CC BY
3
наука, которая на сегодняшний день является узкоспециальной, должна стать наукой, изучающая правоприменительную деятельность конкретно во всех ее отраслях.
Использованные источники:
1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993).
2. Белкин, Р.С. Криминалистика. Краткая энциклопедия / Р.С. Белкин. - М.: БРЭ, 2016. - 111 с.
3. Винберг, А.И. Криминалистика / А.И. Винберг, Б.М. Шавер. - М.: Юридической литературы; Издание 3-е, перераб. и доп., 2017. - 272 с.
4. Каминский, М.К. Введение в криминалистику и криминалистическое образование / М.К. Каминский. - М.: Регулярная и хаотическая динамика, Институт компьютерных исследований, 2015.
5. Яблоков, Н.П. Криминалистика 2-е изд., пер. и доп. Учебник для прикладного бакалавриата / Н.П. Яблоков. - М.: Юрайт, 2016. - 303 с.
УДК 311.3
Святкин В.Д. студент 2 курса специальность «Экономическая безопасность» научный руководитель: Лаптева Е.В., к. э.н.
доцент
кафедра «Финансы и кредит» Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Оренбург СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗВОДОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Аннотация: Статья посвящена статистическому анализу разводов в Российской Федерации. Автором изучена динамика данного показателя, осуществлено его прогнозирование на 2018-2020 год. На основе полученных данных сделаны соответствующие выводы.
Ключевые слова: Развод, динамика, прогнозирование, анализ.
A STATISTICAL STUDY OF DIVORCES IN THE RUSSIAN
FEDERATION
Annotation: The article is devoted to the statistical analysis of divorces in the Russian Federation. The author studied the dynamics of this indicator, carried out its prediction for 2018-2020. On the basis of the data obtained, the relevant conclusions are drawn.
Keywords: Divorce dynamics, forecasting, analysis.
В современном обществе мы можем заметить разнообразие причин и мотивов разводов. На сегодняшний день причинами разводов могут стать
разница в возрасте, уровень образования и дохода, национальная и религиозная принадлежность. Также известно, что ранние браки чаще всего заканчиваются разводом.
Если посмотреть на динамику разводов за последние 7 лет, то мы можем заметить нестабильность. Но если приглядеться конкретно к цифрам, то мы увидим большие значения, не зря Россия занимает 4-е место в мире по количеству разводов, уступая Бельгии, Белоруссии и Мальдивам.
Рис. 1 -Динамика количества разводов по России Если взглянуть на рис.1, мы можем просмотреть динамику разводимости в РФ. На основе полученных данных можно сделать вывод о том, что количество разводов за последние 7 лет довольно нестабильно, но не превышает 700000.
Также нужно взглянуть на основные причины развода в семьях. Чаще всего причиной становятся измены. На рис. 2 мы видим статистику супружеских измен. 41 % жен хотя бы раз изменяли мужу, и 59 % мужей не отрицают измен.
л
V_у
Рис.2 - Динамика супружеских измен в РФ
Для полного исследования данных нам необходимо проанализировать относительные, абсолютные и средние показатели динамики. Расчет абсолютного прироста, темпа роста и прироста цепным и базисным способом.
Таблица 1 - Динамика разводимости ^ в Российской Федерации.
Год Количество разводов Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %
Цепной Базисный Цепной Базисный Цепной Базисный
2011 669376 - - - - - -
2012 644101 -25275 -25275 96% 96% -4% -4%
2013 667971 23870 -1405 104% 100% 4% 0%
2014 693730 25759 24354 104% 104% 4% 4%
2015 611646 -82084 -57730 88% 91% -12% -9%
2016 608336 -3310 -61040 99% 91% -1% -9%
2017 611436 3100 -57940 101% 91% 1% -9%
Проанализируем количество разводов в России. По данным таблицы 1 можно сказать, что наименьшее количество разводов в период с 2011 года по 2017 год наблюдается в 2016 году и составляет 608336 ед. - 1% по сравнению с 2015 годом. А наибольшее количество разводов наблюдается в 2014 году и составляет 693730 ед.- 4% по сравнению с 2013 годом.
Далее прежде чем переходить к выделению тренда и определению тдции необходимо выяснить существует ли тенденция в величине числа разводов в Российской Федерации. Для этого можно воспользоваться наиболее часто используемым на практике методом - это построение прямой, линейной, полинома второго порядка, степенной, экспоненциальной и логарифмической функции. На основе полученных данных из рис. 3, мы можем заметить, что прямая является ломаной. Это характеризует то, что мы не можем проследить точную динамику разводов по стране. По данной
диаграмме построим таблицу с указанием коэффициентов детерминации.
И Количество разводов в РФ
-Линейная (Количество разводов в РФ)-
Экспоненциальная (Количество разводов в РФ)
-Полиномиальная (Количество разводов в РФ)-
Степенная (Количество разводов в РФ) _Логарифмическая (Количество разводов в РФ)_
V_У
Рис. 3 - Динамика разводимости в РФ, тренды развития
№ п. п. Тип тренда Уравнение
1 Полиномиальный 2-ой степени У = -2496^2 + 9198^ + 65693 0,533
2 Экспоненциальный У = 68806e-0,01x 0,473
3 Линейный у = -10774x + 68689 0,459
4 Степенной у = 68012x^,04 0,352
5 Логарифмический у = -29241Пх) + 67941 0,340
Таблица 2 - Типы линий тренда с указанием коэффициента детерминации.
Чтобы определить наилучшее уравнение тренда, необходимо обратить внимание на наибольший коэффициент аппроксимации и наименьшую среднеквадратическую ошибку.
Коэффициент детерминации дает оценку надежности уравнения регрессии, в результате расчетов в случае параболы значение данного показателя выше, чем у прямой. Именно этот тренд будем использовать для приятия решений и прогнозирования.
Полученные модели статистически значимы и пригодны для принятия
решений. Степенной тренд значим по Б-критерию Фишера, но параметр уравнения а1 получен незначим, т.к. значение 1-критерия Стьюдента получено очень маленьким, поэтому данная модель может быть использована для дальнейших расчетов, но не пригодна для прогнозирования, также и экспоненциальный тренд имеет один не значимый параметр. Для принятия решений будем использовать параболический тренд, так как о значим по Б-критерию Фишера, все параметры значимы по 1-критерию Стьюдента.
Сделаем точечный и интервальный прогноз. Вычислим точечный прогноз - значение уровня тренда, получаемое при подстановке в уравнение тренда номера прогнозируемого года 1к.
Анализ динамики, выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание для прогнозирования.
Построим прогноз на 2018-2020 гг., результаты представим в таблице
3.
РФ
Таблица 3 - Прогнозные значения числа разводов в РФ
Годы Нижняя доверительная граница прогноза Прогноз Верхняя доверительная граница прогноза
2018 -842836 -20467 801902,3
2019 -876070 -53701 768668,3
2020 -914296 -91927 730442,3
Таким образом, при условии сохранении тенденции, количество разводов в РФ не только уменьшится, но и прекратиться вовсе. Таким
образом, на основе всех полученных данных, можно сделать вывод о том, что количество разводов будет сокращаться, если для этого будут приложены усилия как со стороны государства, так и со стороны супружеских пар.
Использованные источники:
1. Данные Федеральной службы государственной статистики
2. Экономическая статистика : учебник / под ред. Ю.Н. Иванова. — 5-е изд., перераб. и доп. — М. : ИНФРА-М, 2018. — 584 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. — (высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/7728.
3. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов.
- М.: НИЦ Инфра-М, 2012. - 236 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат). (переплет) ISBN 978-5-16-003196-5
4. Социально-экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ковалев В.В. -СПб:СПбГУ, 2014. - 328 с.: ISBN 978-5-288-05536-2
5. Золотова Л.В., Лаптева Е.В., Портнова Л.В. Экономико-статистический анализ основных макроэкономических показателей развития банковского сектора России и оценка степени их влияния на уровень экономической активности населения// Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии.- 2017. - № 6-4 (52). - С. 78-83.
6. Коробейникова Е.В., Лаптева Е.В. Прогнозирование основных индикаторов уровня развития банковского сектора Российской Федерации // Наука Красноярья, 2016. -№2(25). - С.190-201.
7. Лаптева Е.В. Динамика основных показателей развития банковского сектора России // Сборник тезисов международной, всероссийских и региональных конференций «Молодежный научный форум». - Оренбургская область», Молодежный парламент Оренбургской области. -2014. - С. 112114.
8. Лаптева Е.В. Динамический анализ и прогнозирование основных экономических показателей развития банковского сектора Российской Федерации // Материалы международной научно-практической конференции «Статистические методы в гуманитарных и экономических науках».- 2016. - С. 177-179.
9. Лаптева Е.В. Статистическое исследование уровня сберегательной активности населения Российской Федерации // Вестник Оренбургского государственного университета, 2015. -№ 13(188). - С.53-59.
Sources used:
1. Data of the Federal state statistics service
2. Economic statistics : the textbook / under the editorship of Yu. N. Ivanov. - 5th ed., pererab. I DOP. - M.: INFRA-M, 2018. - 584 p. + Extra. materials [Electronic resource; access Mode http://www.znanium.com] - (higher education: Bachelor).
— www.dx.doi.org/10.12737/7728.
3. Socio-economic statistics: textbook / Y. S. Melkumov. - M.: SIC Infra-M, 2012.
- 236 p.: 60x90 1/16. - (Higher education: Bachelor). (binding) ISBN 978-5-16003196-5
4. Socio-economic statistics: Textbook / edited by Kovalev V. V. - St. Petersburg:SPbGU, 2014. - 328 p.: ISBN 978-5-288-05536-2
5. Zolotov A. V., Lapteva E. V., Portnova L. V. Economic and statistical analysis of the main macroeconomic indicators of development of the Russian banking sector and evaluating their impact on the level of economic activity/ population/ Competitiveness in the global world: Economics, science, technology.- 2017. - № 6-4 (52). - P. 78-83.
6. Korobeynikova E. V., Lapteva E. V. Forecasting of the main indicators of the level of development of the banking sector of the Russian Federation / / Nauka Krasnoyarsk, 2016. - №2 (25). - Pp. 190-201.
7. Lapteva, E. V. Dynamics of the major indicators of development of Bank sector of Russia // abstracts of international, national and regional conference "Youth science forum". - Orenburg region", youth Parliament of Orenburg region. -2014. -Pp. 112-114.
8. Lapteva E. V. Dynamic analysis and forecasting of the main economic indicators of the banking sector of the Russian Federation // Proceedings of the international scientific-practical conference "Statistical methods in the Humanities and economic Sciences".- 2016. - Pp. 177 to 179.
9. Lapteva E. V. statistical study of the level of savings activity of the population of the Russian Federation // Bulletin of the Orenburg state University, 2015. - № 13 (188). - P. 53-59.
