Методика анализа процессов таможенного оформления с применением методов математического исследования баз данных

Итак, постановкой задачи является определение меры «латентности» таможенного правонарушения, т.е. вероятность наличия правонарушения при таможенном оформлении.

Как было указано выше, участник ВЭД должен минимизировать свои затраты, не превышая определенной степени риска. Поэтому, добиваясь определенной величины таможенных платежей, участник ВЭД должен комбинировать до заявленного на границе веса оформляемую таможенную партию из товаров разного уровня таможенного налогообложения. В результате таких комбинаций соотношение между весами товаров различных категорий налогообложения остается постоянным.

Для определения степени взаимозависимости весов оформляемых товаров в товарной партии воспользуемся корреляционным анализом, в частности используем корреляцию Пирсона.

Наиболее часто используемый коэффициент корреляции Пирсона r (Pearson, 1896) называется также линейной корреляцией (термин корреляция впервые ввел Galton, 1888 г.), т.к. измеряет степень линейных связей между переменными. Можно сказать, что корреляция определяет степень, с которой значения двух переменных пропорциональны друг другу. Важно, что значение коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения. Например, корреляция между ростом и весом будет одной и той же, независимо от того, проводились измерения в дюймах и футах или в сантиметрах и килограммах. Пропорциональность означает просто линейную зависимость. Корреляция высокая, если на графике зависимость можно представить прямой линией (с положительным или отрицательным углом наклона). Проведенная прямая называется прямой регрессии или прямой, построенной методом наименьших квадратов. Последний термин связан с тем, что сумма квадратов расстояний (вычисленная по оси У) от наблюдаемых точек до прямой является минимальной из всех возможных. Корреляция Пирсона предполагает, что две рассматриваемые переменные измерены, по крайней мере, в интервальной шкале. Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется следующим образом:

r12 = [Е(Yil - У -barl)*(Yi2 - У -bar2)] / [L(Yil - У -barl)2 * L(Yi2 - У -bar2)2] 1/2

Значимость корреляций. Уровень значимости, вычисленный для каждой корреляции, представляет собой главный источник информации о надежности корреляции. Значимость определенного коэффициента корреляции зависит от объема выборок. Критерий значимости основывается на предположении, что распределение остатков (т.е. отклонений наблюдений от регрессионной прямой) для зависимой переменной у является нормальным (с постоянной дисперсией для всех значений независимой переменной х).

Исследования методом Монте-Карло показали, что нарушение этих условий не является абсолютно критичным, если размеры выборки не слишком малы, а отклонения от нормальности не очень большие.

Таким образом, вычисляя коэффициент корреляции для конкретного участника В3Д, получим меру зависимости весов товаров разной категории налогообложения в товарных партиях. Значение коэффициента корреляции лежит в пределах от 0 до 1, и чем выше взаимозависимость, тем ближе к единице значение. От расчета коэффициента корреляции перейдем к вероятности правонарушения при таможенном оформлении.

Обработка массивов данных большого размера, а именно такими являются массивы электронных копий грузовых таможенных деклараций, требует весьма длительного времени и вносит свои особые требования к используемой технике. Поэтому исследования баз данных целесообразно проводить не с областью данных, а со специально отобранной группой. В таможенном оформлении оптимально выбрать тех участников В3Д, платежи с единицы товара которых ниже определенного значения. Для определения отклонений от установленного значения воспользуемся законом нормального распределения. Нормальное распределение используем по многим причинам. Распределение многих статистик является нормальным или может быть получено из нормальных с помощью некоторых преобразований. Нормальное распределение представляет собой одну из эмпирически проверенных истин относительно общей природы действительности и его положение может рассматриваться как один из фундаментальных законов природы. Точная форма нормального распределения (характерная "колоколообразная кривая") определяется только двумя параметрами: средним и стандартным отклонением.