Модели и методы анализа и управления рисками при таможенном оформлении тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Модели и методы анализа и управления рисками при таможенном оформлении"

На правах рукописи

РЕСНИН МАКСИМ ОЛЕГОВИЧ

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРИ ТАМОЖЕННОМ ОФОРМЛЕНИИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва, 2003

Работа выполнена на кафедре Проектирования экономических информационных систем в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики, !

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

Защита состоится «¿о» июня 2003г. в 77 часов на заседании диссертационного совета К 212.151.01 при Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Автореферат разослан « » л. "—2003г.

Кандидат экономических наук, доцент Диго С. М. Доктор экономических наук, профессор Емельянов А. А. Кандидат экономических наук, Кожака Ж.О.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская таможенная академия»

Ученый секретарь диссертационного -

совета, кандидат экономических наук О&б&с^ Голкина Г. Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. 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. К основным функциям таможенных органов Российской Федерации следует отнести организацию взимания таможенных пошлин и налогов, обеспечение своевременного и полного внесения в федеральный бюджет таможенных пошлин и налогов, ведение борьбы с контрабандой и иными преступлениями в сфере таможенного дела.

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. Так, в 2001 году на долю данных видов таможенных правонарушений приходилось более 30% от общего количества правонарушений, что привело к заведению свыше 20 тысяч дел о нарушении таможенных правил, а сумма наложенных взысканий за указанные нарушения составила порядка 4 млрд. рублей.

Выбор темы диссертационной работы обусловлен актуальностью задачи разработки системы анализа и управления рисками (САУР) 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.

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.

; ос. национальная |

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 таможенных органов 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).

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

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 анализа 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», являющейся ключевым

элементом стратегического уровня САУР.

Практическая реализация и внедрение автоматизированной системы «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».

По материалам диссертационного исследования опубликовано 5 научных работ общим объемом: 2,1 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе, заключения, библиографического списка из 116 наименований, приложений.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована' актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, показана научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе «Анализ и оценка рисков при таможенном оформлении товаров» дана общая характеристика таможенной службы России, описаны риски при таможенном оформлении, исследованы работы, проводящиеся в таможенных органах и направленные на анализ и управление рисками, описаны недостатки проводимых работ.

В первой главе диссертации сформулировано понятие риска при таможенном оформлении, под которым понимается вероятность

возникновения потерь, связанных с неуплатой причитающихся таможенных платежей.

В диссертационном исследовании проведена классификация рисков с целью четкого определения места каждого риска в общей системе и дальнейшего применения к ним соответствующих методов анализа и приемов управления, выявлены факторы рисков при таможенном оформлении. Классификация рисков относительно этапов таможенного оформления представлена на рисунке 1.

Исследование таможенной технологии анализа и управления рисками в таможенных органах осуществлялось через призму общепринятой в экономике методологии анализа рисков. Были выделены основные этапы анализа рисков, описаны методы по снижению рисков и минимизации ущерба. Исследование показало, что, в основном, осуществляется качественный анализ рисков, в работе аналитиков преимущественно используются методы экспертных оценок. Применяющиеся методы воздействия на риски при таможенном оформлении зачастую приводят к замедлению товарооборота через таможенную границу и потерям участников ВЭД.

Применение опыта и знаний экспертов имеет большое значение при выявлении и анализе большинства рисков, возникающих на этапе проведения предварительных операций. В то же время, риски, возникающие на этапе основного таможенного оформления, помимо экспертных оценок требуют использования математических методов и инструментария для их анализа. На анализ и управление именно этими рисками сделан основной акцент в диссертационном исследовании.

Использующаяся в настоящее время методика сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли, являющаяся, по сути, единственным способом количественного анализа рисков, возникающих при декларировании товаров, имеет ряд существенных недостатков:

- отсутствие возможности сопоставления данных по таможенным режимам и особенностям перемещения товаров;

- низкая точность расчета потерь таможенных платежей;

- выявление пар товаров «товар риска1 - товар прикрытия2»

1 Товары риска - перемещаемые через таможенную границу Российской Федерации товары, в отношении которых существует вероятность полного или частичного уклонения от уплаты причитающихся таможенных платежей.

2 Товары прикрытия - товары, которые потенциально могут декларироваться вместо товаров риска, имеющих более высокие ставки таможенных пошлин или не имеющих различных льгот и преференций.

Рис. 1. Классификация рисков относительно этапов таможенного оформления.

экспертным путем, что снижает вероятность нахождения подобного рода ассоциативных связей;

- отсутствие возможности построения прогнозных моделей, позволяющих выявлять рисковые ситуации в момент проведения таможенного оформления товаров, а не постфактум;

- низкая эффективность процесса локализации мест таможенного оформления товаров риска и товаров прикрытия.

В ходе исследования информационных таможенных технологий, применение которых возможно при анализе и управлении рисками в Единой автоматизированной информационной системе (ЕАИС) ГТК России, были выделены три класса информационных систем: системы оперативной обработки данных, системы оперативного информирования и системы поддержки принятия решений, которые реализуют функции процесса автоматизированного управления таможенной деятельностью. В диссертации описаны каждая из систем и их отличия друг от друга. В настоящее время управление таможенной деятельностью, в том числе и рисками, поддерживается, в основном, системами оперативного информирования. Механизмы оперативного информирования реализованы практически во всех автоматизированных комплексах таможенного оформления и контроля.

Системы оперативной обработки данных и оперативного информирования важны как в общем контексте автоматизации управления таможенной деятельностью, так и в контексте анализа и управления рисками, позволяя наблюдать в режиме, близком к режиму реального времени, за состоянием процессов таможенного оформления. Однако эти системы не предназначены для углубленного анализа больших объемов данных, что является фундаментальной основой для решения задач анализа и управления, в том числе и рисками. Именно поэтому, по нашему мнению, информационная таможенная технология анализа и управления рисками должна представлять собой функциональное подмножество технологии поддержки принятия решений.

За десятилетие существования ЕАИС ГТК России достигнуты вполне значимые результаты в области формирования массивов данных о процессах таможенной деятельности, а также в области создания автоматизированных систем оперативного информирования. Однако вопросы автоматизации процессов анализа данных и поддержки принятия решений, которые должны являться при управлении рисками основными как в методическом, так и в программно-техническом плане, в достаточной мере в ЕАИС до сих пор не проработаны. Это связано с тем, что при проектировании и разработке принципиально разных по своему назначению автоматизированных систем: оперативной обработки данных, оперативного

информирования и поддержки принятия решений - применялись одинаковые подходы, заключающиеся в использовании одних и тех же принципов построения внутренней архитектуры систем.

На основе проведенных исследований в первой главе были сделаны выводы:

о необходимости совершенствования технологии анализа и управления рисками путем разработки методов количественного анализа рисков, а также совершенствования применяющейся в настоящее время методики сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли;

о необходимости совершенствования информационной таможенной технологии анализа и управления рисками путем разработки функционально-технологической структуры системы поддержки принятия решений, являющейся ключевым элементом данной информационной таможенной технологии;

Вторая глава «Моделирование системы анализа и управления рисками в ЕАИС ГТК России» посвящена формулированию задач количественного анализа рисков, исследованию математических методов их решения с целью выбора наиболее приемлемых методов и дальнейшего их применения в анализе. Также во второй главе проведен анализ ряда информационных технологий и подходов к построению систем анализа данных и поддержки принятия решений с обоснованием их выбора.

Предлагаемая в диссертационном исследовании структура системы анализа и управления рисками (см. рис. 2) охватывает всю «вертикаль» .

иерархии таможенных органов. В представленной структуре следует различать два уровня: стратегический и оперативно-тактический.

Стратегическое управление заключается в определении областей ВЭД, где наиболее вероятно возникновение таможенных рисков, их анализе, выработке и подготовке соответствующих решений по снижению вероятности их возникновения и дальнейшем анализе эффективности этих решений.

На оперативно-тактическом уровне осуществляются функции таможенного оформления товаров и таможенного контроля с целью пресечения возможных нарушений таможенных правил, приводящих, в частности, к недополучению таможенных платежей. На данном уровне также возможно проведение качественного анализа рисков, то есть их выявление и описание с целью осуществления в дальнейшем более углубленного качественного и количественного анализов на стратегическом уровне.

при таможенном оформлении.

К задачам количественного анализа рисков, которые должны решаться на стратегическом уровне были отнесены:

- выявление товаров риска и товаров прикрытия с определенной степенью вероятности;

- расчет сумм потерь таможенных платежей;

- выявление «окружения1» рисков;

- построение прогнозных моделей, позволяющих выявлять рисковые ситуации в момент проведения таможенного оформления товаров, а не постфактум;

Применение объективного подхода к расчету вероятностей, который основывается на расчете частоты возникновения событий, в настоящий момент невозможно по причине неполноты и недостоверности информации о возникновении рисковых ситуаций при таможенном оформлении. Поэтому для определения вероятности появления товаров риска и товаров прикрытия было предложено использовать субъективный подход к расчету

1 Под «окружением» риска следует понимать субъекты, которые участвуют в оформлении товаров риска и прикрытия, то есть это участники ВЭД, включая таможенных инспекторов. Применяемый в диссертации термин «локализация» подразумевает процесс выявления «окружения».

вероятностей, основывающийся на результатах сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли и опыте экспертов.

В результате проведения сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли становится возможным сформировать перечень товарных позиций по риску занижения таможенной стоимости, риску недостоверного декларирования количества товара и риску недостоверной классификации товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности за анализируемый период времени.

Вероятность возникновения данных видов риска определяется экспертным путем на основе анализа продолжительности наблюдения расхождений в данных по товарным позициям, размеров расхождений и степени этих расхождений. Экспертные величины вероятности могут задаваться по следующей шкале: низкая вероятность, средняя вероятность, высокая вероятность.

После определения вероятности риска рассчитываются потери таможенных платежей и выявляется «окружение» рисков.

На основе результатов сопоставительного анализа проводится финансовый аудит участников ВЭД с целью выявления и взимания недополученных платежей в бюджет.

В целях повышения точности расчета потерь таможенных платежей, вызванных недостоверным декларированием, было предложено использовать средневзвешенные ставки таможенных пошлин, что позволяет учитывать изменение ставок пошлин в рамках анализируемого периода.

В целях повышения эффективности выявления риска недостоверной классификации товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности предложен метод нахождения ассоциативных связей между импортируемыми товарами вместо применяющегося в настоящий момент поиска товаров риска и прикрывающих их товаров экспертным путем.

Для выявления ассоциативных связей для каждой пары товаров А и В, встречающихся в декларациях, необходимо определить «доверительность В к А», которая равняется условной вероятности Р(А\В) ввоза товара А при условии, что одновременно ввозится товар В, а также «доверительность А к В», которая равняется условной вероятности Р(В\А) ввоза товара В при условии, что одновременно ввозится товар А:

Р(А\В) = ^, (1)

1 ' N(B)

Р(В | А) = (2)

1 N(A)

где N(AB) - количество случаев, когда в декларациях встречаются оба товара;

ЩВ) - количество случаев, когда в декларациях встречается товар В;

ЩА) - количество случаев, когда в декларациях встречается товар А.

Однако даже близкое к единице значение условной вероятности совместного ввоза товаров само по себе не является свидетельством прикрытия одного товара другим. С тем, чтобы отсеять подобные случаи, необходимо при поиске ассоциативных связей использовать данные по ставкам таможенных пошлин. В этих целях также возможно применение показателей методики сопоставительного анализа данных, например, степени расхождения между данными России и данными стран-контрагентов по стоимости и весу, которые рассчитываются по нижеследующим формулам:

W=(Pr-PJ/Ps* 100, (3)

где IV- степень расхождения данных по стоимости товаров;

Р,- стоимость импортированных товаров по данным России;

/^-стоимость экспортированных товаров по данным страны-контрагента;

К 100, (4)

где К - степень расхождения данных по весу товаров;

Уг- вес нетто импортированных товаров по данным России;

V, - вес нетто экспортированных товаров по данным страны-контрагента.

Таким образом для обеспечения поиска ассоциативный связей в составе данных, описывающих каждую пару товаров, встречающихся в I рамках одной декларации, должен присутствовать следующий

минимальный набор данных:

- Код по товарной номенклатуре товара А;

- Код по товарной номенклатуре товара В;

- ЩА)\

- щву,

- щлву,

- Я (А) - минимальная ставка пошлины товара А за анализируемый период;

- Б (В) — минимальная ставка пошлины товара В за анализируемый период.

Если исходить из посылки, что пара товаров (А,В) - является парой «товар прикрытия - товар риска», то необходимо, чтобы, как минимум, выполнялись следующие условия:

- условные вероятности Р(А\В) или Р(В\А) должны иметь значения больше 0,5.

- 5(А) < Ъ(В) - минимальная ставка пошлины для товара прикрытия (А) ниже, чем для товара риска (В).

Выявление риска недостоверной классификации по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности с помощью метода выявления ассоциативных связей включает следующие этапы:

1. Определение минимального набора данных, который описывает каждую вероятную пару товаров «товар риска - товар прикрытия».

2. Расчет условных вероятностей по формулам (2) и (3).

3. Выбор из найденных пар тех пар товаров, которые удовлетворяют как минимум следующим условиям:

a) Р(А\В) >0,5 ОЯР(В\А)>0,5.

b) Б(А) < $(В).

Расчет потерь таможенных платежей при возникновении риска недостоверной классификации товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности после нахождения ассоциативных связей предлагается осуществлять по следующему методу.

1. Расчет причитающихся к уплате платежей по товару риска и товару прикрытия по данным страны-контрагента по формуле:

Ки8 - (ИВЯ$ * Мет?) + (МВРХ * Мст*), (5)

где Ки3 - причитающиеся к уплате платежи по товару риска и

товару прикрытия по данным страны-контрагента, долл. США; ИВЯх - налогооблагаемая база по товару риска по данным страны-контрагента;

- налогооблагаемая база по товару прикрытия по данным страны-контрагента; Мет? - средневзвешенная ставка импортной пошлины по

таможенному тарифу для товара риска; Мст/ - средневзвешенная ставка импортной пошлины по таможенному тарифу для товара прикрытия.

2. Расчет причитающихся к уплате платежей по товару риска и товару прикрытия по данным России по формуле:

Кик = (ИВЯК * Мет?) + (1ЧВРК * Л/сгД (6)

где Кия - причитающиеся к уплате платежи по товару риска и

товару прикрытия по данным России, долл. США; ЛВЛ^- налогооблагаемая база по товару риска по данным России; ЫВР$ - налогооблагаемая база по товару прикрытия по данным России.

3. Расчет потерь таможенных платежей по формуле:

ОР = - Кия, (7)

где ОР - потери таможенных платежей при возникновении риска недостоверной классификации по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности, долл. США. Данный метод позволяет более точно определять размер потерь

таможенных платежей, чем применяемый ранее метод в сопоставительном анализе данных, так как в данном случае расчет осуществляется по конкретным парам «товар риска - товар прикрытия», а не по всей совокупности товаров риска и прикрытия. При этом становится возможным осуществлять расчет потерь по налогу на добавленную стоимость и акцизам, так как известны конкретные пары товаров риска и прикрытия, а соответственно и конкретные ставки указанных выше налогов по каждому товару.

Для того, чтобы пресекать случаи недостоверного декларирования товаров уже в ходе проведения таможенного оформления, недостаточно знать одну лишь вероятность возникновения рисков, рассчитанную экспертным путем в результате проведения сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли. Необходимо иметь информацию о том, что характеризует подобного рода случаи, например, какими общими чертами обладают участники ВЭД, фигурировавшие в случаях недостоверного декларирования, какие характерные черты присущи товарам риска и товарам прикрытия, какие характеристики товаров предопределяют факт их оформления тем или иным таможенным инспектором и т.д.

В этих целях предлагается использовать методы классификации. На основе проведенного анализа методов классификации была предложена методика прогнозирования рисковых ситуаций при таможенном оформлении, включающая следующие этапы:

1. Нахождение устойчивых групп (кластеров) в данных, описывающих объекты анализа.

2. Анализ кластеров с целью построения классификационной модели, отражающей зависимость выбранной целевой переменной от множества признаков.

3. Обучение классификационной модели.

4. Осуществление прогноза путем подачи на вход классификационной модели новых данных. По сути, прогноз заключается в классификации данных - отнесении объекта к заранее известной группе схожих между собой объектов.

В диссертации были сформулированы рекомендации по применению методов классификации:

- Применение методов классификации с обучением возможно в тех случаях, когда известны группировки объектов и необходимо построить классификационную модель. Для решения подобных задач предлагается использовать методы построения деревьев решений: CART (Классификационные и регрессионные деревья решений), С4.5, CHAID (Автоматическое выявление зависимости

по критерию %-квадрат).

- В случаях, когда кластеры не выделены, и, возможно, при этом даже нет предположений об их потенциальном количестве, необходимо применение методов классификации без обучения. С помощью методов автоматической классификации можно выявить кластеры данных, после чего становится возможным перейти к анализу кластеров. Наиболее распространенными методами классификации без обучения являются методы, основанные на расчете следующих видов расстояний между объектами внутри кластеров и между самими кластерами: Евклидово расстояние, расстояние до ближайшего соседа и расстояние центров тяжести.

В качестве примера построения классификационной модели во второй главе приведен алгоритм построения классификационного дерева решения С4.5, в основе которого лежит теоретико-информационный критерий:

Сат(Х) = 1п/о(Т) - 1фх (Т), (8)

где 1тф>(Г) - энтропия множества Т, а

/«/0,(7>£^*/л/0(7;). (9)

(=1 1-м

Множества Г,, Т2, ... Т„ получены при разбиении исходного множества Т по проверке X. Выбирается атрибут, дающий максимальное значение по критерию (8).

Построенные и обученные классификационные модели могут применяться на таможенных постах в ходе проведения таможенного оформления и принятия решения о досмотре товаров и степени этого досмотра, как меры по снижению рисков на этапе основного таможенного оформления.

Обобщенный перечень применяющихся в рамках диссертационного исследования математических методов для обеспечения количественного анализа рисков представлен в таблице 1.

Таблица 1

Используемые математические методы

Наименование метода Назначение метода

Метод поиска ассоциативных связей между одновременными поставками товаров, основанный на расчете условных вероятностей. Выявление с определенной вероятностью риска недостоверной классификации товаров по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности

Наименование метода Назначение метода

Методы классификации без обучения: кластерный анализ (методы группирования объектов по принципу ближайшего соседа и центров тяжести). Нахождение устойчивых групп объектов с целью их дальнейшего описания.

Методы классификации с обучением: алгоритмы построения деревьев решений (CART, С4.5, CHAID). Построение классификационной модели с целью выявления рисковых ситуаций в момент проведения таможенного оформления товаров.

В ходе исследования подходов к построению систем анализа данных и поддержки принятия решений были проанализированы различные концепции, архитектурные решения и применяющиеся модели хранения данных в системах данного класса. На основе результатов проведенного исследования была разработана и обоснована функционально-технологическая структура системы поддержки принятия решений стратегического уровня САУР. Данная система основана на концепциях хранилища данных и связанных с ним витрин данных.

Была предложена размерностная модель хранения данных в хранилище топологии «созвездие», что дает возможность осуществлять анализ рисков при таможенном оформлении с применением всех описанных в диссертационном исследовании математических методов и информационных технологий.

Предлагаемые во второй главе математические методы и информационные технологии, их реализующие, призваны повысить не только эффективность проводимого количественного анализа рисков, в том числе и сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли, но и оперативность проводимого анализа. Повышение оперативности анализа достигается за счет обеспечения непосредственного доступа пользователей к данным в хранилище в момент анализа.

В третьей главе «Реализация элементов САУР в деятельности таможенных органов» описаны элементы системы анализа и управления рисками, реализованные в ЕАИС ГТК России, и представлена оценка эффективности их применения.

Учитывая сформулированные в диссертационном исследовании требования к программному обеспечению, применение которого возможно при реализации элементов САУР, был сформулирован перечень программных средств для реализации системы поддержки принятия решений стратегического уровня САУР (см. таб. 2).

Таблица 2

Применяемые в диссертации информационные технологии и программные средства.

Информационная технология Программные средства Источник данных Наименование группы риска Решаемая задача при анализе рисков

Формирование регламентированных отчетов (Report-системы) Oracle Reports Oracle Forms Хранилище данных, витрины данных Риски при декларировании товаров Создание регламентированных отчетов в рамках сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли, поиск ассоциативных связей

Оперативный анализ данных (OLAP) MOLAP Oracle Express Server Витрины данных Риски при декларировании товаров Сопоставительный анализ данных статистики внешней торговли

HOLAP Oracle Express Server + Oracle Discoverer Хранилище данных, витрины данных Сопоставительный анализ данных статистики внешней торговли (реализация технологии анализа данных «от агрегата к детали»)

Извлечение знаний (Data Mining) Oracle Darwin, SAS Enterprise Miner Витрины данных Риски при декларировании товаров Поиск ассоциативных связей, построение классификационных моделей, элементы сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли

Визуальный исследовательский анализ данных i2 Хранилище данных Риски при доставке товаров под таможенным контролем, риски при декларировании товаров Визуальный исследовательский анализ процесса перемещения товаров через таможенную границу Российской Федерации

Результатом практической реализации положений диссертации в ЕАИС ГТК России являются:

- разработка прототипа хранилища и витрин данных, которые содержат необходимые данные для анализа рисков на стратегическом уровне;

- разработка автоматизированной системы анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика-2000», являющейся основным элементом стратегического уровня САУР.

Прототип хранилища содержит в себе данные, необходимые для проведения анализа рисков при таможенном оформлении.

При загрузке в хранилище данные подвергаются разработанным процедурам очистки и согласования, а именно: исключению нежелательных дубликатов; приведению данных к единому формату; удалению нежелательных символов (например, управляющих); унификации типов данных; проверке данных на целостность; согласованию систем кодирования; устранению несуществующих или неопределенных ссылок на кодификаторы. Данные хранилища и витрин анализируются посредством автоматизированной системы «Аналитика-2000». В автоматизированной системе реализованы следующие информационные технологии: оперативного анализа данных, формирования регламентированных отчетов, извлечения знаний и визуального исследовательского анализа данных.

Сопоставительный анализ данных статистики внешней торговли реализован посредством информационных технологий оперативного анализа данных и формирования регламентированных отчетов. Так же в целях выявления товаров риска и товаров прикрытия предлагается использовать средства извлечения знаний.

При формировании информационных массивов витрин данных в целях повышения эффективности проведения сопоставительного анализа были разработаны и реализованы алгоритмы согласования данных ЕАИС с данными стран-контрагентов (далее данными ЕС), к основным из которых необходимо отнести следующие:

алгоритм создания на базе гармонизированной системы и товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности объединенного классификатора товаров;

алгоритм создания объединенного классификатора по дополнительным единицам измерения;

алгоритм создания классификатора синтетических режимов для обеспечения сопоставления данных по режимам; алгоритм приведения анализируемых показателей к одинаковым единицам измерения.

В целях повышения эффективности процесса локализации мест возникновения рисковых ситуаций разработана технология анализа данных «от агрегата к детали», которая позволяет получить данные по необходимым полям тех ГТД, которые являются «составляющей» расхождений. К этим данным относятся: данные об импортере, декларанте, банке, обслуживающем внешнеторговую сделку, данные о таможенном органе оформления и оформляющем инспекторе и т.д. Это те данные, которые позволяют перейти от «обезличенной» статистики внешней торговли к конкретным местам и участникам нарушений.

Информация по конкретным участникам ВЭД является отправной точкой в проведении визуального исследовательского анализа данных с целью анализа путей прохождения товаров риска и товаров прикрытия с момента пересечения ими границы до момента оформления на них ГТД.

В целях выявления товаров риска и товаров прикрытия помимо методики сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли предлагается использовать средства извлечения знаний. При проведении данного анализа, прежде всего, интересна не абсолютная величина расхождений между данными ЕС и ЕАИС, получаемая в результате сопоставительного анализа данных, а величина риска связанная с данной группой товаров, то есть величина относительного несоответствия между данными. В связи с этим в качестве основных переменных были выбраны относительные разности по стоимости и весу нетто товаров, определяемые как:

¿COST- COST _ RF - COST _ EC min (COST _RF,COST _EC)

SNETTO = NETTO _RF-NETTO _EC mm(NETTO _ RF, NETTO _ EC) где SCOST, SNETTO - относительные разности по стоимости и весу нетто соответственно, COST _ RF, COST _ ЕС - стоимость товаров данной группы по статистике ЕАИС и ЕС соответственно, NETTO _ RF, NETTO _ ЕС - аналогичные показатели для веса нетто.

Нормирование на минимальные значения позволяет сделать распределение переменной симметричным и неограниченным (в предположении, что несоответствие в значениях стоимости и нетто между данными ЕАИС и ЕС вызвано «естественными» факторами, то есть не имеет явной тенденции к завышению или к занижению стоимости и объема товаров). Результат проведенного анализа проиллюстрирован на рисунках 3 и4.

Рис. 3. Совместное распределение относительных отклонений по стоимости (8С08Т) и весу (бКЕТТО) для случаев ЭКСПОРТА.

Рис. 4. Совместное распределение относительных отклонений по стоимости (5СОБТ) и весу (бЫЕТТО) для случаев ИМПОРТА.

Из распределений, представленных на этих рисунках, видно, что в обоих случаях присутствует ожидаемая корреляция между переменными SCOST и 6NETTO, однако, если в случае экспорта эта корреляция распространяется практически на всю выборку, то в случае импорта явно присутствуют данные, в которых подобная корреляция нарушена - на рисунке 4 отчетливо видны два «хвоста». Один из них содержит группы товаров, в которых вес по данным ЕС и данным ЕАИС достаточно близок, в то время как стоимость ЕАИС существенно занижена. Второй соответствует данным с завышаемым весом ЕАИС при достаточно близкой стоимости ЕАИС и ЕС.

В первом случае можно говорить о товарах^риска, для которых при импорте стоимость была резко занижена. Второй случай может интерпретироваться как товары прикрытия, поскольку очевидно резкое увеличение их веса при импорте.

В случае экспорта также существует группа товаров с заниженной стоимостью, однако ее удельный вес значительно ниже, в то же время случаев завышенного веса при сохраняющейся стоимости не наблюдается.

В результате проведения подобного анализа так же, как и в случае сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли, можно формировать перечни товаров риска и товаров прикрытия за анализируемый период.

Для обеспечения возможности применения метода автоматической классификации, основанного на расчете расстояний до ближайших соседей в целях нахождения устойчивых групп товаров, необходимо определить новые переменные. Переменные, определенные в (10) и (11), не подходят для данного метода классификации, поскольку получаемые расстояния между данными в группах чаще больше, чем до данных из соседней группы. В результате практически все данные объединяются в один кластер.

В связи с этим были выбраны другие переменные, а именно: SCOST_ = COST^RF-COST^EC ™ COST_RF + COST ЕС

SMETTO = NETTO _RF-NETTO _EC """" NETTO _RF +NETTO _EC

где SCOSTmm и SNETTOmem - относительные отклонения по стоимости и весу нетто соответственно, a COST _RF, COST _ ЕС NETTO_RF,NETTO ЕС имеют тот же смысл, что и в формулах (10) и (11).

Область значений новых переменных:

- 1 < 8С08Тпеап < 1 -\<5МЕТТОшап<\

В результате анализа были найдены следующие группы: товары риска, товары прикрытия и «нормальные» товары.

В дальнейшем к данным кластерам можно применить алгоритм построения деревьев решений с целью построения классификационной модели и использования её на таможенных постах в ходе проведения таможенного оформления товаров.

В результате применения метода выявления риска недостоверной классификации по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности, основанного на поиске ассоциативных связей между одновременно импортируемыми товарами был сформирован перечень товаров, в отношении которых с определенной вероятностью можно говорить о возникновении риска недостоверной классификации товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности. Была подробно рассмотрена пара товаров «(4011100000) шины пневматические... - (4006100000) заготовки для шин...», для которой условная вероятность Р(4011100000|4006100000)=0,94, а условная вероятность Р(4006100000|4011100000)=0,16. То есть, если ввозятся заготовки, то обязательно ввозятся и шины, но шины, сами по себе, чаще всего ввозятся без заготовок.

Интересным представляется тот факт, что хотя в обоих случаях поставок рассматриваемых товаров их число растет на протяжении года, этот прирост в значительной части происходит за счет совместных поставок шин и заготовок (рис. 5).

В то же время, разница между данными ЕАИС и ЕС, полученная в результате сопоставительного анализа данных статистики внешней торговли по импорту заготовок (4006100000), положительна и имеет тенденцию к росту с единственным исключением в мае.

При этом ставка пошлины на заготовки (4006100000) существенно ниже (5%) ставки для шин (4011100000) - (25%), в то время как объем импорта заготовок согласно статистики ЕАИС превышает соответствующие данные ЕС по стоимости в тридцать один раз, а по весу нетто в сто восемьдесят восемь раз. В то же время объем импорта шин занижен примерно в три раза.

С применением предлагаемой во второй главе методики расчета потерь была рассчитана сумма потерь по данной паре товаров, которая составила более 6,85 миллионов долларов таможенных платежей за анализируемый период.

Экономический эффект от внедрения в деятельность таможенных органов автоматизированной системы «Аналитика-2000», как элемента стратегического уровня САУР заключается в повышении качественного уровня процессов анализа и выявления рисков при таможенном оформлении и, как следствие, повышении уровня собираемости таможенных платежей в бюджет.

Также, необходимо отметить повышение качества и обоснованности, применяемых мер по снижению уровня рисков, основным и самым действенным из которых является таможенный досмотр, что в свою очередь отражается на участниках ВЭД. Применение необоснованных мер по снижению уровня рисков в отношении участников ВЭД приводит к финансовым потерям этих участников. К таким потерям относятся потери, связанные с лишними временными затратами на оформление, приводящими к увеличению срока «замораживания» капитала на время осуществления таможенного оформления грузов. Таким образом экономический эффект заключается также в ускорении товарооборота через таможенную границу России при увеличении качественного уровня таможенного контроля и сокращении потерь участников ВЭД.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

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. Это позволило не только повысить эффективность применения методики, 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 товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности, основанный на выявлении ассоциативных связей между импортируемыми товарами.

2.2. Разработан метод расчета потерь таможенных платежей при возникновении риска недостоверной классификации товара по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности.

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. Разработана и внедрена автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика-2000», являющаяся элементом стратегического уровня САУР.

Применение результатов диссертационного исследования в работе таможенных органов позволило:

повысить оперативность и качественный уровень выявления рисков, возникающих на этапе основного таможенного оформления, 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 таможенным контролем;

повысить точность расчетов сумм потерь таможенных платежей, вызванных недостоверным декларированием товаров; повысить качество и обоснованность применения мер по снижению уровня рисков.

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.

Лицензия ЛР № 020563 от 07.07.97 Подписано к печати 22.05.2003 Формат издания 60x84/16 Печ. л. 1,6 Заказ № 1332

Бум. офсет. №1 Печать офсетная Уч.-изд. л. 1,5 Тираж 100 экз.

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Р 10258

Q-ооз-Д

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата 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

Диссертация: введение по экономике, 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.

Диссертация: заключение 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.