Статистичний аналіз динаміки кількості вчинених злочинів на території України у 1990-2020 роках

Abstract

The paper reveals an information-analytical study of the dynamic range of the total number of crimes committed on the territory of Ukraine in the period from 1990 to 2020, and the corresponding indicator of the number of convicted people. Calculations based on the Irwin criterion indicate an abnormal increase in crime in 2003 and 2013 and an abnormal decrease in 2020. At the same time, there are no corresponding atypical values in the number of convicted persons in Ukraine. Since the detected uncharacteristic increase in the number of crimes is observed precisely in the years preceding the Orange Revolution (2004) and the Revolution of Dignity (2014), their appearance may indicate the growth of protest sentiments in society and bear a certain indicator character of popular opposition to the actions of the current government. Instead, the detected anomalous decrease in the number of crimes in 2020 may be a consequence of the general trend of decreasing crime due to the introduction of restrictive quarantine measures caused by the COVID-19 pandemic. In order to test the hypothesis about the presence of a trend in the studied crime indicator, the criterion of “increasing” and “declining” series and the criterion of series based on the use of the median are used in the work. However, the calculations showed that, despite the presence of a weak trend, after eliminating abnormal levels and smoothing a number of dynamics, it is not possible to obtain an adequate model of the growth curve of the number of crimes and conduct extrapolation forecasting on its basis. The empirical data of the studied time series can best be approximated only with the help of polynomials higher than the third degree. However, in this case, the obtained approximating functions will reflect random deviations and will be unacceptable for forecasting the future level of the number of crimes in Ukraine. Therefore, the construction of prognostic functions of crime involves the further development of an autoregressive integrated moving average model.

В роботі проводиться інформаційно-аналітичне дослідження динамічного ряду загальної кількості вчинених злочинів на території України у період з 1990 по 2020 роки та відповідного показника кількості засуджених осіб. Наведені розрахунки, з використанням критерію Ірвіна, вказують на наявність аномального збільшення злочинності у 2003 та 2013 роках та аномального зменшення у 2020 році. При цьому відповідних атипових значень у кількості засуджених осіб в Україні не спостерігається. Оскільки виявлене аномальне зростання кількості злочинів спостерігається саме у роках, що передують Помаранчевій революції (2004 рік) та Революції Гідності (2014 рік) їхня поява може свідчити про зростання протестних настроїв у суспільстві та нести певний індикаторний характер народного супротиву діям чинної влади. Натомість, виявлене аномальне зменшення кількості злочинів у 2020 році може бути наслідком загальної тенденції зниження злочинності через запровадження обмежувальних карантинних заходів спричинених пандемією COVID-19. Для перевірки гіпотези про відсутність тренду досліджуваного показника злочинності, в роботі застосовано критерій «зростаючих» та «спадних» серій та критерій серій, що ґрунтується на використанні медіани. Проведені розрахунки показали, що не зважаючи на наявність виявленого слабкого тренду, після усунення аномальних рівнів та проведення згладжування ряду динаміки, не можливо отримати адекватної моделі кривої росту кількості злочинів та провести на її основі екстраполяційного прогнозування. Найкраще апроксимувати емпіричні данні досліджуваного часового ряду вдається лише за допомогою поліномів вищої за третю степінь. Але в цьому випадку отримані апроксимуючі функції відображатимуть випадкові відхилення і будуть неприйнятними для прогнозування майбутнього рівня кількості злочинів в Україні. Тому, побудова прогностичної функцій злочинності передбачає подальшу розробку авторегресійної інтегрованої моделі ковзного середнього.