Исследование возможности снижения коррупции в России на основе математических многофакторных моделей
Автор: Антипин Илья Борисович, Володина Юлия Игоревна
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Статья в выпуске: 4, 2020 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются современные тенденции формирования коррупции в государственном и муниципальном управлении в России. Приведены принципиальные особенности внедрения новых инструментов по противодействию коррупции. Представлены основные подходы реализации управленческих решений. В современных условиях актуальным становится необходимость перехода экономики в цифровую реальность XXI века, что непременно будет способствовать искоренению коррупции на различных уровнях. Для эффективного социально-экономического прогресса противодействие коррупции является важнейшей стратегической задачей. На основе проведенного анализа были получены прогнозные показатели коррупции, на основе которых выделены рекомендации, минимизирующие степень коррупционности нашей страны.
Коррупция, методы противодействия коррупции, антикоррупционное образование, модель, прогнозирование, поддержка принятия решений
Короткий адрес: https://sciup.org/14123322
IDR: 14123322
Список литературы Исследование возможности снижения коррупции в России на основе математических многофакторных моделей
- Рожкова, А. Ю. Обзор практики противодействия коррупции образовательными учреждениями: проблемы и перспективы // Вестник Псковского государственного университета. Серия: Экономика. Право. Управление. – 2019. – №. 9. – С. 78–88.
- Послание Президента РФ Дмитрия Медведева Федеральному Собранию Российской Федерации // Российская газета. – 12.11.2009.
- Тихомиров, Ю. А. Научные основы противодействия коррупции // Журнал российского права. – 2020. – №. 4. – С. 3.
- Айрапетян, Э. С. Причины и условия, порождающие коррупцию в Российской Федерации в современных условиях // Акт. вопр. юрид. наук : материалы междунар. науч. конф. – Челябинск : Два комсомольца, 2012. – 213 с.
- Тугашова, Л. Г. Моделирование объектов управления в Matlab / Л. Г. Тугашова, А. В. Затонский. – СПб. : Лань, 2019. – 144 с.
- Янченко, Т. В. Определение оптимальной ранжировки частных критериев оценки краевого социального ресурса / Т. В. Янченко, А. В. Затонский // Экономика и менеджмент систем управления. – 2013. – № 4 (10). – С. 99–104.
- Глазкова, Л. В. Проблемы противодействия преступности и коррупции / Л. В. Глазкова, И. А. Бурмистров – М. : Проспект, 2019. – 112 с.
- Федеральная служба государственной статистики. – URL : http://www.gks.ru/wps/.
- Затонский, А. В. Преимущества дифференциальной модели сложной экономической системы / А. В. Затонский, Н. А. Сиротина // Образование. Наука. Научные кадры. – 2012. – № 8. – С. 98–102.
- Яковлев, В. Б. Линейное и нелинейное оценивание параметров регрессии в Microsoft Excel // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2019. – №. 2. – С. 58–71.
- Затонский, А. В. Метод управления развитием социального ресурса региона на основе регрессионно–дифференциального моделирования / А. В. Затонский, Т. В. Янченко // Управление большими системами: сборник трудов. – 2015. – № 54. – С. 86–113.
- Затонский, А. В. Информационное обеспечение поддержки принятия решений на примере составления расписания занятий образовательной организации / А. В. Затонский, С. А. Варламова // Вестник Южно–Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2018. – Т. 18. – № 3. – С. 88–106.
- Володина, Ю. И. Модели и методы информационной поддержки управления транспортным обслуживанием населения больших и средних городов // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. – 2016. – № 1. – С. 33–43.
- Гераськина, И. Н. Моделирование тренда инвестиционной и строительной деятельности российской федерации / И. Н. Гераськина, А. В. Затонский // Вестник МГСУ. – 2017. – Т. 12. – № 11 (110). – С. 1229–1239.
- Жиленков, А. А. Моделирование систем и комплексов. Дискретные системы прогностического управления в теории, задачах и примерах в MATLAB / А. А. Жиленков. – СПб : ИТМО, 2019. – 79 с.
