Исследование возможности снижения коррупции в России на основе математических многофакторных моделей
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
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.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
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.