AI нь Их Британид оффшор дахь үл хөдлөх хөрөнгийн хяналтыг сайжруулах боломжийг санал болгож байна

Их Британийн хоёр их сургуулийн шинэ судалгаа нь Их Британи, ялангуяа Лондонгийн үл хөдлөх хөрөнгийн зах зээл дэх үл хөдлөх хөрөнгөд суурилсан мөнгө угаах гэмт хэргийн нөхцөл байдлын талаар илүү ихийг тодруулах зорилготой юм.

Төслийн үр дүнгээс харахад, "уламжлалт бус" орон сууцны үл хөдлөх хөрөнгийн нийт тоо (жишээ нь, өмчлөгч эсвэл түрээслэгчийн орон сууц болгон удаан хугацаагаар ашиглаагүй үл хөдлөх хөрөнгө) зөвхөн Лондонд 138,000 орчим байна.

Энэ тоо нь Их Британийн засгийн газраас нийлүүлж, үе үе шинэчлэгддэг албан ёсны тооноос 44%-иар их байна.

Судлаачид Их Британи дахь оффшор компаниудын эзэмшдэг хөрөнгийн хувь хэмжээ, үнэ цэнэ, байршил, төрлүүдийн талаар Их Британийн засгийн газраас олгодог хязгаарлагдмал албан ёсны мэдээллийг өргөжүүлэхийн тулд нэмэлт мэдээлэл, баталгаажуулах судалгааны хамт байгалийн хэл боловсруулах (NLP) янз бүрийн арга техникийг ашигласан. , хамгийн ашигтай нь нийслэлд байдаг.

Судалгаанаас үзэхэд Их Британи дахь оффшор, бага ашиглалт, airbnb маягийн үл хөдлөх хөрөнгийн нийт дүн (өөрөөр хэлбэл "саналын ажил") ойролцоогоор 145-174 үл хөдлөх хөрөнгийн үнэ 144,000-164,000 тэрбум фунт стерлинг байна.

Мөн энэ төрлийн оффшор үл хөдлөх хөрөнгө нь ихэвчлэн илүү үнэтэй байдаг бөгөөд Их Британид хаана байрлаж байгаагаас нь хамааруулан гарын үсэг зурдаг болохыг тогтоожээ.

Судлаачид оффшор эзэмшдэг гэж тооцоолсон Уламжлалт бус дотоодын өмч (UDP) нь дотоодын нийт үнийн дүнгийн 7.5 хувийг эзэлж байгаа бөгөөд тооцоолсон үнийн дүнгийн 56 тэрбум фунт нь ердөө 42,000 орон сууцаар хязгаарлагддаг.

Цаасан дээр:

"Хувийн оффшор үл хөдлөх хөрөнгө нь UDP стандартын дагуу ч маш үнэтэй байдаг, үүнээс гадна тэд орон зайн авто корреляци хүчтэй Лондонгийн төвд төвлөрдөг.

"Үүнээс ялгаатай нь үүрлэсэн оффшор өмч Лондонгийн төвд бага зэрэг төвлөрсөн боловч ерөнхийдөө илүү их төвлөрсөн байдаг ч орон зайн хамаарал бараг байдаггүй."

Нэмэлт мэдээлэлд хийсэн дүн шинжилгээ нь оффшор бүсэд байгаа олон тооны өмч хөрөнгө тус улсын аж ахуйн нэгжүүдэд харьяалагддаг болохыг харуулж байна Олон түмний хамаарал (CD), Их Британийн хилийн чанад дахь нутаг дэвсгэрт хоёрдугаарт ордог (доорх графикт 'PWW2' нь Дэлхийн XNUMX-р дайны дараа Их Британиас тусгаар тогтносон улсуудыг илэрхийлдэг).

Гадаадын өмчийн хөрөнгийг захиран зарцуулах, шинэ баримт бичгийн үр дүнгийн дагуу. Эх сурвалж: https://arxiv.org/src/2207.10931v1/anc/Offshore_London_Supplementary_Material.pdf

Уг цаасан дээр дурдсан байдаг:

"Үнэндээ Британийн Виржиний арлууд, Жерси, Гернси, Мэн арал гэсэн 4 нутаг дэвсгэрт л нийт үл хөдлөх хөрөнгийн 78% хамааралтай байдаг."

Шинэ сайжруулсан өгөгдөл нь гадаадад эзэмшиж буй үл хөдлөх хөрөнгийн дэд өмчийг тодорхойлох боломжийг олгосон бөгөөд энэ нь албан ёсны тоо баримтад заасан хавтгай, хязгаарлагдмал өгөгдлөөс болж ихэвчлэн саад болдог.

Мөн үр дүн нь оффшор, Airbnb болон ашиглалт багатай үл хөдлөх хөрөнгө нь газарзүйн хувьд ердийн байшингуудаас илүү их төвлөрч, илүү өндөр үнэ цэнэтэй газруудад төвлөрч байгааг харуулж байна.

Лондон дахь гадаадад эзэмшдэг янз бүрийн өмчтэй холбоотой төвлөрлийн зураглал. Эх сурвалж: https://arxiv.org/pdf/2207.10931.pdf

Дээрх графикаас зохиогчид дараах тайлбарыг хийж байна.

"Оффшор дахь орон сууцны барилга бүхэлдээ оффшор компанийн эзэмшилд байдаг маш өндөр төвлөрөлтэй байдаг."

Зохиогчид бий код гаргасан тэдгээрийн боловсруулах дамжуулах хоолойн хувьд .

The шинэ цаас гэсэн гарчигтай Угаалгын газар юу байгаа вэ? Лондон дахь оффшор бүсэд эзэмшиж буй дотоодын үл хөдлөх хөрөнгийн зураглал, шинж чанар, Лондонгийн Их Сургуулийн коллежийн Бартлетт хүрээлэнгийн Бартлетт факультет болон Кингстоны их сургуулийн Эдийн засгийн тэнхимийн судлаачдаас ирсэн.

Асуудлыг шийдвэрлэх

Их Британид мөнгө угаах зорилгоор үл хөдлөх хөрөнгийн ашиглалтыг хянахын тулд хэдэн арван жил хүчин чармайлт гаргасны дараа Хувилбар Их Британийн хэвлэлээс гаргасан оффшор бүсэд эзэмшиж байсан Их Британийн өмчийн жагсаалтыг задруулсан Хувийн нүд 2015 онд Их Британийн засгийн газрыг Их Британийн ихэнх нутаг дэвсгэр дэх оффшор бүсэд эзэмшдэг үл хөдлөх хөрөнгийн тогтмол шинэчлэгдсэн жагсаалтыг нийтлэхийг дэмжих зорилгоор Англи, Уэльст үл хөдлөх хөрөнгө эзэмшдэг гадаадын компаниуд (OCOD).

Судлаачдын ажигласнаар OCOD нь Их Британид гадаадад эзэмшиж буй мөнгө угаах гэмт хэргийн судалгаа, дүн шинжилгээ хийх алхам болж байгаа ч мэдээлэлд хэд хэдэн хязгаарлалт байдаг бөгөөд тэдгээрийн зарим нь маш чухал юм.

'Эдгээр хаягууд нь бүрэн бус байж болно, нэг мөр эсвэл гарчгийн дугаарт олон үл хөдлөх хөрөнгө байгаа бол үүрлэсэн шинж чанаруудыг агуулж болно, мөн үл хөдлөх хөрөнгө нь ахуйн, бизнесийн эсвэл өөр ямар нэгэн мэдээлэл агуулаагүй болно.

"Ийм чанар муутай мэдээлэл нь Их Британи дахь оффшор бүсэд эзэмшиж буй хөрөнгийн тархалт, шинж чанарыг ойлгоход хэцүү болгодог."

Олон нийтэд нээлттэй мэдээлэл хязгаарлагдмал эсвэл огт байхгүй тул Airbnb-ийн өмч гэх мэт санамсаргүй байдлаар түрээслүүлсэн үл хөдлөх хөрөнгийн талаарх мэдээллийг олж авахад хэцүү байдаг. Нэмж дурдахад, Шотланд (Нэгдсэн Вант Улсын нэг хэсэг) нь Англи, Уэльсээс ялгаатай нь үл хөдлөх хөрөнгийн борлуулалтын бүртгэлийг олон нийтэд нээлттэй болгодоггүй.

Эд хөрөнгийн ангилалтай холбоотой зарим зөрчлийг арилгахын тулд Их Британийн засгийн газар үл хөдлөх хөрөнгийн өвөрмөц лавлах дугаарыг нэвтрүүлсэн.UPRN) төрөл бүрийн өмчийн мэдээллийн эх сурвалжуудын хооронд илүү тодорхой харилцааг бий болгоход зориулагдсан систем. Гэсэн хэдий ч зохиогчид тэмдэглэв* 'UPRN-ийг ашиглахыг шаарддаг ч засгийн газрын бараг ямар ч хэлтэс үүнийг ашигладаггүй, өөрөөр хэлбэл өгөгдлийг холбох нь дэвшилтэт технологи шаарддаг. Өгөгдөл боловсруулах ур чадвар".

Тиймээс шинэ судалгаа нь өгөгдлийг илүү нарийн, ойлгомжтой болгох зорилготой юм.

Мэдээлэл цуглуулах, холбох

Аль ч улс оронд хаягийн формат нь ихэвчлэн урьдчилан таамаглах боломжтой бөгөөд тогтмол байдаг бөгөөд Их Британийн хаягуудад ч хамаатай. Тиймээс, "хавтгай", текстэд суурилсан хаяглагдсан өгөгдөлтэй (OCOD-аас өгсөн гэх мэт) тулгарсан тул бусад өгөгдлийн эх сурвалжтай холбосон хаягуудыг хооронд нь холбох нээлттэй эхийн хаяг задлан шинжлэх хэд хэдэн шийдлүүд гарч ирэв.

Гэсэн хэдий ч эдгээрийн ихэнхийг ашиглан сургадаг Гудамжны газрын зургийг нээх өгөгдлүүд нь үнэндээ хэдэн арван эсвэл бүр хэдэн зуун үүрлэсэн дэд хаягуудыг (орон сууцны хорооллын өргөн хүрээний хаяг дахь орон сууц гэх мэт) багтааж болох хаягуудыг гаргаж чадна. Улмаар тэр ч байтугай нэр хүндтэй хаяг задлан шинжлэгч гэх мэт липпотал байна хүндрэлтэй байсан бүрэн бус хаягуудыг задлан шинжлэхийг оролдох үед.

Төсөлдөө задлан шинжлэгчийг бий болгохын тулд шинэ нийтлэлийн судлаачид олон нийтэд нээлттэй олон тооны мэдээллийн санг ашигласан. Гол өгөгдлийг OCOD өгсөн бол өгөгдөл цэвэрлэх бүрэлдэхүүн хэсэг нь Газрын бүртгэлийн үнийг ашигласан мэдээллийн сан, хамт VOA үнэлгээ жагсаалтын өгөгдлийн багц, Үндэсний статистикийн газрын шуудангийн кодын лавлах (ONSPD).

Airbnb-ийн мэдээлэл нь InsideAirbnb домэйн бөгөөд үүнд зөвхөн зөвшөөрөгдсөн бүх байшингууд багтсан тул Airbnb-д ашиглахаар санал болгож буй анхны тохиолдлыг оруулаагүй болно (өөрөөр хэлбэл өөрийн байшингаа бүхэлд нь эсвэл хэсэгчлэн хааяа түрээслэх).

Зохиогчдын бага ашиглагддаг үл хөдлөх хөрөнгийн өгөгдлийн багцыг Мэдээллийн эрх чөлөөний (FOI) амжилттай хүсэлтээс хүлээн авсан мэдээллээр нэмэгдүүлсэн. өмнөх төсөл.

OCOD-ийн үндсэн өгөгдөл нь сайн бүтэцтэй, урьдчилан таамаглах боломжтой форматтай, таслалаар тусгаарлагдсан .CSV файл юм.

Дамжуулах хоолой нь шошго, задлан шинжлэх, өргөтгөх, ангилах, гэрээ байгуулах гэсэн таван үе шатаас бүрдсэн. Эхэндээ, аливаа хаягийг бодит амьдрал дээр олон үүрлэсэн өмч болгон шийдэж болох боловч энэ нь засгийн газраас өгсөн мэдээлэлд тодорхойгүй байна.

Судлаачид бага зэрэг синтаксийн урьдчилсан боловсруулалт хийж, дараа нь өгөгдлийг импортолжээ программ, гар шошгогүйгээр NLP өгөгдлийн багц үүсгэхэд зориулагдсан платформ юм. Энд аж ахуйн нэгжүүдийг найман төрлийн нэрлэсэн нэгжийг тайлбарлахын тулд ердийн илэрхийлэл (Regex) ашиглан шошгосон (доорх зургийг үз):

Эдгээр шошгыг нэмснээр өгөгдлийн багцыг JSON файл болгон задалсан бөгөөд шошгоны давхцлыг энгийн дүрэмд суурилсан горимоор арилгасан.

Нэмж хэлэхэд, программчлагчийн гаралтыг урьдчилан таамаглах загварыг сургахад ашигласан SpaCy, Facebook-ээр тулгуурласан Роберта. Судлаачид тайвширсны дараа санамсаргүй байдлаар тэмдэглэсэн 1000 ажиглалтын үндсэн үнэнийг харьцуулах багцыг бүтээжээ. Хяналтгүй өгөгдлийн нарийвчлалын оноог эцэст нь энэхүү үндсэн үнэнтэй харьцуулан үнэлнэ.

Хаяг задлан шинжлэх нь хэд хэдэн сорилттой тулгарсан. Зохиогчид тэмдэгт бүрт өөрийн мөр, шошгоны анги тус бүр өөрийн багана хуваарилж, дараа нь бүрэн хаягийн мөр үүсгэхийн тулд багануудыг буцааж тараасан.

Зарим нэг хаягууд нь олон өөр орон сууцтай байсан тул дан хаягуудыг нэмэлт мэдээллийн санд байгаа дэд шинж чанаруудад хуваах замаар мэдээллийн санг өргөжүүлэх шаардлагатай болсон.

Үүний дараа хаягийн ангиллын үе шат нь ONSPD мэдээллийн санг ашиглан байрлах бүх шуудангийн кодыг хооронд нь холбосон. Энэ үйл явц хаягийн өгөгдлийг тооллого болон бусад хүн ам зүйн өгөгдөлтэй холбож, мөн OCOD мэдээллийн тунгалаг хаягийн ард өмнө нь нуугдаж байсан дэд шинж чанаруудыг ялгаж өгдөг.

Эцэст нь хаягийн агшилтын үйл явц нь орон сууцны бус бүх өмчийг (өөрөөр хэлбэл арилжааны байр) үүрлэсэн үл хөдлөх хөрөнгийн бүлгээс шүүсэн.

дүн шинжилгээ

Сайжруулсан өгөгдлийн үнэн зөвийг шалгахын тулд зохиогчид өмнө дурьдсанчлан ерөнхий дүн шинжилгээ хийхээс хоцорсон, зөвхөн таамаглал, шинжилгээний үнэн зөвийг шалгахад ашигласан түүвэр үнэний багцыг бий болгосон.

Үндсэн үнэнийг гар аргаар шалгахад газрын зургийн программ хангамж ашиглахаас гадна үл хөдлөх хөрөнгийн төрлийг үнэлэхийн тулд хадгалагдсан иж бүрдэлд багтсан үл хөдлөх хөрөнгийн зургуудад дүн шинжилгээ хийх, интернетээс хайлт хийх зэрэг орно. Үүний дараа өгөгдлийн гүйцэтгэлийг нарийвчлал, санах ой, F1 оноогоор хэмжсэн.

Ашиг багатай болон ахуйн үл хөдлөх хөрөнгийн үнэ цэнийг үндсэн график загвараар олж авсан ба ижил аргыг UDP шинж чанарыг дүгнэхэд ашигласан.

Өндөр хүчин чармайлттай, гараар шошгологдсон газрын үнэнтэй харьцуулсан NER даалгавар нь 1 (нарийвчлалын хувьд "0.96%"-д ойрхон) F100 оноо авсан.

NER шошгоны даалгаврын F1 оноо. Сайжруулсан өгөгдлийн бүтцээс шалтгаалан үйл явц нь дотоодын үл хөдлөх хөрөнгийн тоог бага зэрэг хэтрүүлж, нийт аж ахуйн нэгжүүдийн тоог дутуу үнэлдэг тул зарим нэг жигд бус байдал ажиглагдаж байна.

Лондон дахь UDP-ийн тухайд, эцсийн үр дүн нь нийт 138,000 оруулгуудыг харуулж байна - анхны OCOD мэдээллийн багцад (жишээ нь, сүүлийн үеийн албан ёсны тоо) 44-аас 94,000% илүү.

2-р ангиллын дагуу өмчийн төрлүүдийн задаргаа.

Судалгааны үр дүнгээс харахад оффшор дахь үл хөдлөх хөрөнгийн нийт үнэ 56 тэрбум фунт стерлинг, харин бага ашиглагдаж байгаа үл хөдлөх хөрөнгийн нийт үнэ 85 тэрбум фунт стерлингээр үнэлэгдсэн байна.

Зохиогчид тэмдэглэж байна:

'[Бүх] UDP нь үл хөдлөх хөрөнгийн дундаж үнээс 600 мянган фунт стерлингээс хамаагүй үнэтэй.'

Их Британид эд хөрөнгийн таамаглалыг мөнгө угаах үйл ажиллагаа болгон ашиглахтай тэмцэхэд ийм сайжруулсан мэдээлэл шаардлагатай байж магадгүй юм. Зохиогчид AML өмчийн таамаглалтай тэмцэхэд тус дөхөм болохуйц сайжруулсан тоо баримтыг санал болгож буй судалгаа, ерөнхий ном зохиолын тоо өсөн нэмэгдэж буйг тэмдэглэж, дараахь дүгнэлтэд хүрэв.

Мөнгө угаах гэмт хэрэг, үл хөдлөх хөрөнгийн өндөр үнийг бууруулах оролдлого нь бодит байдлыг тусгасан нарийвчилсан мэдээлэлд үндэслэсэн эсэхийг баталгаажуулахын тулд социологич, эдийн засагч, бодлого боловсруулагчид энэхүү өгөгдлийг ашиглаж болно.'

* Миний зохиогчдын ишлэлийг гипер холбоос болгон хөрвүүлсэн нь.

Анх 25 оны 2022-р сарын XNUMX-нд нийтлэгдсэн.