Капитал Страны
27 ИЮЛ, 09:54 МСК
USD (ЦБ)    59,9102
EUR (ЦБ)    69,6816

Модель региональной экономики в ситуации мирового кризиса

16 Декабря 2009 14660 0 Исследования
Модель региональной экономики в ситуации мирового кризиса

Мировой кризис дестабилизировал все экономические процессы. Вместе с тем актуализировались практически все задачи, связанные с построением адекватных прогнозов. Как можно совместить эти две противоречивые тенденции? Какой научный аппарат можно предложить для этого?

1. Новые вызовы технологии моделирования. Математическое моделирование – важный общепринятый инструмент социально-экономических исследований и прогнозов. Однако использование традиционных форм этого инструмента в условиях современного мирового кризиса существенным образом затруднено. Особенно сильно кризис ухудшил точность статистических прогнозов экономики, и это вполне понятно, поскольку статистические расчеты предполагают достаточное постоянство тенденций, а кризис проявляется как их нарушение.
Предлагаемая нами технология моделирования позволяет смягчить возникшие затруднения. В ситуации, осложненной мировым кризисом, эта технология позволяет решать такие задачи как:
  • анализ границ возможного развития экономики;
  • индикативное планирование и оптимизация основных показателей экономического развития;
  • обоснование мер управления экономикой, в частности, оптимизация политики в области инвестиций и цен;
  • поиск компромисса между интересами различных участников экономического процесса и выявление ограничений, позволяющих отразить эти интересы при оптимизации инвестиций и цен;
  • разработка и сопровождение оптимального годового бюджета региона.
Представляемую разработку отличает от ранее выполненных авторами работ принцип существенной избыточности расчетных условий, обеспечивающий компьютерное согласование неограниченного количества экспертных, статистических и теоретических оценок и зависимостей, определяющих как отдельные моделируемые показатели, так и связи между ними.
Для проверки адекватности предлагаемой технологии на примере данных ряда российских регионов проведено сопоставление модельных оценок для показателей 2004-2008 годов и 1-2 кварталов 2009 г с фактическими данными. Полученные по большинству показателей результаты являются вполне удовлетворительными.

2. Исходные требования к технологии моделирования. Отправным пунктом предлагаемой разработки являются три факта.
Во-первых, очевидная трудность «кризисного» моделирования состоит в опасности накопления больших ошибок, обусловленных тем, что в кризисной ситуации существенно снижается точность всех информационных составляющих социально-экономического моделей – экспертных оценок, статистических расчетов и теоретических зависимостей. Если в стабильной экономической ситуации экспертные и статистические годовые прогнозы объемов производства нередко имеют погрешность до 1%, то в условиях кризиса аналогичные оценки вполне могут давать ошибку в 5-10 и более процентов. При обычном подходе к моделированию, где ошибки используемых оценок накапливаются, погрешность исходных оценок в 1% выглядит приемлемой и дает ошибку 3-6% в результирующих оценках, но ошибка в 10% в исходных оценках полостью обесценивает прогноз.
Во-вторых, полезные сведения, заключенные в используемых информационных составляющих моделей (в частности, в экспертных оценках), при обычном подходе к моделированию задействуются не полностью; например, теряется «неудобная» информация, которая плохо увязывается с остальными учитываемыми моделью факторами.
В-третьих, неточно известные величины при обычном математическом моделировании либо заменяются точными по форме оценками, либо рассматриваются как случайные, характеризуемые определенным законом распределения, описанным тем или иным способом (например, математическим ожиданием и среднеквадратичным отклонением). Замена неточно известных величин точными оценками порождает большую неконтролируемую погрешность, а использование законов распределения неудобно и не вполне корректно, поскольку неточность и случайность – понятия отнюдь не тождественные.
Эти факты определили ключевые требования к предлагаемой технологии моделирования:
  • удобное и адекватное разным формам неточности описание показателей;
  • максимально полный учет полезных сведений, заключенных в используемых информационных составляющих моделей;
  • минимальное накопление ошибок.

3. Методические принципы расчетов. Предлагаемая разработка опирается на классическое представление о неполной определенности (недоопределенности) поведения экономических систем [1–2]. Недоопределенное поведение находится в очевидном противоречии с обычной практикой математического моделирования экономики, где недоопределенность либо просто игнорируется как несущественный фактор, либо подменяется случайностью. Пренебрежение фактором недоопределенности или сведение этого фактора к случайности принципиально неадекватно любой экономической ситуации. В условиях кризиса эта неадекватность особенно важна.
В основе разработки лежат три методических принципа:
  1. Недоопределенность показателей.
  2. Представление зависимости показателей как ограничений.
  3. Существенная избыточность расчетных условий.
Недоопределенность показателей позволяет адекватно отразить в модели недоопределенность поведения экономических систем. С этой целью мы рассматриваем большинство моделируемых показателей как недоопределенные величины, область значений которых достаточно хорошо известна, но точные значения не вполне определены. Если обычная величина есть число, то недоопределенная – это числовой интервал (от… до…). По мере поступления дополнительной информации недоопределенность сужается и в пределе недоопределенная величина может стать точной.
Математические действия достаточно легко обобщаются на случай недоопределенных величин. Пусть, например, недоопределенные величины А и В есть интервалы А=[1,2] и В =[0,1]. Тогда А+В =[1,3], А-В=[0,2] и т.д.
Простейшая недоопределенная величина – это недоопределенная константа (Н-константа).
Обобщение математических действий на случай недоопределенных величин позволяет ввести и понятие недоопределенной функции. Например, линейная зависимость y=а+b*x при недоопределенности одной или обеих ее констант (параметров) а и b есть недоопределенная функция (Н-функция). Статистические уравнения регрессии, широко используемые в экономическом прогнозировании, во многих случаях удобно рассматривать именно как недоопределенные отношения.
Принцип представления зависимости показателей как ограничений касается и экспертных оценок, и результатов статистических расчетов, и теоретических зависимостей. В соответствии с этим принципом любая учитываемая взаимосвязь рассматривается как ограничение области возможных состояний экономики. При наличии нескольких ограничений область решений задачи есть пересечение подмножеств, отвечающих каждому из ограничений.
Отдельные ограничения могут быть очень грубыми, но когда их много, то их совместное рассмотрение позволяет получить достаточно точные результирующие оценки. Например, имеем три разные оценки годового роста потребительских цен: от 0 до 13%, от 3 до 18%, от 11 до 40%. Каждая из оценок выглядит слишком грубой. Но результирующая оценка, совместимая со всеми тремя, составляет от 11 до 13%, т.е. имеет вполне приемлемую для практических целей точность.
Представление зависимости показателей в виде ограничений хорошо согласуется с принципом недоопределенности. Например, система неравенств, вырезающая из области возможных значений величины С подобласть С>=2 и С=<3, позволяет рассматривать С как недоопределенную величину, значения которой есть интервал [2, 3].
По содержательному смыслу рассматриваемые ограничения подразделимы на две группы: исходные оценки показателей и связи показателей. Они позволяют выразить всю основную информацию, используемую при моделировании.
Ценным свойством возникающих систем ограничений является их способность без дополнительной внешней информации корректно уточнять недоопределенные величины. Пусть, например, задана система ограничений, включающая
  • исходные оценки А =[1,8], В =[2,4].
  • связь показателей А =5+B.
Легко видеть, что эта система приводит к уточнению интервалов А и В: А =[7,8], В =[2,3], причем это уточнение не требует никакой информации помимо самих ограничений.
Понятно, что рост числа учитываемых ограничений позволяет дополнительно уточнить результат. Но увеличение количества ограничений при неизменном числе рассматриваемых показателей способно привести к появлению совокупности ограничений неразрешимых, несовместных. Например, может возникнуть система независимых друг от друга линейных уравнений с числом уравнений, превосходящим число неизвестных.
В такой ситуации кажется естественным исключить «лишние» уравнения из модели. Но какие уравнения следует исключить? Каков экономический смысл исключаемых уравнений? Действительно ли они не несут полезной информации? Вполне возможна ситуация, когда кажущаяся несовместность некоторых ограничений отражает их приближенный характер. В этом случае исключение «лишних» уравнений приведет к потере полезной, а, возможно, и важной информации. Чтобы эту информацию не потерять, надо устранить несовместность не путем отбрасывания «лишних» уравнений, а путем учета приближенного характера используемых ограничений. Например, два условия С=4.2 и С=4.4 формально противоречат друг другу, но если считать эти условия приближенными и имеющими ошибку 5%, то они означают оценки С=[3.99,4.41] и С=[4.18,4.62] соответственно. Учитываемые вместе, эти оценки дают результат С=[4.18,4.41], т.е. описывают Х точнее, чем взятые порознь.
Принцип избыточности расчетных условий предполагает использование максимально полных систем ограничений, учитывающих всю доступную информацию, относящуюся к рассматриваемой задаче. Такие системы формально выглядят избыточными и несовместными, но становятся совместимыми, если учитывать приближенный (недоопределенный) характер ограничений. Например, три нетождественных выражениях одной и той же зависимости формально противоречат друг другу, но при учете их погрешности, взятых вместе, дают более точное представление об описываемой ими зависимости, чем взятые порознь.
Разумеется, все учитываемые ограничения (в том числе – избыточные) должны быть разумными и обоснованными. Ложные или выпадающие из общего ряда оценок ограничения приходится отбрасывать подобно тому, как при обработке статистики отбрасывают данные ложные или слишком выпадающие из общего ряда.
Избыточность расчетных условий позволяет более полно учитывать используемую информацию, делает решение более устойчивым и противодействует накоплению ошибок. Например, при расчете расходов бюджета в дополнение к условиям, ограничивающим слагаемые расходов, полезно ввести формально избыточное условие, ограничивающее всю сумму расходов и мешающее накоплению ошибок в оценке этой суммы. Также полезно ввести промежуточные ограничения на суммы некоторых статей расходов. Иначе говоря, вместо накопления ошибок отдельных расчетных зависимостей, характерного для обычного подхода к моделированию, в предлагаемом подходе реализуется взаимопоглощение ошибок.
Легко заметить, что в рамках предлагаемого подхода обычное деление показателей моделирования на входные и выходные заменяется делением значений показателей на исходные и результирующие. Исходные оценки могут быть заданы для всех показателей модели и в этом смысле все показатели могут выглядеть как входные. Но в результате учета связей показателей их недоопределенные значения способны уточниться. Эти новые (уточненные) оценки являются результирующими (выходными) и также могут относиться ко всем или большей части параметров.

4. Расчетные показатели и зависимости. Пример перечня моделируемых показателей региона, а также содержательный смысл и особенности применения используемых при этом зависимостей, дает табл.1.
Табл.1. Типовые показатели и расчетные зависимости модели региона.
Основные показателиСмысловое содержание зависимостей и особенности их применения
Валовой региональный продукт (ВРП)
  • Финансовый объем ВРП в текущих ценах
  • Физический объем ВРП, % к предшествующему расчетному периоду (году или кварталу)
По усмотрению пользователя значения ВРП директивно задаются либо прогнозируются. Если показатели ВРП полностью либо частично заданы, то модель автоматически указывает условия, необходимые для достижения заданного ВРП, либо дает сигнал о недостижимости заданных показателей. В расчете физических объемов ВРП учтены экспертные и статистические оценки влияния на ВРП налоговой нагрузки, инвестиций, отраслевых объемов производства, экспорта, импорта. В расчетные зависимости включены поправки, позволяющие учесть наблюдаемые либо ожидаемые кризисные отклонения ВРП от статистических тенденций. В расчете финансового объема ВРП учтены: ВРП предшествующего периода, рост физического объема ВРП относительно предшествующего периода, дефлятор ВРП относительно предшествующего периода.
Отраслевая структура ВРП
  • Производство товаров
  • Промышленность
  • Сельское хозяйство
  • Строительство
  • Производство услуг
  • Чистые налоги
В расчете отраслевой структуры ВРП в качестве подлежащего соблюдению ограничения используется условие сходимости баланса ВРП.
ВРП методом образования доходов
  • Оплата труда работников
  • Чистые налоги на производство и импорт
  • Налоги на продукты и импорт
  • Другие налоги на производство
  • Валовая прибыль и валовые смешанные доходы
  • Потребление основного капитала
  • Чистая прибыль и чистые смешанные доходы
Для расчета структуры ВРП по методу образования доходов используются: условие сходимости баланса ВРП, условие суммирования чистых налогов на производство и импорт, условие суммирования валовой прибыли и валовых смешанных доходов.
ВРП методом конечного использования
  • Расходы на конечное потребление (кп)
    • кп домашних хозяйств
    • кп органов управления
    • кп некоммерческих организаций
  • Валовое накопление
    • - накопление основного капитала
    • - изменение материальных запасов оборотных средств
  • Чистый экспорт товаров и услуг
Для расчета структуры ВРП по методу конечного использования служат: условие сходимости баланса ВРП, условие суммирования расходов на конечное потребление, условие суммирования валового накопления.
Показатели численности и занятости населения
  • Численность населения
  • Численность экономически активного населения
  • Занятость населения
По усмотрению пользователя численность и занятость населения может быть директивно задана либо вычислена самой моделью. Для расчета численности населения и численности экономически активного населения используются статистические тренды, а для числа расчета занятых - статистическое уравнение производительности труда, связывающее число занятых с физическим объемом ВРП
Показатели объемов производства, инвестиций, экспорта, импорта, прибыли предприятий и доходов населения
  • Объем продукции отраслей производства и объем инвестиций в текущих ценах
  • Объемы экспорта и импорта в текущих ценах
  • Прибыль предприятий и доходы населения
Связь объемов экономики друг с другом описана линейными уравнениями, коэффициенты которых отвечают условиям межотраслевого баланса. Кроме того, показатели объемов производства, инвестиций, экспорта, импорта вычисляются путем умножения объемов предшествующего периода на соответствующие индексы физического объема и дефляторы.
Показатели роста объемов экономики в фиксированных ценах
  • Индекс физического объема (ИФО) отраслей производства, а также инвестиций, % к предшествующему периоду
  • ИФО экспорта и импорта, % к предшествующему периоду
  • Прибыль предприятий и доходы населения
Значения роста объемов экономики в фиксированных ценах директивно задаются либо прогнозируются (по усмотрению пользователя). В случае прогнозирования используются статистические тренды каждого из показателей, а также статистические зависимости, связывающие эти показатели друг с другом. В статистических соотношениях предусмотрены поправки, позволяющие учесть наблюдаемые либо ожидаемые кризисные отклонения от статистических тенденций.
Доходы бюджета
  • Налоговые доходы
  • Неналоговые доходы
  • Средства, полученные в рамках межбюджетных отношений
Налоговые доходы по основным видам налогов определяются общепринятым способом (по размеру налоговой базы и ставке налога с поправкой на статистическую оценку собираемости). Налоговые доходы по второстепенным видам налогов определяются пропорционально ВРП (коэффициент пропорциональности берется из статистики). Средства, полученные в рамках межбюджетных отношений, предполагаются, как правило, заданными.
Расходы бюджета Расходы бюджета можно либо задавать полностью либо прогнозировать. Для прогнозирования применяются экспертно корректируемые тренды, основанные на статистике. Недоопределенные значения расходов автоматически уточняются при работе модели сообразно со значениями других показателей.
Параметры управления экономики
  • Ставка рефинансирования ЦБ РФ
  • Налоговые ставки
  • Обменный валютный курс (по доллару США и евро)
Параметры управления экономикой задаются точными либо интервальными (недоопределенными) значениями. Недоопределенные значения параметров могут автоматически уточняться при работе модели сообразно со значениями других показателей.
Показатели ценовых изменений
  • Индексы цен, % к предшествующему периоду
  • Дефляторы ВРП, отраслей производства, инвестиций, % к предшествующему периоду
  • Индексы валютного курса (по доллару США и евро)
По усмотрению пользователя показатели ценовых изменений директивно задаются либо прогнозируются. В случае прогнозирования используются статистические тренды каждого из показателей, а также отвечающие принципу избыточности расчетных условий статистические уравнения, связывающие друг с другом показатели ценовых изменений. В статистических соотношениях предусмотрены поправки, позволяющие учесть наблюдаемые либо ожидаемые кризисные отклонения от статистических тенденций.
Отметим, что при работе модели все расчетные условия выступают как единая система уравнений. При этом изменение любого из показателей влечет за собой соответствующие изменения (уточнения) других параметров. Например, изменения бюджетных показателей влияют на оценки объемов производства через посредство налогов, оттоков и бюджетных инвестиций.

5. Аппарат расчетов. В общем виде рассматриваемая задача моделирования описывается следующим образом. Имеется список показателей x1, x2 ..., xn с исходными оценками (областями значений) X1, X2, ..., Xn , a также множество зависимостей ri(x1,x2,...,xn)=0, i=1,...,k, выражающих связи показателей. Требуется найти все наборы значений < a1, a2,...,an > (aieXi), показателей x1, x2 ..., xn, которые отвечают всем зависимостям ri.
При внешней простоте формулировки такая задача несет в себе большую вычислительную сложность и обычно не решается средствами традиционной математики. Укажем лишь самые очевидные причины сложностей:
  • среди исходных показателей и зависимостей имеются недоопределенные величины и отношения,
  • требуется обработка «плохой» статистики (например, содержащей пробелы и линейно зависимые столбцы данных),
  • система расчетных условий в общем случае носит неупорядоченный характер, содержит сложного вида уравнения и неравенства, а также включает логические условия.
Невозможность решения задачи традиционными методами заставляет обратиться к методам нетрадиционным. В качестве такого метода нами использована технология недоопределенных вычислений и недоопределенных моделей [3–6], специально созданная для расчетов с использованием недоопределенных величин и относящаяся к области constraint programming. Отметим, что constraint programming с конца ХХ века активно развивается в мире в качестве одного из наиболее перспективных направлений прикладной математики, а недоопределенные модели (Н-модели) значительно повышают точность, достоверность и обоснованность расчетов в условиях неполной, недоопределенной, неточной и противоречивой информации [7–11].

6. Работа с моделью. Возможность директивного задания любых моделируемых показателей – крайне ценное свойство предлагаемой технологии. Например, если задан размер ВРП, который надо достичь в 2010 году, то модель путем согласования показателей автоматически определяет те значения показателей 2009 и 2010 гг., которые необходимы для достижения заданной величины ВРП. Если же в рамках расчетных условий желаемая величина ВРП недостижима, то модель уведомляет об этом пользователя. Весьма полезной для практики экономических исследований представляется возможность директивного задания цен, объемов производства, инвестиций.
Модель обеспечивает автоматическое сжатие интервальных оценок показателей при поступлении дополнительной информации: при вводе в модель новых статистических данных расчетные показатели автоматически уточняются, а соответствующие прогнозные интервалы сужаются. Способность модели к автоматическому уточнению при поступлении новых данных позволяет в течение длительного времени использовать однажды созданную модель, постепенно дополняя ее поступающей информацией.
В процессе работы с моделью не требуется с самого начала определять и водить в модель все необходимые для расчета условия. Целесообразность ввода многих расчетных условий может определяться по ходу моделирования.
Получив некоторый модельный расчетный результат, пользователь имеет возможность его оценить и ввести в расчет дополнительные условия, задав уточненные значения некоторых показателей либо зависимостей. Новый результат будет служить ориентиром, определяющим целесообразность других уточнений и этот процесс можно повторять многократно.
Уведомляя пользователя о задании невыполнимых условий, модель страхует его от возможных ошибок. Выполнимые условия, уточняя систему расчетных оценок, сужают интервалы недоопределенности показателей (как задаваемых пользователем, так и связанных с ними). В итоге можно получать весьма узкие интервалы прогнозных показателей.
В качестве примера рис.1–3 демонстрируют результаты расчета и пошагового уточнения ряда экономических показателей одного из регионов России:
  • Шаг 1 – исходная весьма широкая область (общая, самая светлая часть графика),
  • Шаг 2 – для рассмотрения выбран прогноз, промежуточный между осторожным и пессимистическим (более темная часть графика),
  • Шаг 3 – уточнены оценки ВРП 2009 г. и ужесточены требования к ИФО ВРП 2011 г. – в результате определились все отвечающие этим условиям оценки (самая темная часть графика).


Рис.1. Пошаговое уточнение прогноза показателей ВРП.





Рис.2. Уточнение экспорта и импорта при пошаговом уточнении ВРП.





Рис.3. Уточнение отраслевых показателей при пошаговом уточнении ВРП.




7. Резюме. Разработанная технология моделирования при внесении в нее минимальных изменений может быть приспособлена для решения широкого круга задач, оставшихся за пределами нашего рассмотрения. В числе этих задач:
  • моделирование национальных и отраслевых экономик,
  • анализ экономической эффективности, финансовой устойчивости и риска деятельности отдельных производств, предприятий, групп предприятий, отраслей и муниципальных структур,
  • разработка стратегических планов и прогнозов экономического развития объектов экономики различного уровня,
  • расчеты с учетом недоопределенности в области кредитно-финансовой и банковской деятельности,
  • экономическое обоснование и оптимизация государственных и региональных программ в сфере экономики.
В качестве итога статьи считаем необходимым подчеркнуть следующее. Предшествовавший кризису этап «процветания» был характерен тем, что руководство регионов (и не только их) часто устраивало отсутствие прозрачности в экономике руководимых ими территорий, которое позволяло оперировать функциями управления достаточно свободно. При этом, в частности, бюджет не играл положенной ему роли директивного предписания, а использовался достаточно широко для маневра за счет его статей и внебюджетных фондов.
Кризис существенно усложнил обстановку: доходы бюджета сокращаются, социальная ситуация становится все более напряженной. Рукодство попало в положение капитана, которому в условиях шторма надо иметь достаточно ясное представление как о карте движения, так и о состоянии самого корабля. Чем дальше, тем более становится необходимой та самая прозрачность, которая еще недавно только усложняла «свободу маневра».
Именно такой информационной базой управления может быть только полноценная компьютерная социально-экономическая модель, обеспечивающая возможность как анализа текущего положения, так и реального прогноза последствий тех или иных действий руководства. До последнего времени такой базы просто не было, поскольку традиционная технология моделирования не обеспечивала необходимых возможностей модели, оставляя за ней в условиях низкого качества данных в основном декоративный характер.
Итак, прозрачность ситуации сегодня становится насущно необходимой руководству любого региона как для определения реальных экономических целей и формирования плана, обеспечивающего их достижение, так и для контроля самой системы управления. Пусть эта прозрачность закрыта в сейфе у лица, принимающего решения, но ее отсутствие гарантирует только провал.


Литература:

  1. Tintner G. The Theory of Choice under Subjunctive Risk and Uncertaintly. Econometrica. 1941. Vol. 9, p. 298-304
  2. Alchian A. Uncertainty, Evolution and Economic Theory. Journal of Political Economy. 1950. Vol. 58, N3 p. 211-221
  3. Дмитриев В.Е. UniCalc - интеллектуальный решатель систем алгебраических уравнений и неравенств. Искусственный интеллект-90: Тр.12 Всесоюзной конференции. Минск, 1990
  4. Babichev A.B., Kadyrova O.B., Kashevarova T.P., Leshchenko A.S. and Semenov A.L. UniCalc, A Novel Approach to Solving Systems of Algebraic Equations. Interval Computations, N2, 1993, - pp. 29-47.
  5. I. Shvetsov, V.Kornienko, S. Preis. Interval spreadsheet for problems of financial planning. PACT`97, England, London, April 1997. – рр.373-385
  6. Система ИНТЕГРА. Руководство пользователя. Российский НИИ искусственного интеллекта, Компания «ИнтеллиТек». 2008.
  7. Napreenko V.G., Narin’yani A.S. Project Economika. Proceedings of the 2000 ERCIM. Compulog Net, Workshop on Constraints. Padova, Italy. June 19-21, 2000. p.32-45
  8. Напреенко В.Г., Евтихиев Н.И. Математическое моделирование крупного промышленного региона современной России/ В сборнике “Проблемы управления и моделирования в сложных системах”. Труды V междунар. конференции CSCMP-2003. Самара. 2003, с.131-138.
  9. Нариньяни А.С., Напреенко В.Г. Опыт недоопределенного моделирования экономики/ Труды 9-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием - КИИ'2004. – Москва: Физматлит, 2004. -Т.1, с.34 -51.
  10. Напреенко В.Г. Синтез многопараметрических моделей экономики по неполным и противоречивым данным/ В сборнике “Проблемы управления и моделирования в сложных системах”. Труды VIII междунар. конференции CSCMP-2006. Самара. 2006, 151-154.
  11. Напреенко В.Г. Применение технологии Н-моделей к задачам экономики и финансов/ Приложение к журналу «Информационные технологии» №6, 2008.
Александр Нариньяни
Александр Нариньяни (соавторы: Напреенко Владислав Георгиевич)

Написать комментарий

правила комментирования
  1. Не оскорблять участников общения в любой форме. Участники должны соблюдать уважительную форму общения.
  2. Не использовать в комментарии нецензурную брань или эвфемизмы, обсценную лексику и фразеологию, включая завуалированный мат, а также любое их цитирование.
  3. Не публиковать рекламные сообщения и спам; сообщения коммерческого характера; ссылки на сторонние ресурсы в рекламных целях. В ином случае комментарий может быть допущен в редакции без ссылок по тексту либо удален.
  4. Не использовать комментарии как почтовую доску объявлений для сообщений приватного характера, адресованного конкретному участнику.
  5. Не проявлять расовую, национальную и религиозную неприязнь и ненависть, в т.ч. и презрительное проявление неуважения и ненависти к любым национальным языкам, включая русский; запрещается пропагандировать терроризм, экстремизм, фашизм, наркотики и прочие темы, несовместимые с общепринятыми законами, нормами морали и приличия.
  6. Не использовать в комментарии язык, отличный от литературного русского.
  7. Не злоупотреблять использованием СПЛОШНЫХ ЗАГЛАВНЫХ букв (использованием Caps Lock).
Отправить комментарий

Статьи

Реновация «пятиэтажек». Неприкосновенно ли право собственности?

Реновация «пятиэтажек». Неприкосновенно ли право собственности?
Политика

Малороссия как новый мост между Европой и Россией? Репортаж из Донбасса

Малороссия как новый мост между Европой и Россией? Репортаж из Донбасса
Политика 2

«Где деньги, Зин?» Зачем Россия вкладывает миллиарды в облигации США

«Где деньги, Зин?» Зачем Россия вкладывает миллиарды в облигации США
Экономика 2

«Ситуация будет тлеть». Станет ли Россия «токсичной страной» из-за новых санкций США

«Ситуация будет тлеть». Станет ли Россия «токсичной страной» из-за новых санкций США
Интервью и комментарии 3

Узнай, страна

Карелия и Новгородская область подписали Соглашение о сотрудничестве

Карелия и Новгородская область подписали Соглашение о сотрудничестве

В Карелии пройдут республиканские соревнования вальщиков «Лесоруб – 2017»

В Карелии пройдут республиканские соревнования вальщиков «Лесоруб – 2017»

Новости компаний

В старинной деревне Корза Пряжинского района откроется литературный фестиваль «Петроглиф»

В старинной деревне Корза Пряжинского района откроется литературный фестиваль «Петроглиф»

Участников Полумарафона «Karjala» ждут медали из шунгита и круиз на Кижи

Участников Полумарафона «Karjala» ждут медали из шунгита и круиз на Кижи

Разное

Наши
партнеры

«Деловая Россия» — союз предпринимателей нового поколения российского бизнеса
«Терралайф» - рекламное агентство полного цикла
Dawai - Австрия на русском: новости, туризм, недвижимость, объявления, афиша
МЭЛТОР - мастер электронных торгов
Капитал страны
ВКонтакте