<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of Economics, Entrepreneurship and Law</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Journal of Economics, Entrepreneurship and Law</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономика, предпринимательство и право</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2222-534X</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">122274</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/epp.15.1.122274</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">KACFHV</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Adaptation of predictive statistical tools for the purpose of identifying the misuse of compulsory health insurance funds by medical organizations</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Адаптация прогностического статистического инструментария для целей выявления нецелевого расходования средств обязательного медицинского страхования медицинскими организациями</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="spin">4327-1423</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Dmitriev</surname>
<given-names>Yuriy Nikolaevich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Дмитриев</surname>
<given-names>Юрий Николаевич</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>Аспирант</p>
</bio>
<email>dmitriev-yuri@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Far Eastern Branch of the Russian Foreign Trade Academy of the Ministry of Economic Development of the Russian Federation</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Всероссийская академия внешней торговли Министерства экономического развития Российской Федерации</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-01-31" publication-format="electronic">
<day>31</day>
<month>01</month>
<year>2025</year>
</pub-date>
<volume>15</volume>
<issue>1</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 15, NO1 (2025)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 15, №1 (2025)</issue-title>
<fpage>719</fpage>
<lpage>734</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2024-12-06">
<day>06</day>
<month>12</month>
<year>2024</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-12-06">
<day>06</day>
<month>12</month>
<year>2024</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Dmitriev Yu.N.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Дмитриев Ю.Н.</copyright-statement>
<copyright-year>2025</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Dmitriev Yu.N.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Дмитриев Ю.Н.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2025-01-31"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/122274">https://1economic.ru/lib/122274</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article presents a methodology for identifying inappropriate spending of compulsory health insurance funds by medical organizations, based on predicting the values of reporting forms on the expenditure of these funds using current mathematical methods. The author conducted a comparative study of the applicability and effectiveness of two analysis methods: singular spectral analysis (SSA) and seasonal auto-regressive integrated moving average with exogenous factors (SARIMAX). After analyzing the results, the author preferred the SARIMAX method, as it takes into account the characteristics of financial transactions of medical organizations, pronounced seasonality and non-stationarity of the analyzed time series. The article substantiates the need to expand the tools used by auditors to detect the facts of unfair behavior of participants in the compulsory health insurance system. The article is recommended to practical specialists of the control and audit departments of the territorial compulsory health insurance funds, who directly verify the targeted use of funds by medical organizations. The methods and tools proposed in the article can significantly improve the efficiency of their work. In addition, the article's material will be valuable for specialists from other structures whose responsibilities include monitoring the distribution of financial flows both within a single organization and within a closed-loop financing system. The approaches presented in the article can be adapted for use in various fields where there is a need for strict control of the intended use of funds.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В данной статье представлена методика выявления нецелевого расходования средств обязательного медицинского страхования медицинскими организациями, основанная на прогнозировании значений показателей отчетных форм о расходовании данных средств с использованием актуальных математических методов. Автором проведено сравнительное исследование применимости и эффективности двух методов анализа: сингулярного спектрального анализа (SSA) и сезонной авторегрессионной интегрированной модели скользящего среднего с экзогенными факторами (SARIMAX). После анализа результатов автором было отдано предпочтение методике SARIMAX, как методике учитывающей характерные особенности финансовых операций медицинских организаций ¬ ярко выраженную сезонность и нестационарность анализируемых временных рядов. В статье обоснована необходимость расширения инструментария, применяемого аудиторами для обнаружения фактов недобросовестного поведения участников системы обязательного медицинского страхования. Статья рекомендована практическим специалистам Контрольно-ревизионных управлений территориальных фондов обязательного медицинского страхования, которые непосредственно осуществляют проверки целевого использования средств медицинскими организациями. Предложенные в статье методики и инструменты могут существенно повысить эффективность их работы. Кроме того, материал статьи будет ценен для специалистов других структур, в чьи обязанности входит контроль распределения финансовых потоков как внутри отдельной организации, так и в рамках замкнутой системы финансирования. Представленные в статье подходы могут быть адаптированы для применения в различных сферах, где существует необходимость в строгом контроле целевого использования средств.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>healthcare</kwd>
<kwd>compulsory health insurance</kwd>
<kwd>budget funds misuse</kwd>
<kwd>financial performance verification</kwd>
<kwd>medical organization</kwd>
<kwd>mathematical modeling</kwd>
<kwd>time series</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>здравоохранение</kwd>
<kwd>обязательное медицинское страхование</kwd>
<kwd>нецелевое расходование бюджетных средств</kwd>
<kwd>проверка финансовой деятельности</kwd>
<kwd>медицинские организации</kwd>
<kwd>математическое моделирование</kwd>
<kwd>временные ряды</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Кутер М. И., Биба А. Н. Диагностика нецелевого использования бюджетных средств // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2012. – № 3. – c. 153-161.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Приказ Министерства Здравоохранения Российской Федерации от 03.10.2023 № 524н «Об утверждении Типового положения о территориальном фонде обязательного медицинского страхования»</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Приказ Минздрава России от 26.03.2021 № 255н «Об утверждении порядка осуществления территориальными фондами обязательного медицинского страхования контроля за деятельностью страховых медицинских организаций, осуществляющих деятельность в сфере обязательного медицинского страхования, а также контроля за использованием средств обязательного медицинского страхования указанными страховыми медицинскими организациями и медицинскими организациями»</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 29 ноября 2017 года № 209н «Об утверждении порядка применения классификации операций сектора государственного управления»</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Солопова К.М. Опыт исследования отдельных направлений деятельности объектов контроля // Финконтроль. – 2023. – № 4. – c. 121-124.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 № 208 «О стратегии экономической безопасности российской федерации на период до 2030 года»</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Седова Н.В., Дмитриев Ю.Н. Классификация путей нецелевого расходования средств обязательного медицинского страхования медицинскими организациями и траектории их выявления // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 9. – c. 4963-4978. – doi: 10.18334/epp.14.9.121643.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. С. Витали, М. Джулиани Новые цифровые технологии и аудиторские фирмы // Международный журнал бухгалтерских информационных систем. – 2024. – № 53.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. И. Бхаттачарья, А. Микович Выявление мошенничества в бухгалтерском учете с использованием контекстного изучения языка // Международный журнал бухгалтерских информационных систем. – 2024. – № 53.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Горяев В.М., Бембитов Д.Б., Мучкаев Д.Н., Аль-Килани В.Х. Модель SARIMA и статистика скользящего окна для локальных метеоданных // Современные наукоемкие технологии. – 2019. – № 6. – c. 31-38.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Онлайн-учебник по машинному обучению URL: https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/modeli-vida-arima (дата обращения 12.11.2024)</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>