Сопоставительный анализ оперативного функционирования арбитражных судов РФ различных инстанций. Оценка деятельности арбитражных судов методами кластерного анализа. Математические модели дискриминантного анализа оценки оперативности арбитражных судов.
При низкой оригинальности работы "Кластерные и дискриминантные модели оценки оперативности арбитражных судов Российской Федерации", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В статье представлены результаты кластерного анализа оперативного функционирования арбитражных судов РФ различных инстанций, а также представлены новые математические модели дискриминантного анализа оценки оперативности арбитражных судов Отметим, что процедурное рассмотрение дел в арбитражных судах имеет четыре инстанции: суд первой инстанции, апелляционная, кассационная и надзорная инстанции. Арбитражные суды осуществляют правосудие путем разрешения экономических споров и рассмотрения иных дел, отнесенных к их компетенции Конституцией Российской Федерации, Федеральным конституционным законом «Об арбитражных судах в Российской Федерации», Арбитражным процессуальным кодексом Российской Федерации и принимаемыми в соответствии с ними другими федеральными законами. Для решения задачи оценки деятельности арбитражных судов методами кластерного анализа разобьем исходную выборку судов на 3 группы: суды с низкой оперативностью (СНО), суды со средней оперативностью (ССО) и суды с высокой оперативностью (СВО). В 1-й кластер входят 35 арбитражных судов со средней оперативностью, во 2-й - 74 арбитражных суда с высокой оперативностью, в 3-й входит только 2 арбитражных суда, которые относятся к судам с низкой оперативностью, к ним относятся АС города Москвы, АС Санкт-Петербурга и Ленинградской обл.В данной работе нами были построены адекватные кластерные (метод k-средних, древовидная кластеризация методом Варда) и дискриминантные модели оценки оперативности арбитражных судов РФ за 2010 год. Таким образом, модели оценки оперативности арбитражных судов различных инстанций РФ, основанные на многомерном статистическом анализе, обеспечивают достаточно адекватное описание исследуемых объектов с учетом статистических показателей и этой на основе оценить главный показатель деятельности - оперативность. Используя модели многомерного статистического анализа, были проанализированы 111 арбитражных суда различных инстанций и показано, что в 96,4% случаях дискриминантные модели правильно классифицируют оперативность судов, в 56% и 60% случаях модели кластерного анализа.
Вывод
В данной работе нами были построены адекватные кластерные (метод k-средних, древовидная кластеризация методом Варда) и дискриминантные модели оценки оперативности арбитражных судов РФ за 2010 год. Проведен сопоставительный анализ и проверена достоверность на реальных данных.
Таким образом, модели оценки оперативности арбитражных судов различных инстанций РФ, основанные на многомерном статистическом анализе, обеспечивают достаточно адекватное описание исследуемых объектов с учетом статистических показателей и этой на основе оценить главный показатель деятельности - оперативность.
Рисунок 4. Кластерные и дискриминантные модели оценки оперативности арбитражных судов различных инстанций РФ
Используя модели многомерного статистического анализа, были проанализированы 111 арбитражных суда различных инстанций и показано, что в 96,4% случаях дискриминантные модели правильно классифицируют оперативность судов, в 56% и 60% случаях модели кластерного анализа.
С каждым годом происходит увеличение количества споров, разрешенных арбитражными судами с нарушением сроков, что требует более детального дальнейшего исследования, использования не только количественных показателей, но и качественных.
Соблюдение сроков должно быть предметом повседневного контроля со стороны руководителей арбитражных судов. При этом должно учитываться, что своевременность совершения процессуальных действий недопустимо обеспечивать в ущерб законности этих действий.
Отметим, что разработанные нами модели могут быть использованы при анализе деятельности арбитражных судов РФ, а также в учебном процессе такой специальности как «Прикладная информатика в юриспруденции», аспирантами и научными работниками.
Список литературы
1. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М: ООО «Бином-Пресс», 2007. 512 с.
2. Барановская, Т.П. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография / Т. П. Барановская, А. В. Коваленко, В. Н. Кармазин, М. Х. Уртенов - Краснодар: КУБГАУ, 2009. - 250 с.
3. Арбитражный процесс / под ред. М. К. Треушникова. С. 25.
Размещено на .ur
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
