Methodology for assessing the importance of features when analyzing the implementation of government contracts

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the research is assessing the risks of performing government contracts. The object of the study is the process of analysis and evaluation of the implementation of government contracts. The study is aimed at developing a methodology that determines the importance and significance of signs that influence the risk of non-fulfillment of government contracts. Research methods were used: data analysis to detect connections and dependencies between various characteristics and the risk of non-fulfillment of government contracts; statistical analysis to obtain an assessment of the impact of each characteristic on the risk of non-fulfillment of contracts and ranking them in order of importance; machine learning to predict the risk of non-fulfillment of government contracts; expert assessments to take into account contextual factors and features, their impact on the importance of features. The main conclusions of the study are the presented methods for assessing the importance of features when analyzing the implementation of government contracts, by using data from various sources, including the register of public procurement of the unified information system (UIS), the register of unscrupulous suppliers (RNP) of the EIS and the SPARK information system. The authors managed to achieve high prediction accuracy (more than 97%) and analyze the most important and significant features. The scientific novelty lies in the fact that the results obtained make it possible to identify and analyze factors from three information systems that influence the risks of non-fulfillment of government contracts. Thus, this study is valuable and important in its field, which contributes to the development of more effective risk management methods and increased efficiency in the implementation of government contracts. The results obtained allow us to identify the factors that have the greatest impact on the risks of non-fulfillment of contracts, which makes the study valuable and important in this area.

References

  1. Алейникова М. Ю., Голованов Д. А. Модели совершенствования системы внутреннего контроля осуществления государственных закупок в Российской Федерации // Управленческий учет. 2022. №. 7. С. 12-19. doi: 10.25806/uu7202212-19.
  2. Золотухина М. М., Половникова Н.А. Риски при выборе поставщиков и заключении контрактов // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. №. 8 (102). С. 86-90.
  3. Гендлина Ю. Б. и др. Риски строительных контрактов, заключенных с муниципальным заказчиком // Управление и экономика народного хозяйства России. 2022. С. 113-120.
  4. Немцева Ю. В., Миронец О. Б. Управление рисками компаний отрасли информационных технологий на рынке b2g // Управленческий учет. 2022. №. 12. С. 100-109.
  5. Корчагин С.А., Догадина Е.П., Мелентьев В.В., Никитин П.В., Сердечный Д.В. Система поддержки принятия решений по выдаче банковских гарантий на основе прогнозирования исполнения контрактов с использованием методов машинного обучения и технологий парсинга // Современные наукоемкие технологии. 2023. № 7. С. 41-47.
  6. Геллер А. Я. Анализ причин расторжения контрактов в системе государственных и муниципальных закупок Российской Федерации // Вестник университета. 2022. №. 5. С. 5-12.
  7. Лавлинский С. М., Панин А. А., Плясунов А. В. Модель формирования экономической политики с учётом трансакционных издержек и страхования рисков разрыва контрактов // Дискретный анализ и исследование операций. 2022. Т. 29. №. 3. С. 45-63. doi: 10.33048/daio.2022.29.738.
  8. Созаева Д. А., Гончар К. В. Исследование рисков расторжения контрактов, заключенных по результатам госзакупок // Проблемы анализа риска. 2022. Т. 19. №. 3. С. 74-85.
  9. Черняев Е. В., Хайтбаев В. А. Вероятностные методы оценки рисков в системе программно-целевого планирования государственного оборонного заказа с применением иерархических моделей // Прикладные экономические исследования. 2022. №. 3. С. 24-29.
  10. Muhammed A. O. et al. Assessment of factors affecting contractors tendering success for construction projects in North-Central Nigeria //International Journal of Real Estate Studies, 2022. Т. 16. №. 1. P. 87-99, doi: https://doi.org/10.11113/intrest.v16n1.155
  11. Lu S., Wang H. How political connections exploit loopholes in procurement institutions for government contracts: Evidence from China // Governance, 2022, doi: doi: 10.1080/14719037.2013.770056
  12. Hamza S. A., Rasheed S., Hussein A. Procurement challenges analysis of Iraqi construction projects // Journal of the Mechanical Behavior of Materials, 2022. Т. 31. №. 1. P. 112-117. doi: 10.1515/jmbm-2022-0012
  13. Duguay R., Rauter T., Samuels D. The impact of open data on public procurement // Journal of Accounting Research, 2023. Т. 61. №. 4. P. 1159-1224.
  14. Nani D. A., Ali S. Determinants of Effective E-Procurement System: Empirical Evidence from Indonesian Local Governments // Jurnal Dinamika Akuntansi Dan Bisnis, 2020. Т. 7. №. 1. P. 33-50. doi: 10.24815/jdab.v7i1.15671
  15. Lundberg, S. M., & Lee S. I. A unified approach to interpreting model predictions // Advances in neural information processing systems, 2017. P. 30, doi: 10.48550/arXiv.1705.07874.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».