Мониторинг теневых денежных потоков инструментами компьютерного моделирования
DOI:
https://doi.org/10.17059/2018-1-26Ключевые слова:
компьютерное моделирование, маркер, маркерный след, теневая экономика, теневой денежный поток, мониторинг, информационный ресурс, банковская система, судебная экономическая экспертиза, алгоритм отслеживанияАннотация
Возможности компьютерного моделирования экономических систем являются перспективными инструментами развития теории обеспечения экономической безопасности страны. На основании изучения положений законодательства России о банковской системе и обобщения результатов судебных экономических экспертиз авторами выработан алгоритм исследования маркерной картины теневых денежных потоков. В статье приведен авторский алгоритм маркерного мониторинга денежного потока со следующей последовательностью действий: устанавливается момент первого поступления и первого списания денежных средств в заданный период времени, рассчитывается величина входящего остатка денежных средств, которая имеется на счете организации на начало периода, в сравнении с величиной первого списания с банковского счета исследуемой организации, при заданном условии рассчитывается минимальная величина интересуемого денежного потока в исследуемом списании, которая характеризуется параметрами маркера и формирует искомую таблицу, содержащую сведения о интересуемом денежном потоке, получателях и плательщиках, отраслях их деятельности. На основании сформированной таблицы выстраивается граф взаимосвязей между исследуемыми субъектами теневой экономики, вершины которого представляют собой сами субъекты. Визуальное представление графа является маркерной картиной теневого денежного потока. Практическая значимость разработанного алгоритма заключается в возможности его применения при расследовании экономических преступлений как на этапе оперативно-розыскных мероприятий, так и при получении доказательств по возбужденным уголовным делам в виде заключений экспертов-экономистов. Помимо этого, получение маркерных картин теневых денежных потоков в совокупности позволяет охарактеризовать состояние теневой экономики региона в целом, в т. ч. в динамике, что расширяет ее параметризацию. Созданная база данных о теневых потоках экономики применима также в научной среде. На основании полученных результатов разработаны управленческие решения для создания и администрирования информационного ресурса Банка России «Теневая экономика региона», обеспечивающего отслеживание маркерного следа движения денежных средств в банковской среде инструментами компьютерного моделирования.Библиографические ссылки
Ilina, G. G. & Shishmarev, S. A. (2013). Nauchnyee podkhody k otsenke evolyutsii tenevoy sostavlyayushchey ekonomiki Rossii [Scientific approaches to an assessment of evolution of the shadow constituting economy of Russia]. Vestnik Rossiyskogo novogo universiteta [Bulletin of the Russian New University], 2, 26–32. (In Russ.)
Arutyunyan, T. V. (2013). Teoreticheskie podkhody k otsenke tenevykh dokhodov [Theoretical approaches to the assessment of shadow incomes]. Regionalnyye problemy preobrazovaniya ekonomiki [Regional problems of transforming the economy], 4(38), 79–82. (In Russ.)
Agentova, G. V. (2016). Statisticheskaya otsenka nenablyudaemoy ekonomicheskoy deyatelnosti [Statistical assessment of not observed economic activity]. Vestnik Rossiyskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova [Vestnik of the Russian State University of Trade and Economy], 1(85), 59–69. (In Russ.)
Mordovets, V. A. (2016). Metody issledovaniya tenevoy ekonomiki [“Shadow economy” research methods]. Zhurnal pravovykh i ekonomicheskikh issledovaniy [Journal of Legal and Economic Studie], 2, 163–165. (In Russ.)
Falinskiy, I. Yu. (2016). Regionalnyye tenevyye potoki: metodika analiza i praktika primeneniya [Regional shadow flows: methods of analysis and practice]. Srednerusskiy vestnik obshchestvennykh nauk [Central Russian Journal of Social Sciences], 11(1), 169–179. (In Russ.)
Fedotov, D. Yu. (2016). Sravnitelnyy analiz nalogovoy nagruzki i masshtabov tenevoy ekonomiki v rossiyskikh regionakh [Comparative analysis of tax burden and the extent of the shadow economy in the russian regions]. Innovatsionnoye razvitie ekonomiki [Innovative Development of Economy], 3–1(33), 142–148. (In Russ.)
Oparina, S. I. & Subbotin, I. A. (2015). Sovershenstvovanie metodik otsenki kosvennykh ushcherbov byudzhetu goroda Moskvy ot tenevoy deyatelnosti ekonomicheskikh subektov [Enhancement of techniques for the assessment of consequential damages to the Moscow city budget from shadow activities of economic actors]. Vestnik MGUU [Bulletin of Moscow City Government University of Management,], 2, 10–20. (In Russ.)
Gromov, I. A. (2014). Otsenka i prognozirovanie vliyaniya tenevoy ekonomiki na sostoyanie ekonomicheskoy bezopasnosti Sankt-Peterburga [Evaluation and prediction of the influence of the shadow economy on economic security of St. Petersburg]. Trudy SPIIRAN [SPIIRAS Proceedings], 4(35), 161–176. (In Russ.)
Schneider, F. (2016). Tax Losses due to Shadow Economy Activities in OECD Countries from 2011 to 2013: A preliminary calculation. Turkish Economic Review, 3(1), 1–15. Retrieved from: http://kspjournals.org/index.php/TER/article/view/686/720 (date of access: 09.01.2017).
Schneider, F. Size and Development of the Shadow Economy of 31 European and 5 other OECD Countries from 2003 to 2015: Different Developments. Retrieved from: http://www.econ.jku.at/members/schneider/files/publications/2015/shadeceurope31.pdf (date of access: 09.01.2017).
Hassan, M. & Schneider, F. (2016). Modelling the Egyptian Shadow Economy: A MIMIC model and A Currency Demand approach. Journal of Economics and Political Economy, 3(2). Retrieved from: http://kspjournals.org/index.php/JEPE/article/view/788 (date of access: 25.02.2017).
Hassan, M. & Schneider, F. (2016). Size and Development of the Shadow Economies of 157 Worldwide Countries: Updated and New Measures from 1999 to 2013. Journal of Global Economics, 4(3). Retrieved from: https://www.esciencecentral.org/journals/size-and-development-of-the-shadow-economies-of-157-worldwide-countries-updated-and-new-measures-from-1999-to-2013–2375–4389–1000218.pdf (date of access: 09.01.2017).
Wiseman, T. U. S. (2013). Shadow Economies: A State-Level Study. Constitutional Political Economy, 24(4), 310–335. Retrieved from: http://link.springer.com/article/10.1007/s10602–013–9146–7?no-access=true (date of access: 09.01.2017).
Falinskiy, I. Yu. (2015). Tendentsiya ekonomicheskogo pereorientirovaniya fiktivnykh skhem obnalichivaniya tenevogo potoka v stroitelnoy otrasli [Tendency of economic reorientation of fictitious schemes of cashing in of a shadow stream in construction branch]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii [Bulletin of Saint-Petersburg Universityof the Ministry of Internal Affairs of Russia], 3(67), 119–124. (In Russ.)
Baturina, E. V. (2015). Evolyutsiya metodik ekspertnogo issledovaniya napravleniy ispolzovaniya (raskhodovaniya) interesuemogo perechisleniya pri analize dvizheniya denezhnykh sredstv po raschetnomu schyotu [Evolution of the methods of expert research of the directions of use (expenditure) of required transfer in the analysis of cash flow according to the settlement account]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii [Bulletin of Saint-Petersburg Universityof the Ministry of Internal Affairs of Russia], 2(66), 122–129. (In Russ.)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2018 Батурина Евгения Владимировна, Литвиненко Александр Николаевич
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
