Механизм совершенствования таможенных инноваций, основанный на нечетко-множественном подходе при оценке уровня риска нарушения таможенных правил
Ключевые слова:
совершенствование инноваций, уровень риска, нечеткая логика, электронное декларирование, риск, информационные технологии, система управления рискамиАннотация
Многообразие существующих методов оценки уровня риска нарушения таможенных правил для целей таможенного контроля, а также потребность в учете множества факторов, определяющих уровень данного риска, определяют необходимость формирования качественно новых методических подходов. В статье показана возможность применения для решения подобных задач систем нечеткой логики, в частности, пакета прикладных программ Fuzzy Logic вычислительной системы MATLAB. Методика реализована на примере товаров, классифицируемых в товарной подсубпозиции 7323999900 ТНВЭД ТС - «Кухонные изделия из углеродистой стали».Скачивания
Библиографические ссылки
Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: изд-во ТГУ, 2000. 352 с
Афонин П. Н., Колесинская М. Р. Информационно-аналитическое обеспечение как инструмент совершенствования электронного декларирования товаров, перемещаемых через таможенную границу Таможенного союза/П. Н. Афонин, М. Р. Колесинская//Управление экономическими системами: электронный научный журнал. № 11. 2013.
Афонин П. Н. Использование метода главных компонент для формирования выборки объектов таможенного контроля при предоставлении таможенных услуг/А. А. Десмитниекс, В. А. Кондрашова//Сегодня и завтра российской экономики. Научное обозрение. Серия 1. Экономика и право. М.: Экономическое образование. 2012. № 1. С. 172-178.
Афонин П. Н., Живилова В. Г., Кондрашова В. А. Методика формирования выборки объектов таможенного контроля на основе теории планирования эксперимента//Научнотехнические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. № 2, 2012. С. 236-241.
Афонин П. Н., Топкова И. А. Особенности имитационного моделирования пропускной способности автомобильного пункта пропуска//Управление экономическими системами: электронный научный журнал. № 2. 2012.
Гонохова В. А. Формулировка модели идентификации налогоплательщиков на основе системы нечеткого вывода. Международная научная лаборатория по внедрению нечеткомножественных подходов в экономических исследованиях . URL: http://www.ifel.ru/br8/3.pdf (дата обращения 02.01.2015).
Деревянко П. М. Оценка риска неэффективности инвестиционного проекта с позиций теории нечетких множеств//труды VII Международной конференции «Мягкие вычисления и измерения (SCM'2004). СПб.: Изд-во ЛЭТИ, 2004. с. 167-171.
Деревянко П. М. Нечеткое моделирование деятельности предприятия и оценка риска принятия стратегических финансовых решений в условиях неопределенности//труды I научно-практической конференции «Современные проблемы прикладной информатики». СПб.: СПбГИЭУ, 2005. С. 81-83.
Жданов А. А., Караваев М. В. Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления//труды Института системного программирования Российской академии наук. Т. 3. М.: ИСП РАН, 2002. С. 119-135.
Топкова И. А. Методика картографирования уровней риска нарушения таможенного законодательства при организации таможенного контроля//Вестник Российской таможенной академии. 2014. № 3(28). С. 166-172.
Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику //материалы по продуктам MATLAB & Toolboxes. matlab.exponenta.ru, 2001-2014. URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1
