Модели и методы анализа и управления рисками при таможенном оформлении тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Реснин, Максим Олегович

• Реснин, Максим Олегович
• кандидат экономических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Реснин, Максим Олегович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РИСКОВ ПРИ ТАМОЖЕННОМ 13 ОФОРМЛЕНИИ ТОВАРОВ

1.1 Таможенные органы и их деятельность при таможенном оформлении

1.1.1 Таможенный контроль и таможенное оформление

1.1.2 Грузовая таможенная декларация

1.1.3 Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности

1.1.4 Таможенные пошлины, их виды и функции

1.2 Описание рисков, возникающих при таможенном оформлении, их 22 классификация и анализа

1.2.1 Понятие риска, классификация рисков при таможенном оформлении

1.2.2 Анализ и управление рисками при таможенном оформлении

1.3 Анализ и оценка методов управления рисками в ГТК, описание их 39 недостатков

Выводы по 1 -ой главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ 55 РИСКАМИ В ЕАИС ГТК РОССИИ

2.1 Концептуальная структура САУР при таможенном оформлении

2.2. Исследование математических методов количественного анализа рисков

2.2.1 Расчет вероятности появления товаров риска и товаров прикрытия, 59 оценка потерь таможенных платежей

2.2.2 Выявление ассоциативных связей между поставками товаров

2.2.3 Описание рисковых ситуаций и их прогнозирование

2.3 Информационная таможенная технология анализа и управления рисками

2.3.1 Концепции хранилища и витрин данных

2.3.2 Модели данных в СППР

2.3.4 Аналитический инструментарий СППР

2.4 Структура СППР в САУР при таможенном оформлении 115 Выводы по 2-ой главе

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ САУР В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 125 ТАМОЖЕННЫХ ОРГАНОВ

3.1 Элементы САУР в ЕАИС ГТК России

3.2 Анализ рисков с использованием методики САД

3.3 Применение средств извлечения знаний

3.4 Проведение визуального исследовательского анализа данных

3.5 Экономический эффект от реализации элементов САУР а ЕАИС ГТК 153 России

Выводы по 3-ей главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы анализа и управления рисками при таможенном оформлении»

За последние годы объем мирового товарооборота растет быстрее, чем мировые объемы производства. В составе торговли значительно повышается доля услуг, возрастает продажа объектов интеллектуальной собственности, усиливается переток денежных средств. Внешние экономические связи превратились в важнейший фактор экономического роста. Во многих странах именно они определяют состояние национальной экономики, и эта тенденция в перспективе усилится.

В условиях дальнейшей интеграции России в мировой рынок возрастает влияние внешней торговли на развитие экономики страны. Современное экономическое развитие России невозможно без активной экспортно-импортной деятельности, без привлечения иностранного капитала. Поэтому в системе органов государственного управления внешнеэкономической деятельностью (ВЭД) особая роль отводится таможенной службе как наиболее динамично развивающейся системе, своевременно и качественно обслуживающей участников ВЭД. Значимость деятельности таможенной системы обусловлена ещё и тем, что самым стабильным источником доходной части федерального бюджета России являются таможенные налоги и сборы.

Являясь составным элементом системы правоохранительных органов страны, таможенная служба вносит значительный вклад в решение задач по борьбе с контрабандой, нарушениями таможенных правил и другими преступлениями, отнесенными к её компетенции.

Актуальность темы исследования. Одной из основных проблем в работе таможенных органов Российской Федерации является недополучение таможенных платежей. Анализ выявленных таможенными органами правонарушений показывает, что значительное их количество связано с недекларированием, либо с недостоверным декларированием товаров: занижение веса или стоимости товара при декларировании, декларирование товара не под своей товарной позицией товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД). Так, в 2001 году, на долю данного вида таможенного правонарушения приходилось более 30% от общего количества правонарушений, что привело к заведению свыше 20 тысяч дел о нарушении таможенных правил (НТП), а сумма наложенных взысканий за указанные НТП составила порядка 4 млрд. рублей.

В настоящее время, при решении Государственным таможенным комитетом России (ГТК России) сложнейших проблем регулирования внешнеэкономической деятельности и защиты экономических интересов России, на первые позиции выдвигается аналитическая работа таможенных органов, которые должны не только адекватно оценивать случившиеся факты, но и формировать обоснованное и оптимальное целеуказание в интересах повышения эффективности таможенного оформления и контроля в условиях когда, с одной стороны, таможенная служба ограничена в своих ресурсах, а с другой - требуется обеспечить эффективный процесс таможенного контроля.

Руководство ГТК России настойчиво и целенаправленно проводит линию на развитие интеллектуальной составляющей работы таможенной системы. Такое направление развития таможенной службы России соответствует мировым тенденциям развития принципов таможенного контроля, закрепленных в Международной конвенции по упрощению и гармонизации таможенных процедур Всемирной таможенной организации [1]:

- таможенный контроль ограничивается минимумом, необходимым для обеспечения соблюдения таможенного законодательства;

- при выборе форм таможенного контроля используется система управления рисками;

- таможенная служба применяет метод анализа рисков для определения лиц и товаров, включая транспортные средства, подлежащих проверке, и степени такой проверки;

- таможенная служба принимает стратегию, базирующуюся на системе мер оценки вероятности несоблюдения законодательства, в целях поддержки системы управления рисками.

Выбор темы диссертационной работы обусловлен актуальностью задачи разработки системы анализа и управления рисками при таможенном оформлении, направленной на анализ, оценку и выявление рисков при проведении таможенного оформления товаров с целью повышения уровня собираемости таможенных платежей в федеральный бюджет.

Система анализа и управления рисками (САУР) при таможенном оформлении, как элемент системы управления в структуре таможенных органов, необходима как для руководящего состава Государственного таможенного комитета (ГТК) России, так и для исполнителей: региональных таможенных управлений (РТУ), таможен, таможенных постов. Руководящему составу она необходима для принятия обоснованных управленческих решений; исполнителям она полезна, так как повышает их профессиональные навыки, избавляет от многих рутинных операций, повышает оперативность работы. Как следствие, участникам ВЭД это даст более цивилизованные условия для ведения внешнеэкономической деятельности, и будет способствовать ускорению внешнеэкономического оборота.

Таким образом, система анализа и управления рисками в таможенной деятельности должна стать одной из основных составляющих в работе по приведению процедур таможенного оформления и контроля в Российской Федерации в соответствие критериям качества таможенного администрирования, предусмотренного стандартами Всемирной торговой организации (ВТО) [2]:

- продолжительность таможенного оформления;

- прозрачность и предсказуемость работы таможенных органов для участников ВЭД;

- партнерский подход в отношениях таможенных органов с участниками внешнеэкономической деятельности.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей и методов анализа и выявления рисков при таможенном оформлении товаров, составляющих основу САУР ГТК России.

В соответствии с указанной целью решены следующие задачи:

1. Произведена классификация рисков при таможенном оформлении с целью четкого определения места каждого риска в общей системе и дальнейшего применения к ним соответствующих методов анализа и приемов управления.

2. Выявлены и описаны недостатки работ, которые проводятся в ГТК России и направлены на выявление рисков при таможенном оформлении.

3. Исследованы информационные системы автоматизированного управления таможенной деятельностью, в том числе и рисками, с целью выявления недостатков в подходах к их проектированию и разработке.

4. Осуществлен выбор математических методов, применение которых возможно при проведении количественного анализа рисков при таможенном оформлении.

5. Исследованы современные информационные технологии проектирования и разработки систем поддержки принятия решений, и осуществлен обоснованный выбор технологий в целях их дальнейшего применения в ходе разработки элементов системы анализа и управления рисками.

6. Разработана структура системы анализа и управления рисками при таможенном оформлении, сформулированы задачи каждого уровня системы.

7. Разработаны методы количественного анализа рисков при таможенном оформлении, основанные на алгоритмах поиска ассоциативных связей, построения деревьев решений и кластерного анализа.

8. Разработана и внедрена автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика-2000», реализующая математические методы анализа рисков при таможенном оформлении, основанная на хранилище данных и витринах данных.

9. Проведена оценка экономической эффективности применения автоматизированной системы «Аналитика-2000» в практической работе таможенных органов России.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является деятельность ГТК России, связанная с контролем процесса таможенного оформления товаров участниками ВЭД.

Предметом исследования являются процессы таможенной технологии анализа и управления рисками и применяющиеся в этих целях информационные таможенные технологии (ИТТ1).

Информационной базой исследования служат:

- данные грузовых таможенных деклараций (ГТД), содержащие информацию о внешней торговле Российской Федерации;

- данные о внешней торговле стран Европейского Союза (ЕС) и других стран-контрагентов с Россией;

1 Информационная таможенная технология (ИТТ) - совокупность приемов, способов и методов применения средств автоматизации для информационного обеспечения технологических процессов таможенных органов [15].

- данные о ставках таможенных пошлин и другая нормативно-справочная информация ЕАИС ГТК России;

- данные об участниках ВЭД.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретическую и методологическую основы составили:

- работы отечественных и зарубежных специалистов в области системного анализа, моделирования рисковых ситуаций, теории вероятностей и математической статистики, а также работы в области построения систем поддержки принятия решений на основе хранилищ и витрин данных, с использованием технологий оперативного и визуального исследовательского анализов данных и извлечения знаний;

- разработки Специализированного государственного учреждения «Главный научно-информационный вычислительный центр ГТК России» (ГНИВЦ ГТК России), ЗАО «РДТЕХ», Oracle СНГ, представительства SAS Institute в СНГ.

Научная новизна. Научная новизна диссертационного исследования заключается в формировании архитектуры САУР при таможенном оформлении:

- обобщен, уточнен и дополнен понятийный аппарат, характеризующий риски при таможенном оформлении;

- разработан метод выявления риска недостоверной классификации по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности, основанный на выявлении ассоциативных связей между импортируемыми товарами;

- разработан метод расчета потерь таможенных платежей при возникновении риска недостоверной классификации по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности;

- разработана методика прогнозирования рисков при таможенном оформлении, позволяющая выявлять рисковые ситуации уже в момент таможенного оформления товаров, которая основана на алгоритмах построения классификационных и регрессионных деревьев решений, а также кластерном анализе;

- разработана функционально-технологическая структура системы поддержки принятия решений, которая основана на концепциях хранилища данных и множестве связанных с ним витрин данных;

- предложена размерностная модель данных топологии «созвездие», позволяющая проводить анализ данных с использованием всех описанных в диссертации информационных технологий.

Практическая значимость, реализация и апробация. Результаты исследований были использованы в ГНИВЦ ГТК России в ходе проектирования и разработки автоматизированной системы анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика-2000» (АС АДППР «Аналитика-2000»).

Практическая реализация и внедрение АС АДППР «Аналитика-2000» во многих управлениях центрального аппарата ГТК России, а также в ряде региональных таможенных управлений позволили повысить:

- эффективность и оперативность проводимых работ по анализу и управлению рисками;

- уровень собираемости таможенных платежей в федеральный бюджет;

- эффективность и оперативность подготовки различного рода аналитико-статистических материалов.

Результаты исследования докладывались на трех научных конференциях: на 4-й Российской научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий» (г. Москва), 6-й научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (г. Москва), 3-й научно-практической конференции «Перспективы развития Единой автоматизированной информационной системы ГТК России» (г. Ростов).

Полученные результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе Российской таможенной академии по специальностям «Таможенное дело», «Экономика и управление на предприятии (таможне)», а также в других высших учебных заведениях по специальности «Прикладная информатика».

Публикации. По материалам диссертационного исследования написаны и опубликованы следующие работы:

1. Реснин М.О. Применение OLAP-технологии при создании оперативных СППР. // Корпоративные информационные системы: Сб. науч. тр. - М.: МЭСИ, 2000. - 162с.

2. Реснин М.О. Применение инструментальных средств корпорации Oracle при создании оперативных СППР. // Корпоративные информационные системы: Сб. науч. тр. - М.: МЭСИ, 2000. - 162с.

3. Реснин М.О. Классы решаемых задач при помощи OLAP-технологии. // 4-я Российская научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий»: Сб. науч. тр. - М.: МЭСИ, 2000.

4. Реснин М.О. Аналитические системы как элемент контроллинга таможенной деятельности. // Информационные аналитические системы: Сб. науч. тр. - М.: МЭСИ, 2002. - 84 с.

5. Реснин М.О. Применение технологии извлечения знаний при выявлении случаев недостоверного декларирования в ГТК России. // 6-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями»: Сб. науч. тр

М: МЭСИ, 2002.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе, заключения, библиографического списка из 116 наименований, 2 приложений. Содержит 10 таблиц и 36 рисунков. Общий объем работы составляет 180 страниц машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Реснин, Максим Олегович

Выводы по 3-ей главе

1. Совокупность предложенных в рамках диссертационного исследования математических методов количественного анализа рисков при таможенном оформлении и информационных технологий, реализующих эти методы, способствует повышению оперативности и качественного уровня, проводимых работ и, как следствие, повышению уровня собираемости таможенных платежей.

2. Выявление и анализ рисков при таможенном оформлении, зачастую, требует комбинирования различных методов анализа и информационных технологий, их реализующих. Подобное комбинирование зависит от конкретной ситуации и аналитика проводящего анализа. Совокупность методов и информационных технологий, предложенных в диссертационном исследовании, значительно расширяет возможности аналитика.

3. Экономический эффект от реализации элементов САУР в деятельности таможенных органов заключается в увеличении

1 Под капиталом следует понимать как сами товары, проходящие таможенное оформление, так и денежные средства, находящиеся на депозитах банков в счет оплаты таможенных платежей коэффициента собираемости таможенных платежей, в качестве и обоснованности принимаемых должностными лицами таможенных органов решений, что оказывает большое влияние на деятельность участников ВЭД и способствует ускорению товарооборота через таможенную границу без снижения уровня собираемости таможенных сборов и платежей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования были получены следующие основные результаты:

1. Получила развитие методика количественного анализа рисков при таможенном оформлении, применявшаяся до начала проведения диссертационного исследования - сопоставительный анализ данных статистики внешней торговли.

1.1. Обеспечено сопоставление данных по таможенным режимам и особенностям перемещения товаров.

1.2. Усовершенствован метод расчета потерь таможенных платежей за счет учета изменения ставок таможенных пошлин в рамках анализируемого временного периода.

1.3. Предложена технология анализа данных «от агрегата к детали» в целях локализации рисков.

Все это позволило не только повысить эффективность от применения методики сопоставительного анализа данных, но и способствовало ускорению процесса внедрения в повседневную деятельность таможенных органов элементов концепции САУР за счет некоторой преемственности в предлагаемых методах анализа рисков.

2. Предложены подходы к количественному анализу рисков, которые являются инновационными для таможенной службы:

2.1. Разработан метод выявления риска недостоверной классификации по ТН ВЭД, основанный на выявлении ассоциативных связей между импортируемыми товарами.

2.2. Разработан алгоритм расчета потерь таможенных платежей при возникновении риска недостоверной классификации по ТН ВЭД.

2.3. Разработана методика построения прогнозных моделей, основанная на применении классификационных и регрессионных деревьев решений, а также кластерного анализа, которая позволяет выявлять рисковые ситуации в момент проведения таможенного оформления товаров, а не постфактум.

3. Разработана функционально-технологическая структура системы поддержки принятия решений, основанная на концепциях хранилища и зависимых витрин данных.

4. На основе проведенного анализа моделей хранения данных для использования в хранилище, предложена размерностная модель данных топологии «созвездие», что дает возможность осуществлять анализ рисков при таможенном оформлении с применением всех описанных в диссертационном исследовании информационных технологий.

5. Разработаны алгоритмы и процедуры согласования данных в хранилище и зависимых с ним витринах данных.

Применение результатов диссертационного исследования в работе таможенных органов позволило:

- повысить оперативность и качественный уровень выявления рисков при таможенном оформлении товаров, в том числе качественный уровень процесса локализации этих рисков;

- отслеживать и анализировать пути прохождения товаров с момента пересечения ими границы Российской Федерации до момента их декларирования, что повысило качественный уровень проведения анализа рисков при доставке товаров под таможенном контролем;

- повысить точность расчетов сумм потерь таможенных платежей, вызванных недостоверным декларированием товаров;

- повысить качество и обоснованность применения мер по снижению уровня рисков.

Применение на таможенных постах в ходе декларирования построенных классификационных моделей позволит выявлять товары риска и товары прикрытия уже в момент таможенного оформления.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Реснин, Максим Олегович, 2003 год

1. Абдрахимов Д.А., Иоффин А.И. Универсальная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений «оценка и выбор»: от проблематики к концепции построения и применения. ВИНИТИ «Научно-техническая информация», №1/1999 г.

2. Административно-управленческий портал электронный ресурс.: публикации по экономике, финансам, менеджменту и маркетингу -электр. данные корректируются часто, Web-мастер Алексей Катаев, 2002 г., режим доступа - http://www.aup.ru, загл. с экрана.

3. Айвазян С.А., Степанов B.C. Инструменты статистического анализа данных. М.: Мир ПК, №7/1997 г.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике М.: Финансы и статистика, 2000. - 368с.: ил.

5. Армстронг-Смит М., Армстронг-Смит Д. Oracle Discoverer. Разработка специальных запросов и анализа данных. М.: Издательство «Лори», 2002 г.

6. Архипенков С. Как добываются знания. Банковские технологии №2/1998 г.

7. Архипенков С. Новые технологии СППР. Банковские технологии №6/1998 г.

8. Архипенков С. От переработки данных к анализу. Банковские технологии №3/1998 г.

9. Архипенков С., Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP. Проектирование, создание, сопровождение М.: Диалог-МИФИ, 1999 320 с.

10. Архипенков С., Голубев Д., Максименко О. Хранилища данных. От концепции до внедрения / Под общ. ред. С.Я. Архипенкова М.: Диалог-МИФИ, 2002. - 528 с.

11. Бахтурина Т. А., Дудник И. С., Кулыгина Н. Ю. Библиографическое описание электронных ресурсов. Методические рекомендации. Российская Государственная Библиотека, Межрегиональный комитет по каталогизации, Москва, 2001 г.

12. Белов B.C. Учебное пособие «Информационно-аналитические системы». / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М., 2001 г. 69.

13. Бондарев Р.В. Оценка экономической эффективности внедрения новой информационной таможенной технологии подготовки и формирования публикаций таможенной статистики внешней торговли М.: РТА, дипломный проект, 2002 г.

14. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных. М.: Открытые системы №05-06, 1999 г.

15. Волков И.М. Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Банки и Биржи, Юнити, 1998.-423 с.

16. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. - М.: Высш. шк., 2001. - 479 е.: ил.

17. Грэхэм С. Экономическое обоснование без коммерции: хранилища данных в государственных организациях. Oracle Magazine/Russian Edition, июнь 1997.

18. ГТК Российской Федерации. Положение о критериях отнесения товаров и внешнеэкономических операций к группам рисков. Приложение к приказу ГТК России от 08.05.2002 года №465.

19. ГТК Российской Федерации. Приказ №155 от 14.02.2001 г. «О проведении согласования решений о выпуске товаров в свободное обращение».

20. ГТК Российской Федерации. Проект. «Концепция системы анализа и управления рисками в таможенной службе Российской Федерации»,2001 г.

21. ГТК Российской Федерации. Распоряжение №625-р от 13.06.01 г. «О согласовании выпуска отдельных товаров, поступающих в адрес получателей, расположенных в Москве и Московской области».

22. ГТК Российской Федерации. Распоряжение №882-р от 04.09.01 г. «О перечне товаров, подлежащих исследованиям таможенными лабораториями при проведении таможенного оформления и таможенного контроля в режиме выпуска для свободного обращения».

23. Дорсей П. Хранилища данных, гибкие запросы и другие способы разрушить компанию. Oracle Magazine/Russian Edition №2, 1998.

24. Дубров A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие/А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев; Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 2000 - 176 е.: ил.;

25. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс (+CD). СПб: Питер, 2001 -368 е.: ил.

26. ЕАИС ГТК России. 2-ая очередь. Техническое задание. ГНИВЦ ГТК России, Москва, 1997.

27. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

28. Техно-рабочий проект. НЮГК.53700-01 ТРП ЛУ. Рег.№ ФПС ГНИВЦ 4845-р от 06.02.2001 г.

29. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

30. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.1 ТРП ЛУ. Рег.№ ФПС ГНИВЦ 5227-р от 19.10.2001 г.

31. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

32. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.3 ТРП ЛУ.

33. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

34. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.4 ТРП ЛУ.

35. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

36. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.5 ТРП ЛУ.

37. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

38. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.6 ТРП ЛУ.

39. ЕАИС ГТК России. Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений (АС АДППР) «Аналитика-2000» версия

40. Дополнения к техно-рабочему проекту. НЮГК.53700-02.7 ТРП ЛУ.

41. ЕАИС ГТК России. Информационная таможенная технология подготовки и формирования публикаций ТСВТ. Шифр: «ИТТ Публикация ТСВТ». АС АДППР «Аналитика-2000» версия 2.0. Технический проект. НЮГК.53100-01 ТП ЛУ. Рег.№ ФПС ГНИВЦ 4883-р от 10.05.2001 г.

42. Емельянов А.А. Методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук, М.: МЭСИ, 2000 г.

43. Захаров К.В., Цыганок А.В., Бочарников В.П., Захаров А.К. Логистика, эффективность и риски внешнеэкономических операций. К.: ИНЭКС, 2001.-237 с.

44. Каширский Г.В. Проектирование и разработка автоматизированных систем поддержки принятия решений для государственных и правоохранительных органов (на примере ЕАИС ГТК). Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, Москва, 2002 г.

45. Корнеев В.В., Гареев А.Ф, Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева С.В., Издательство Нолидж, 2001. - 496 е., ил.

46. Кошечкин С.А. Развитие экономического инструментария учета риска в инвестиционном проектировании. Диссертация на соискание ученой, степени кандидата экономических наук, Нижний Новгород, 2000 г.

47. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 543 с.

48. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. 4-е изд., доп. - М.: «Ось-89», 1999. - 208 с.

49. Курбатов В.И. Как написать и защитить диссертацию. Методическое пособие. Институт по переподготовке и повышению квалификации преподавателей социальных и гуманитарных наук при Ростовском государственном университете. Ростов-на-Дону, 1995 г.

50. Левитин К.Д. Управление рисками в финансовых институтах. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук, М.: МЭСИ, 2000 г.

51. Лексаченко В.А. Логика. Множества. Вероятность. М.: Вузовская книга. 2001,- 128 с.

52. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных. Системы управления базами данных №3, 1997.

53. Макрусев В.В. Основы системного анализа таможенного дела: направления, проблемы, методология: Монография. М.: РИО РТА, 2001 г.-300 с.

54. Матвеев Л.А. Компьютерная поддержка решений: Учебник СПб: «Специальная литература», 1998. - 472 с.

55. Мусаев А. Интеллектуальный анализ данных: Клондайк или Вавилон? М.: «Банковские Технологии», №11-12, 1998 г.

56. Научно-исследовательская работа: «Разработка методических основ и технико-экономического обоснования создания и развития ЕАИС ГТК России на период до 2003 года» (шифр «Экономика 99»). М.: Институт системного анализа РАН, 2000. - 72 с.

57. Некрасов В. Архитектуры OLAP-клиентов. PC WEEK/RE, №30, 21 августа 2002 г.

58. Ожегов С.И. Словарь русского языка М.: Русский язык, 1981 г.

59. Основы таможенного дела: Учебник/Под общ. Ред. В.Г. Драганова; Рос. Тамож. Акад. ГТК РФ. М.: ОАО «Изд-во Экономика», 1998. - 687 с.

60. Пейдж. В. Использование Oracle8/8i. Специальное издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 1999. - 1024 е.: ил. - Парал. тит. англ. пос.

61. Поуп Ричард. RAM связка между OLAP и реляционным хранилищем данных. Oracle Magazine/Russian Edition №2/1998.

62. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. Изд. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; Под ред. С.А. Айвазана. М.: Финансы и статистика, 1989. -607.: ил.

63. Пятыжкин С.В. Совершенствование инструментов управления эффективностью таможенного дела. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук, М.: РТА, 2002 г.

64. Рамблер-Медиа. Верные друзья бюджета электронный ресурс.: новостная лента поискового сервера Rambler электр. данные, корректируется ежедневно - М.: от 21.02.2001 г., режим доступа -http://www.rambler.ru/db/news/msg.html?mid= 1498975, загл. с экрана.

65. Реснин М.О. Применение OLAP-технологии при создании оперативных СППР. Корпоративные информационные системы: Сборник научных трудов / Моск. Госуд. Ун-т экономики, статистики и информатики -М.:2000. 162с.

66. Реснин М.О. Применение инструментальных средств корпорации Oracle при создании оперативных СППР. Корпоративные информационные системы: Сборник научных трудов / Моск. Госуд. Ун-т экономики, статистики и информатики М.:2000. - 162с.

67. Реснин М.О., Каширский Г.В. Исследование информационной технологии визуального анализа данных. Оценка возможности её применения в деятельности таможенных органов. Научно-технический отчет, М.: ГНИВЦ ГТК России, 2002 г.

68. Реснин М.О., Каширский Г.В., Суслина Е.Н. Аналитические системы как элемент контроллинга таможенной деятельности». Информационные аналитические системы: Сборник научных трудов / Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики. М.: 2002 .84 с.

69. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов/Под ред. М.В. Грачевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 351 с.

70. Сидоров С. «Подземелья» Oracle Express, Oracle Magazine / Russian Edition, №1/1997 r.

71. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.6 ил.

72. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том.1.: Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2001 400 е.: ил. - Парал. тит. англ.

73. Таможенный тариф Российской Федерации. Государственный таможенный комитет Российской Федерации, Москва, 2002 г.

74. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Издание третье, расширенное и доработанное. Серия «Экономика и бизнес». М.: СИНТЕГ, 2002, 316 с.

75. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 560 е.: ил.

76. Технология OLAP корпорации Oracle, Oracle Corp., 1997.

77. Указ Президента Российской Федерации от 25.10.94 №2014 «Об утверждении положения о Государственном таможенном комитете Российской Федерации».

78. Устинова Г.М. Информационные системы менеджмента: Основные аналитические технологии в поддержке принятия решений / Учеб.пособие. СПб: Издательство «ДиаСофтЮП», 2000. - 368 с.

79. Федосеев В.В., Гармаш А.Н. Дайитбегов Д.М. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов- М.: ЮНИТИ, 2001.-391 с.

80. Хохлов Н.В. Управление риском: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 239 с.

81. Чмель Г.Н. Малая таможенная энциклопедия / Под ред. В.Г. Драганова.- М.: АОЗТ «Центр экономики и маркетинга»; АОЗТ «Терминал А.Г.», 1997.-280 с.

82. Agrawal R., Imielinski Т., Swami A. Mining Associations between Sets of Items in Massive Databases. In Proc. of the 1993 ACM-SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data.

83. Agrawal R., Srikant R. Fast Discovery of Association Rules. In Proc. of the 20th International Conference on VLDB, Santiago, Chile, September 1994;

84. Argawal R., Gupta A., Sarawagi S. Modeling Multidimensional Database. IBM Research Report, 1995.

85. Business Objects 5.0: Bringing analytical reporting to enterprise business intelligence, Profile, Aberdeen Group, Inc., 1999, Boston, Massachusetts 2108.

86. Can M. NCR Corporation. Scaled Data Warehouse // NCR Prague conference, 1999.

87. Codd E.F. Further Normalization of the Data Base Relation Model, 1972.

88. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate, Arbore Software Corp. Papers, 1996.

89. Darwin, Reference, Release 3.0.1, Thinking Machines Corporation, 1998.

90. Data warehousing: clearing the confusion. A white paper by: Armstrong В., NCR Corp., 1996.

91. Demarest M. Building The Data Mart. DBMS, July 1994 v.7.

92. Finding the solution of data mining. A map of the features and components of SAS Enterprise Miner software. A SAS Institute White Paper, 1998.

93. Gray J., Chandhuri S. and others. Data cube: a relation aggregation operator generalizing group-by, cross-tab and sub-totals. Data Mining Knowledge Discovery, №1 1997.

94. Han Jiaweli. OLAP Mining: An Integration of OLAP and Data Mining. Intelligent Database Systems Research Laboratory, 1997.

95. Harinarayan V., Rajaraman A, Uiiman J. Implementing data cubes efficiently, Department of computer science, Stanford University, 1996.

96. Inmon W.H. Building the Data Warehouse What is Data Warehouse. New York: John Willey & Sons, 1992.

97. Kelly S. Data Warehousing in Action: John Wiley & Sons, 1997 320 pp.

98. Kyoto Convention (1999), General Annex, Chapter 6, Guidelines on Customs Controls.

99. Lehner W., Albrecht J., Wedekind H. Normal forms for multidimensional databases. University of Erlangen-Nuremberg, Dept. of Database System, Germany, 1997.

100. Oracle's data mining solutions. An Oracle White Paper, Oracle Corp., January 2001.

101. Oracle Express Analyzer, Reference, Release 2.0, Part No. A43987-1, Oracle Corporation, 1996.

102. Oracle Express Analyzer, User's Guide, Release 2.0, Part No. A43985-1, Oracle Corporation, 1996.

103. Oracle Express Server. Express language references manual, Volume 1, Release 6.1, Part No. A55734-01, Oracle Corporation, 1997.

104. Oracle Express. Express basic references, Release 2.0, Part No. A43969-1, Oracle Corporation, 1996.

105. Pedersen Т., Jensen C., Dyreson C., A foundation for capturing and querying complex multidimensional data. Information systems vol. 26, 2001.

106. Sarawagi S., Argawal R, Megiddo N. Discovery-driven exploration of OLAP data cubes. Research Report RJ 10102 (91918), IBM Almaden Research Center, San Jose, CA, 1998 r.

107. Scalable data warehousing. Data marts, NCR Corporation. U.S.A., 1997.

108. Scalable data warehousing. Overview, NCR Corporation. U.S.A., 1997.

109. Shoshani A. OLAP and statistical databases: similarities and differences, Lawrence Berkley National Laboratory, California, 1997.

110. Sprague R. H. jr., Watson H. J., Decision support for management. Prentice Hall, 1996.

111. The case of relational OLAP. A white paper prepared by Microstrategy, Incorporated, 1995.

112. The role of the OLAP server in a data warehousing solution. Hyperion Solutions Corporation, 1998, 001981002KAG.1. Перечень сокращений

113. Сокращение, обозначение Оригинал Значение

114. CART Classification and Regression Tree Классификационные и регрессионные деревья решений

115. CBR Case based reasoning Метод сравнения с образцом

116. CHAID Chi Square Automatic Interaction Detection Автоматическое выявление зависимости по критерию ^-квадрат

117. HCDM Hypercube based Data Model Модель представления данных в виде гиперкубов

118. OLAP OLAP (On-line analytical processing) Оперативная аналитическая обработка данных

119. АС АДППР Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений1. БД Data Base База данных

120. ВИАД Визуальный исследовательский анализ данных

121. ВД Data Mart Витрина данных

122. ВТО Всемирная торговая организация

123. ВЭД Внешнеэкономическая деятельностьвэс Внешнеэкономическая сделка

124. ГНИВЦ ГТК России Главный научно-информационный вычислительный центр Государственного таможенного комитета России

125. ГС Гармонизированная системагтд Грузовая таможенная декларация

126. ГТК России Государственный таможенный комитет России

127. ГУОТК Главное управление организации таможенного контроля

128. ГУТНР Главное управление тарифного и нетарифного регулирования

129. ДЕИ Дополнительная единица измерения

130. ДКД Документ контроля доставки

131. ЕАИС ГТК России Единая автоматизированная информационная система Государственного таможенного комитета России1. ЕС Европейский союз

132. ИТТ Информационная таможенная технология

133. К И ЕС Комбинированная номенклатура Европейского Союза

134. ЛОФУ Лицо, ответственное за финансовое урегулирование

135. ЛПР Лицо, принимающее решение

136. МВД MDB (Multidimensional Data Base) Многомерная база данных

137. МВФ Международный валютный фондмдп Международная дорожная перевозка

138. МСУБД MDDBMS Многомерная система управления базами данныхнтп Нарушение таможенных правил

139. ОТОиТК Отдел таможенного оформления и таможенного контроля1. ПС Программные средства

140. РСУБД RDDBMS Реляционная система управления базами данных

141. РТА Российская таможенная академия

142. РТУ Региональное таможенное управление

143. САД Сопоставительный анализ данных статистики внешней торговли

144. САУР Система анализа и управления рисками

145. СВХ Склад временного хранения

146. СНГ Союз независимых государств

147. СОИ Системы оперативного информирования

148. СООД OLTP (On-line Transaction Processing) Система операционной обработки данных

149. СППР DSS (Decision Support Systems) Система поддержки принятия решений

150. ТН ВЭД Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности

151. УТСА Управление таможенной статистики и анализа

152. ХД Data Warehouse Хранилище данных

153. ЦБД Центральная база данных