Дрейпер К, Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х книгах, Кн. 1. М.: Финансы и статистика, 1986, Кн. 2. - М.: Финансы и статистика, 1987.

32. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977.

33. Енюков КС. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.

34. Зубов И.Н., Минаев В.А., Хейло Л.Г. Вопросы совершенствования системы оценки деятельности органов внутренних дел. М.: МВД России, 1998.

35. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

36. Иванов H.H. Оценка эффективности управленческой деятельности ОВД. М.: Академия МВД России, 1993.

37. Иванов Э.А. Отмывание денег и правовое регулирование борьбы с ним. М.: Российский Юридический издательский Дом, 1999.

38. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975.

39. Каракозова Э.В. Моделирование в общественных науках. -М.: Высшая школа, 1986.

40. Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. -511 с.

41. Кендэлл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.-199 с.

42. Кобец П.Н., Пузырева Ю.В. Уголовно-правовые и криминологические меры борьбы с легализацией (отмыванием преступных доходов). ВНИИ МВД России, НИЦ № 6. М., 2008.

43. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир,1975.

44. Криминология: Учебник / Под ред. Н.Ф. Кузнецовой, Г.М. Миньковского. М.: МГУ, 1994.

45. Лагоша Б.А., Емельянов A.A. Основы системного анализа. -М.: Изд-во МЭСИ, 1998.

46. Лунеев В.В. Преступность XX века: мировые, региональные и российские традиции Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Волтерс Клувер, 2005.-912 с. - ISBN 5-466-00098-1 (в пер.).

47. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика: Учебник. М.: Дело, 2004.

48. Макаров И.М., Виноградская Т.М. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

49. Мардиа К, Земроч П. Таблицы F-распределений. М.: Наука,1984.

50. Марпл-мл. CJI. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.

51. Мельникова В.Е. Глава 8. Преступления в сфере экономической деятельности: В кн. Уголовное право РФ / Под ред. проф. Б.В. Здравомыслова. М.: Юристь, 2000.

52. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: МИР, 1971. С.261.

53. Михайловская КБ. Цели управления в сфере правоохранительной деятельности // Теория управления в сфере правоохранительной деятельности / Под ред. В.Д. Малкова. М.: Академия МВД СССР, 1990.

54. Моисеев H.H. Математические модели экономической науки. -М.: Знание, 1973.

55. Морозов К.Е. Математическое моделирование в научном познании. М.: Мысль, 1978.

56. Нейроинформатика: Учеб. пособие для студентов / Е.М. Мир-кес. Красноярск: ИПЦ, КГТУ, 2002, -347 с.

57. Носко В.П. Эконометрика (регрессионный анализ временных рядов). М: Институт экономики переходного периода, 2002. -254 с.

58. Основы управления в органах внутренних дел /Под ред. А.П. Коренева. М.: МЮИ МВД России, 1998.

59. Попов Э.В. Особенности разработки и использования экспертных систем. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн. 1. М.: Радио и связь, 1990.

60. Прошкин Б.Г. Место стимулирования среди методов формирования мотивов трудового поведения // Известия СО АН СССР. Серия «Экономика и прикладная социология». 1986. Вып. 2.

61. Pao С.Р. Линейные статистические методы и их применение. -М.: Наука, 1968.

62. Рейлъян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1989.

63. Робинсон Дэ/с. Всемирная прачечная. М., 2004.

64. Рудь Е.М. Теневые процессы в ведущих сферах экономики и их криминологический характер. Саратов: СЮИ, 2007.

65. Ручка A.A., Скада H.A. Стимулирование и мотивация труда в промышленном предприятии. Киев: Наукова думка, 1988.

66. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980.

67. Состояние преступности в Российской Федерации и ее долгосрочный прогноз / Под ред. П.Г. Пономарева. М.: ВНИИ МВД России, 1998.

68. Теория управления в сфере правоохранительной деятельности // Под ред. Малкова В.Д. М.: Академия МВД СССР, 1990.

69. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М.: Статистика, 1975.

70. Туманов Г.А. Организация управления в сфере охраны общественного порядка. М.: Академия МВД СССР, 1972.

71. Тъюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981.

72. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971.

73. Фофанов В.П. Социальная деятельность как система. Новосибирск: Наука, 1981.

74. Фраичук В.И. Основы построения организационных систем. -М.: ЭкономикаД991.

75. Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2008. С. 428.1. Печатная периодика

76. Алиев В.М. К вопросу о некоторых понятиях отмывания доходов // Журнал Российское право. 1999 г. № 7(8).

77. Алиев В.М. Легализация (отмывание) доходов, полученных незаконным путем. Уголовно-правовое и криминологическое исследование. М.- 2001.

78. Алиев В.М., Болотский Б. С. Разработка российского законодательства о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных незаконным путем: некоторые дискуссионные вопросы // Государство и право. 1999 г. № 6.

79. Арнольд В.И. О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных // Математическое просвещение. № 19. С. 41-61.

80. Арнольд В.И. О функциях трех переменных: Докл. АН СССР, 1957. Т. 114, №. 4. С. 679-681.

81. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.

82. Ашимов А.А., Бурков В.Н. Согласованное управление активными производственными системами. М.: Наука, 1986.

83. Багриновский К.А. Экономические методы стимулирования прогрессивных технологий // Управление экономикой переходного периода / Под ред. В.В. Макарова. М.: Наука, 1998. Вып.З.

84. Багриновский К.А., Бусыгин В.П. Математика плановых решений. М.: Наука, 1980.

85. Багриновский К.А., Горошко КВ. Моделирование процессов повышения эффективности социальных систем-организаций // Экономика и математические методы. 1999. Т. 35. № 3.

86. Багриновский К.А., Горошко И.В. Согласованное управление в социальной системе-организации // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. №3.

87. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели. М.: РУДН, 1999.

88. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Наука,1979.

89. Беккариа Ч. О преступлениях и наказаниях. М.: Иностранная литература, 1939.

90. Белявский М. О., Коровкин А.Г., Полежаев А.П. Рынок труда в России и динамика изменения номинальной заработной платы // Проблемы прогнозирования. 2000, № 6.

91. Бендат Дою., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных.-М.: Мир, 1989.

92. Березина М.П., Аносов Е.Д. Об участие органов финансового и банковского надзора в противодействии легализации преступных доходов // Финансы. 2003. № 1.

93. Блувштейн Ю.Д., Заблоцккс Н.Я. Модель распознавания образов в криминологических исследованиях (итоги одного эксперимента). М.: Юридическая литература, 1975.

94. Бок A.A., Горошко И.В. Спектральные методы идентификации временных рядов // Информатизация правоохранительных систем. -М.: Академия управления МВД России, 2005.

95. Бокс Дэ/с., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1, 2. М.: Мир, 1974.

96. Болотский Б. С. Борьба с отмыванием доходов индустрии наркобизнеса в странах содружества. М.: ООО «Юрлинформ», 2001.

97. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977.

98. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994.

99. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981.

100. Бурков В.Н., Щепкин A.B. Механизмы обеспечения безопасности: оценка эффективности // Вопросы экономики. М., 1992, № 1.

101. Верин В.П. О некоторых вопросах судебной практике по делам о незаконном предпринимательстве и легализации (отмывании) денежных средств или иного имущества, приобретенных преступным путем // БВС РФ -2005, № 2.

102. Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987.

103. Гавралов O.A. Математические методы и модели в социально-правовом исследовании. М.: Наука, 1980.

104. Гаврилов O.A., Колемаев В.А. Математические модели в криминологии // Правовая кибернетика. М.: Наука, 1970.

105. Горбанъ А.Н. Функции многих переменных и нейронные сети // Соросовский образовательный журнал, 1998. № 12. С. 105-112.

106. Горошко КВ. Анализ статистических данных в органах внутренних дел // Информационные технологии, информационная безопасность, специальная техника. М.: Академия МВД России, 2009.

107. Горошко КВ. Математическое моделирование в управлении ОВД. М.: Академия управления МВД России, 2000.

108. Горошко КВ. Модель взаимодействия и снижения затрат в социальной системе // Информатизация правоохранительных систем. -М.: Академия МВД России, 1996.

109. Горошко КВ. Об одном критерии оценки деятельности социальной системы-организации // Информатизация правоохранительных систем. М.: Академия МВД России, 1998.

110. Горошко КВ. Экономические аспекты в аналитической деятельности ОВД // Вестник МВД РФ. М., 2001. № 2-3.

111. Давние В.В. и др. Модели макроэкономического равновесия. Воронеж: Воронежский университет, 1994.

112. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981.

113. Джонсон Р., Каст Ф., Розенцвейг Д. Системы и руководство. М.: Радио и связь, 1971.

114. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Финансы и статистика, 1999.

115. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии. -М.: Советское радио, 1976.

116. Дюркгейм Э. Социология. М.: Канон, 1995.

117. КиринВ.И. Информация в органах внутренних дел // Информационные технологии управления в органах внутренних дел.- М.: Академия управления МВД России, 1997.

118. Клежер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. -М.: Экономика, 1997.

119. Кокс Д.Р., ОуксД. Анализ данных типа времени жизни. М.: Финансы и статистика, 1988.

120. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных: Докл. АН СССР, 1956. Т. 108, № 2. С. 179-182.

121. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного: Докл. АН СССР, 1957. Т. 114, № 5. С. 953-956.

122. Кононенко В.И., Закревский И.В. Моделирование хищения и сбыта автомобилей // Информатизация правоохранительных систем. -М.: Академия управления МВД России, 1998.

123. Кононенко В.И, Минаев В.А. Динамические модели преступности // Методы исследования сложных систем. М.: ВНИИСИ, 1981.

124. Коровкин А.Г., Подорванова Ю.А., Долгова И.Н. Взаимосвязь номинальной заработной платы и безработицы, региональные особенности // Проблемы прогнозирования. 2003. № 6.

125. Кочович Е. Финансовая математика: Теория и практика финансово-банковских расчетов. М.: Финансы и статистика, 1994.

126. Крисилов В.А., Олешко Д.Н., Трутнев A.B. Применение нейронных сетей в задачах интеллектуального анализа информации / Труды Одесского политехнического университета. Вып. 2 (8). 1999. С. 134.

127. Кудрявцев ВН. Эффективность системы уголовной юстиции // Социалистическая законность. 1971. № 7.

128. Кузнецов Ф.Т., Подымов U.E., Шмаров И.В. Эффективность деятельности исправительно-трудовых учреждений. М.: Юридическая литература, 1968.

129. Кузьмин С.А. Занятость населения России на период до 2015 г. (прогноз) // Проблемы прогнозирования. 2004, № 3.

130. Куровская Л. Что мешает расследованию преступлений, предусмотренных ст. 174 и 1741 УК // Законность, 2004, № 3.

131. Ларичев В. Правовые меры борьбы с отмыванием незаконных доходов // Законодательство и экономика. 1991. № 1.

132. Ларьков А.Н. Экономическая преступность: статистические и фактические показатели // Преступность, статистика, закон. М.: Криминологическая ассоциация, 1997.

133. Левин М.И., Макаров В.Л., Рубинов A.M. Математические модели экономического взаимодействия. М.: Наука, 1993.

134. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука,1964.

135. Леонард В.А., Мор Х.В. Методика оценки результативности работы полицейских органов. М.: Наука, 1982

136. Лизер С. Эконометрические методы и задачи. М.: Статистика, 1971.

137. Ликеш И., Ляга И. Основные таблицы математической статистики. М.: Финансы и статистика, 1985.

138. Литвак Б.Г. Управленческие решения. М.: Тандем, 1998.

139. Литтл Р.Дж., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 1991.

140. Ложе И. Информационные системы. Методы и средства. -М.: Мир, 1979.

141. Лошаков М. Отчетный доклад национального Антикоррупционного Совета РФ по проблемам противодействия коррупции, http://www.korupcii.net/

142. Маккалох Дж.У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности // Автоматы. М.: ИЛ, 1956.

143. Математические модели исторических процессов: Сборник статей / Под ред. Л.И. Бородкина. М.: МГУ, 1996.

144. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987.

145. Мельникова В.Е. Преступления в сфере экономической деятельности. Уголовное право РФ / Под ред. проф. Б.В. Здравомыслова. -М.: Юрист, 2000.

146. МильнерБ.З. Теория организаций. М.: Инфра, 1998.

147. Минаев В.А., Курушин В.Д., Захаров Д.В. Математическое моделирование региональных криминологических процессов. Новосибирск: ВЦ СО РАН, 1992.

148. Михайлов В.И. Криминологические особенности и юридический анализ легализации (отмывания) денежных средств и иного имущества, приобретенных заведомо незаконным путем // Российская юстиция, № 3, 2002.

149. Муравьев П.А., Гордуз НА., Никитин Ю.В. О критериях результатов предупреждения и раскрытия преступлений, Киев: Наукова думка, 1990.

150. Мушик Э.,Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990.

151. Налимов В.В., Мульченко З.И. Наукометрия. М.: Наука,1969.

152. Носко В.П. Эконометрика (регрессионный анализ временных рядов). М.: Институт экономики переходного периода, 2002.

153. Офман Ю.П., Черемных E.H. Система интегрированного анализа региональных данных // Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов. М.: ЦЭМИ РАН, 1997.

154. Пионтковский A.A. Пути укрепления социалистического правопорядка // Советское государство и право. 1967. № 1.

155. Попов В.В. Методы управления, их содержание и взаимосвязь. М.: Экономика, 1974.

156. Роберт Хехт-Нильсен. Нейрокомпыотинг: история, состояние, перспективы / Открытые системы, № 4, 1998.

157. Розенблат Ф. Аналитические методы изучения нейронных сетей // Зарубежная радиоэлектроника. 1965 № 5. С. 40-50.

158. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974.

159. Самуэльсон П. Экономика. М.: Алгон, 1992.

160. Сатерленд Эдвин X. Являются ли преступления людей в белых воротничках преступлениями? М.: Социология преступности, 1966.

161. Свенсон Б. Экономическая преступность. М.: Прогресс,1987.

162. Социально-экономические преобразования в России: современная ситуация и новые подходы: Доклад ОЭ РАН и фонда «Реформа». -М., 1994.

163. Страментов A.C., Фишельсон КС. Городское движение.-М.: Стройиздат, 1965.

164. Суворов A.B. Структура денежных доходов и расходов населения в современной России // Проблемы прогнозирования. 2004, № 5.

165. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. М.: Наука, 1975.

166. Тамбовцев В.Л. Анализ целей в управлении общественным производством. М.: Экономика, 1982.

167. Тейп Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971.1. Диссертации, монографии

168. Алиев В.М. Теоретические основы и прикладные проблемы борьбы с легализацией (отмыванием) доходов, полученных незаконным путем: Дис. докт. юрид. наук. М., 2001.

169. Анищенко A.A. Противодействие налоговым преступлениям как механизм обеспечения экономической безопасности. Дисс. канд. э.н.; М., 2006.

170. Аслаханов A.A. Проблема борьбы с преступностью в сфере экономики (криминологический и уголовно-правовой аспекты): Автореф. дис. докт. юрид. наук. М., 1997.

171. Бахарев Д. В. Уголовноправовые и криминологические аспекты совершенствования механизма противодействия легализации доходов от организованной преступной деятельности: Дис. Канд. юр. наук. Екатеринбург, 2006.

172. Букарев В.Б. Легализация (отмывание) доходов, приобретенных преступным путем: общественнаяопасность и вопросы квалифи-кацииу: Дис. Канд. юр. наук. М., 2006.

173. Дементьев A.C. Проблемы борьбы с экономической преступностью и коррупцией. Дис. Канд.юр.н., Новгород, 1997.

174. Илько Ю.Д. Противодействие легализации доходов, полученных преступным путем: криминологический и уголовно-правовой аспект. Дис. Канд. юр. Наук. Омск, 2003.

175. Крепышева С.К. Формирование прогностических методов расследования преступлений, связанных с легализацией (отмыванием) преступных доходов. Дисс. канд. юр.н.; Н. Новгород, 2001.

176. Кузнецов В.А. Формирование эффективного механизма взаимодействия органов финансового надзора с кредитными организациями в сфере противодействия легализации доходов, полученных преступным путем: Дис. Канд. юр. наук. М., 2008.

177. Рыков H.H. Информационно-аналитическая подсистема прогнозирования развития в сельском хозяйстве с использованием нейронных сетей. Автореф. . к.т.н. Курск, 2004.

178. Сабанина О.В. Уголовная ответственность за легализацию (отмывание) денежных средств или иного имущества, приобретенных преступным путем: Автореф. дисс. . канд. юрид. наук. Ектеринбург, 2005.

179. Третьяков И.Я. Уголовно-правовые и криминологические меры борьбы с легализацией (отмыванием) доходов, полученных преступным путем: Автореф. дисс. . канд. юрид. наук: М., 2002.1. Зарубеэ/сная литература

180. Allingham М., Sangmo А. Income Tax Evasion: A Theoretical Analysis // Journal of Public Economics, 1972.

181. Amderson R. The Economics of Crime. London: Macmillan Press, 1976.

182. Baldry J. Positive Economic Analysis of Criminal Behavior. In Economic Policies and Social Goals. London: Martin Robertson, 1974.

183. Bartel A. The Demand for Private Protection. Columbia University, 1974.

184. Blair R., Vogel R. Heroin Addiction and Urban Crime // Public Finance Quarterly, 1993.

185. Block H., Jeis D. Man, crime and Society. N.Y., Random House, 1989.

186. Blumshtein A., Larson R. Models of a Total Criminal Justice System // Operation Research, 1969.

187. Carling A. Introducing Neural Networks. Wilmslow, UK: Sigma Press, 1992.

188. Carter R. Theft in the Market. London: Institute for Economic Affairs, 1994.

189. Gilev S.E., Gorban A.N. On completness of the class of functions computable by neural networks. Proc. of the World Congress on Neural Networks (WCNN'96). Sept. 15-18, 1996; San Diego, C.A. Lawrens Erlbaum Accociates, 1996. PP. 984-991.

190. Codd E.F. A relational model of data for large shared data banks. CACM 13:6, June 1970.

191. Gibbs D. Crime, Punishment and Deterrence // Social Science Questions. N.Y., 1968, № 48.

192. Gordon M. How much of crime? //Business Week. 1994.№3.

193. Ehrich I. Participation in Illegitimate Activities: A Theoretical and Empirical Investigation // Journal of Political Economy, 1973.

194. Hart H. Punishment and Responsibility. Oxford: Clarendon Press, 1988.

195. Heineke J. A Note on Modeling the Criminal Choice Problem // Journal of Economic, Theory 1975.

196. Homik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks. 1989. Vol. 2. PP. 359 366.

197. Kolm 5.-Ch. A Note on Optimum Tax Evasion // Journal of Public Economics, 1973.

198. Kochenov D.A., Rossiev D.A. Approximations of functions of CA,B. class by neural-net predictors (architectures and results). AMSE Transaction, Scientific Siberian, A. 1993, Vol. 6. Neurocomputing. PP. 189203. Tassin, France.

199. Kohonen T. (1989/1997/2001), Sebf- Orgainizing Maps Berlin-New York: Sprinder Verlag. First edition 1989, second edition 1997, edition 2001, ISBN 0-387-S1387, ISBN 3-540-67021-9.

200. Landes W. An Economic Analysis of the Courts // Journal of Law and Economics, 1971.

201. Martin D. The Economics of Jury Conscription // Journal of Political Economy, 1992.

202. Report to the Nation on Crime and Justice. Wash., U.S. Department of Justice, 1983.

203. Rosenblatt F. The peseptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain // Psychol. Rev. 1958. V. 65. P. 386.

204. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics. Spartan., Washington, D.C., 1962.

205. Stigler G. Optimum Enforcement of Laws // Journal of Political Economy, 1970.

206. Stone M.N. The generalized Weierstrass approximation theorem. Math. Mag., 1948. V.21. PP. 167-183, 237-254.

207. Tullock G. The Welfare Costs of Tariffs, Monopolies, and Theft // Western Economic Journal, 1967.

208. Widrow B., Hoff M.E. Adaptive switching circuits. 1969. IRE WESTCON Conferecion Rekord. New York, 1960.

209. Williams H. Criminology and Criminal Justice. London, University of London, 1984.