Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Применение имитационных моделей в управлении социально-экономическими системами регионального уровня

  • Автор (авторы):
    Орешников Владимир Владимирович, Атаева Айсылу Гарифулловна
  • Дата публикации:
    21.11.15
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт социально-экономических исследований Уфимского научного центра РАН

Применение имитационных моделей в управлении социально-экономическими системами регионального уровня[1]

The use of simulation models in the management of the regional socio-economic systems

Орешников Владимир Владимирович

Oreshnikov Vladimir Vladimirovich

научный сотрудник сектора экономико-математического моделирования ФГБУН ИСЭИ УНЦ РАН

E-mail: voresh@mail.ru

Атаева Айсылу Гарифулловна

Ataeva Aysylu Garifullovna

к.э.н., старший научный сотрудник сектора экономико-математического моделирования ФГБУН ИСЭИ УНЦ РАН

E-mail: ice_lu@mail.ru

В статье проведен краткий обзор подходов к понятию «имитационное моделирование» и видов имитационных моделей, на основе этого представлен авторский взгляд на вопросы разработки и применения адаптивно-имитационной модели как основы инструментария обоснования стратегий регионального развития. Адаптивно-имитационная модель обеспечивает возможность формирования и оценки предпочтительности различных сценариев развития региона, что позволяет повысить эффективность стратегирования на региональном уровне.

The article gives a brief overview of the approaches to the concept of "simulation" and the kinds of simulation models. The authors presented their views on the development and application of adaptive simulation model as the basis of justification tool of regional development strategies. Adaptive simulation model enables the creation and evaluation of preference for the different scenarios for the region, which improves the efficiency of strategy development at the regional level.

Ключевые слова: имитационное моделирование; региональное развитие; сценарное прогнозирование; адаптивно-имитационная модель; стратегическое управление.

Key words: simulation; regional development; scenario forecasting; adaptive simulation model; strategic management.

В последние десятилетия в России наблюдается особая потребность в стратегиях, прогнозах и планах развития как страны в целом, так и отдельных ее территорий. Задача актуализируется в условиях изменения контекста пространственного развития, нестабильности динамики основных макроэкономических показателей, поэтапного перехода к принципам проектного управления и т.д. Кроме того, с 2014 года вступил в силу Федеральный закон №172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации», который законодательно закрепил перечень документов стратегического планирования, формируемых на федеральном, региональном и муниципальном уровнях. Однако в реальности четкой связи между разноуровневыми стратегическими документами нет, это касается как постановки целей и задач планирования развития территорий, так и выбора и прогноза целевых показателей развития территорий [1, с. 21]. Более того, фактически отсутствует единое методическое обеспечение стратегического планирования, сами же прогнозы зачастую субъективны и основаны на экспертных методах [2, с. 66]. В то же время планирование регионального развития требует внедрения механизмов учета интересов и взаимной адаптации стратегий поведения экономических агентов, наличия процедур согласования, а затем – совместной реализации, мониторинга и корректировки параметров развития.

В связи с этим актуализируются вопросы разработки или выбора соответствующего инструментария, позволяющего обеспечить эффективную и качественную поддержку процессов прогнозирования, планирования и в целом управления развитием территориальных систем различного уровня, в частности регионального. Одним из наиболее перспективных направлений в данной области является использование средств и методов экономико-математического моделирования регионального развития. Данный подход позволит перейти к упреждающему управлению, в ходе которого появится возможность не устранять последствия отрицательных отклонений, а предотвращать их появление [3].

В настоящее время на практике используются различные отечественные и зарубежные модели, разработанных как непосредственно для регионов (территориальных подструктур государства), так и для уровня государства с возможностью адаптации для регионов. Данные модели могут быть классифицированы по различным признакам, в частности, могут быть условно следующие 4 группы [4]: модели равновесия экономики; вероятностно-статистические; имитационные модели; модели на основе интеллектуальных технологий.

Каждая из групп моделей обладает достоинствами и недостатками, что и определяет целесообразность применения того или иного подхода в конкретной ситуации и для решения конкретной поставленной задачи. Однако ряд особенностей региона как объекта управления (значительное количество экономических агентов и связей между ними, необходимость учета влияния внешних факторов, постоянной корректировки входящих параметров и многое другое), обуславливают предпочтительность применения имитационного моделирования в региональном управлении.

В основу технологии прогнозирования функционирования региона положена концепция, в рамках которой прогноз выступает результатом «эволюции» исходного состояния модели региона на определенную перспективу при задаваемых условиях. То есть исходная база данных «переносится» в конечную точку прогнозирования через модель причинно-следственных связей, а экзогенные параметры модели задаются через сценарий [5, с. 110].

Обзор имитационных моделей.

Исходя из базовых принципов построения модели общепризнанно выделяются три вида имитационных моделей, в том числе и для моделирования территориальных социально-экономических процессов: системная динамика, дискретно-событийное и агент-ориентированное моделирование [6].

Системная динамика – метод имитационного моделирования, предложенныйДж. Форрестерем в 1950-х гг. [7], позволяющий исследовать поведение сложных систем, основываясь на возможностях компьютерного моделирования. При данном виде моделировании математическая модель в традиционном виде отсутствует, вместо нее строятся графические диаграммы причинных связей и их влияния друг на друга, а затем причинно-следственные связи имитируются на компьютере. В результате можно получить модели разной степени сложности на высоком уровне абстракции.

В отечественной науке существует ряд разработок в области системной динамики, например в Институте информатики и математического моделирования Кольского научного центра РАН с помощью программного комплекса разработаны системно-динамические модели основных отраслей экономики региона (Мурманской области) [98, с. 20], таких как промышленный, топливно-энергетический, транспортно-коммуникационный и агропромышленный комплексы, а также трудовых ресурсов региона. Работы проводились в рамках региональной программы «Разработка стратегии экономического развития Мурманской области до 2015 г.». На основе системной динамики также функционируют модель Ростовской области [9, c. 57], модель демографии Кировской области [10], система ЭКОМОД (ВЦ РАН) [11], комплексная модель обоснования среднесрочных стратегий СЭР региона (ИСЭИ УНЦ РАН) [12, с. 213] и т.д.

Дискретно-событийное моделирование. Развитие социально-экономических систем по своей природе носит непрерывный характер, однако отдельные показатели, характеризующие протекание процессов, изменяются дискретно. Указанное свойство реальных систем легло в основу дискретно-событийного моделирования как одного из видов имитационного моделирования [13] (дискретно-событийное моделирование – построение и исследование имитационной модели, отражающей последовательные изменения состояния системы в определенные (дискретные) моменты времени). Данный подход к моделированию, предложенный Джеффри Гордоном в 1960-х годах, позволяет абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, которые представляются как хронологическая последовательность [14, c. 24]. Многими авторами отмечается, что именно данный вид моделирования наиболее подходит для производственных процессов. Однако его применение для моделирования макроэкономических процессов представляется затруднительным.

Агент-ориентированное моделирование. Другим направлением имитационного моделирования является «агентное моделирование» (ABM) [15]. Основой данного направления является предположение о том, что сложные системы неоднородны по своему составу и при этом элементы таких систем способны действовать по своим правилам поведения. Основной целью при построении агентных моделей является получение знаний о глобальных правилах функционирования системы исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Развитием идей имитационного моделирования является «самоорганизующееся моделирование», с возможностью преобразования модели в процессе использования. Рядом авторов выдвигается предложение о необходимости дополнить имитационную модель развития экономики региона «оптимизационной динамической моделью» [16, с. 214].

К агент-ориентированным моделям регионального развития относят [13, с. 208]: модель региона Российского Севера (Сыктывкарский государственный университет); модель «Губернатор» (Центральный экономико-математический институт РАН); модель г. Москвы (Центральный экономико-математический институт РАН). Агент-ориентированные модели могут применяться для моделирования отдельных экономических и социальных процессов, например в области демографии, рынка образовательных услуг, рынка труда [17] и др.

Таком образом, имитационные модели экономических процессов и систем могут быть эффективно применены в информационных системах поддержки принятия решений в области регионального развития. Данные модели позволяют анализировать последствия применения тех или иных управленческих решений (то есть альтернативных состояний параметров системы в определенные моменты времени при соответствующих значениях входных параметров), прогнозировать развитие ситуации.

Следует отметить, что тенденция развития теории и практики моделирования социально-экономических процессов такова, что разрабатываемые и используемые модели всё чаще сочетают в себе различные подходы, как относящиеся к одному из выделенных классов, так и к различным классам. Например, компания AnyLogic позиционирует свой продукт как инструмент имитационного моделирования, который поддерживает все подходы к созданию имитационных моделей: процессно-ориентированный (дискретно-событийный), системно динамический и агентный, а также любую их комбинацию. Другим направлением развития методологии и методов имитационного моделирования является повышения качества воспроизводства реальных процессов за счет более полного учета свойств моделируемой системы и ее элементов. Одним из перспективных направлений в данной области, на наш взгляд является адаптивно-имитационное моделирование регионовкак основы инструментария обоснования стратегий регионального развития.

Этапы разработки адаптивно-имитационной модели как основы инструментария обоснования стратегий регионального развития.

В рамках исследования по данному направлению были разработаны модели экономических агентов региональной системы и модель управления региональным развитием, включающая три ключевых блока – блок корректировки целевых ориентиров, блок корректировки управляющего воздействия, блок определения правил адаптации управляющей системы. В основе выбора стратегии поведения заложена классификация ситуаций, определяемых соответствием индикативного плана  1, наблюдаемых значений его параметров 2  и возможностей системы управления.

Воздействие системы управления на функционирование экономических агентов реализуется посредством системы параметров  3. Инструментом балансировки интересов экономических агентов является рыночная система, базирующаяся на достижении динамического баланса целей и возможностей рассматриваемых экономических агентов [18. C. 16].

Алгоритм разработки адаптивно-имитационной модели (АИМ) региона во многом стандартен и включает в себя ряд агрегированных этапов (рис. 1):

r1

Рис. 1. Алгоритм разработки АИМ региона.

1. Подготовительный этап, который включает подэтапы:

1.1       Постановочный подэтап. Определение целей и задач использования модели, ее назначения, ограничений, границ прогнозирования и планирования, степени детализации и допущений. Модель может использоваться как для прогнозирования развития территориальных систем регионального и муниципального уровней, так и для оценки эффективности реализации отдельных управленческих задач региона (например, влияния кластерной политики на развитие региона) [19, с. 182].

1.2       Концептуальный подэтап. Определение внутренней архитектуры и класса модели, иных внутренних параметров инструментария, разработка концепции построения адаптивно-имитационной модели региона. Логическая структура предложенной АИМ региональной социально-экономической системы (РСЭС) включает уровень экономических агентов, уровень регионального управления и уровень макросреды. Функционирование каждого экономического агента описывается кортежем  4, где MS – блок адаптивного поведения экономического агента; MF – блок использования ресурсов экономического агента; MX – блок обеспечения баланса денежных доходов и расходов экономического агента. Модель регионального управления описывается кортежем  5, в котором блок целеполагания Z0 обеспечивает определение и корректировку параметров индикативного плана 6 , блок регулирования Rg  осуществляет настройку регуляторов управляющей подсистемы Reg  исходя из установленных целей развития  6 в условиях ограниченности ресурсов при одновременном мониторинге ключевых макропоказателей  7, а блок макробаланса SAM обеспечивает устойчивость системы. Модель макросреды H определяется через параметры Sn  и ресурсы Rh  внешней среды, задаваемые посредством сценарных карт Sc.

1.3            Формирование баз данных. Определение структуры и объема данных, необходимых для разработки модели. Запрос, получение, сортировка данных, формирование исходной информационной базы.

2. Разработка экономико-математической модели (ЭММ) функционирования экономических агентов. Этап включает анализ данных и выявление зависимостей, структурный анализ процессов, формирование правил поведения экономических агентов, построение информационно-логической модели РСЭС. Формализация сложного процесса проводится путем его разложения на подпроцессы, формируется информационно-логическая схема АИМ региона. Далее осуществляется математическая формализация и проверка адекватности полученных взаимосвязей. Данный этап включает ряд подэтапов:

$12.           

2.1            Разработка обобщенного алгоритма адаптивного поведения экономического агента в РСЭС, представляющий собой замкнутый контур, включающий следующие элементы: факторы поведения, стратегии экономических агентов и получаемые результаты, являющиеся входными параметрами для других экономических агентов и/или других уровней модели;

2.2            Разработка математической модели функционирования отдельных экономических агентов и итерационных механизмов адаптации поведения данных агентов к изменению воздействующих факторов;

2.3            Выявление и формализация балансовых соотношений в РСЭС;

2.4            Разработка итерационных алгоритмов адаптивного поведения и взаимодействия экономических агентов в РСЭС;

2.5            Описание воздействия внешней макроэкономической среды на функционирование экономических агентов;

3. Разработка алгоритмов определения параметров управления региональным развитием, основанных на выборе предпочтительной стратегии развития с использованием методов нечеткой логики [22, с. 16]:

3.1 Разработка алгоритмов целеполагания и корректировки индикативного плана с применением методов нечеткой логики;

3.2 Разработка алгоритмов корректировки управляющих параметров в рамках реализации функции регулирования с применением методов нечеткой логики;

4. Интеграция полученных моделей поведения экономических агентов и модели определения параметров управления региональным развитием на основе нечеткой логики с учетом их взаимной адаптации.

Последующее использование АИМ региона предполагает возможность корректировки инструментария, что подразумевает частичное повторение представленной выше последовательности.

Методика обоснования параметров стратегий социально-экономического развития региона на базе АИМ региона.

Процесс обоснования параметров стратегии регионального развития с применением предложенного подхода опирается на формирование прогноза социально-экономического развития в условиях адаптивного поведения заинтересованных сторон и, соответственно, интеграции АИМ региональной системы в процедуру формирования стратегии регионального развития. Данный процесс включает следующие этапы, представленные на рис. 2.

r2

Рис. 2. Последовательность этапов разработки стратегии регионального развития с применением АИМ региона

I. Подготовительный этап включает постановку задачи, разработку требований к самой стратегии, определение исполнителя, ключевых параметров, а также сбор и анализ данных о развития региональной системы и воздействующих факторах.

II. Аналитический этап необходим для определения текущего состояния и тенденций изменения параметров РСЭС. Он подразумевает проведение структурного анализа, сравнительного анализа, SWOT-анализа, исследования динамики показателей, анализа отдельных сфер жизнедеятельности общества, анализа конкурентных преимуществ, выявление ключевых проблем и угроз развития. Интегрирование АИМ региона в процедуру обоснования параметров стратегии регионального развития подразумевает формирование на данном этапе базового варианта прогноза развития региона при сохранении управляющих воздействий.

III. Сценарно-целевой этап заключается в формировании ориентиров развития региональной системы на рассматриваемую перспективу. Этап включает определение приоритетных направлений развития, формирование/корректировку индикативного плана, определение параметров управляющих воздействий. Следует отметить, что одним из требований, выработанных практикой разработки стратегии территориального развития, является многовариантность.

IV. Регулятивный этап. На основе комплекса значений целевых индикаторов в модели формируется вектор управляющих воздействий, направленных на корректировку текущих значений индикаторов с целью минимизации отставания и максимального достижения каждого из индикаторов. С практической точки зрения для достижения определенных значений регуляторов по каждому из выделенных направлений формируется взаимоувязанный комплекс мероприятий, обеспечивающих корректировку управляющих параметров. Кроме того, на данном этапе определяются параметры ресурсного обеспечения данных мероприятий.

V. Этап оценки параметров развития РСЭС. В рамках данного этапа производится корректировка управляемых параметров экономических агентов и формирование векторов выходных параметров функционирования экономических агентов. Определяется комплекс отслеживаемых показателей, передающийся на уровень управления и осуществляется:

1)       корректировка управляющего воздействия с последующим повторением расчетов при новом значении вектора;

2)       корректировка индикативного плана с последующим повторением расчетов при новом значении вектора;

3)       переход к последующему модельному периоду t+1;

4)       завершение модельного эксперимента.

Далее производится оценка ожидаемого эффекта изменения ключевых параметров развития региона. Результатом моделирования является комплекс траекторий развития региональной системы с указанием конкретных значений основных параметров на определенных этапах развития, а также перечень действий, которые необходимо для этого осуществить. На основе данных результатов формируются проекты социально-экономического развития региона на среднесрочную перспективу.

VI. Организационно-управленческий этап включает разработку системы управления и реализации стратегии, формирование организационно-ролевой структуры, определение основных процессов управления и разграничение зон ответственности и полномочий, а также описание механизмов последующей корректировки стратегии.

VII. Заключительный этап. Завершающим этапом разработки стратегии регионального развития является ее согласование и утверждение соответствующими органами государственной власти (представительным органом субъекта Российской Федерации). Этап является организационным и не предполагает задействования разработанной АИМ региона.

VIII. Этап мониторинга и корректировки. В ходе реализации стратегии осуществляется мониторинг изменения значений выделенных индикаторов, периодичность которого зависит от специфики задач управления, а также особенностей самих параметров.

Адаптивно-имитационная модель может быть использована на большинстве стадий процесса разработки стратегий регионального развития. Выделенные функциональные возможности определяют место АИМ в управленческом процессе на региональном уровне и определяют данную модель как вспомогательное средство при разработке стратегии, которое не подменяет собой деятельность специалистов, а повышает эффективность этой деятельности.

Таким образом, предложенный подход к разработке и использованию адаптивно-имитационной модели региона позволяет проводить комплекс вычислительных экспериментов с учетом согласования возможностей и интересов экономических агентов и подсистемы управления РСЭС в рамках единой процедурной, расчетной, методической базы. АИМ обеспечивает возможность формирования и оценки предпочтительности различных сценариев развития региона, что позволяет повысить эффективность стратегирования на региональном уровне.

Список литературы

1.             Инструментарий и технологии моделирования развития территориальных систем регионального и муниципального уровней: Коллективная монография / под ред. д-р экон. наук, проф. Д. А. Гайнанова. – Уфа, ИСЭИ УНЦ РАН, 2014. – 252 с.

2.       Низамутдинов, М.М., Орешников, В.В. Модельный инструментарий обоснования стратегий развития субрегиональных экономических систем [Текст] / М.М. Низамутдинов, В.В.Орешников // Журнал «Проблемный анализ и государственно-управленческое проектирование». – №6. – 2013. – С. 66-75.

3.       Атаева А.Г., Исламова Д.В., Мустафин Э.Р., Орешников В.В. Сравнительный анализ моделей регионального развития [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами. – 2011. – №10. URL: http://uecs.ru/component/flexicontent/items/item/737-2011-10-31-06-45-59?pop=1&tmpl=component&print=1.

4.       Низамутдинов М.М. Имитационное моделирование как инструмент обоснования среднесрочных стратегий регионального развития // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2009. № 5. С. 104-110.

5.       Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов [Текст] // Прикладная информатика. – 2010. – №1. – С. 105-118.

6.       Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики [Текст] – М.: Экономика, 2008. – 279 с.

7.       Форрестер Дж. Мировая динамика: пер. с англ. / Дж. Форрестер. – М.: ООО «Издательство АСТ», 2003. – 379 с.

8.       Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. – Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. – 306 с.

9.       Патракеева О.Ю. Информационно-аналитическая система поддержки принятия решений, направленных на развитие региона (на примере Ростовской области) [Текст] // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2013. Том 13. Выпуск 3. С. 57-66.

10.  Чучкалова С.В. Пример имитационной модели демографии [Электронный ресурс] // Материалы 23 международной конференции «Математика. Компьютер. Образование». Режим доступа: http://www.mce.biophys.msu.ru/archive/doc21846/doc.pdf

11.  Шатров А.В. Имитационная модель развития региональной экономики [Электронный ресурс] // Официальный сайт некоммерческого партнерства «Национальное общество имитационного моделирования». Режим доступа: http://simulation.su/uploads/files/default/immod-2007-2-229-233.pdf

12.  Гафарова Е.А. Имитационные модели комплексного регионального развития [Текст] // Управление большими системами: сборник трудов. – 2013. – №45. – С. 206-221.

13.  Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование [Текст] – Киев: Издательская группа BHV, 2004. – 847 c.

14.  Коблев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем [Текст] – М.: Дело, 2003. – 320 с.

15.  Монахов А.Д. К вопросу об использовании имитационной среды Anylogic для оценки эффективности вычислительных систем [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://naukovedenie.ru/?id=168.

16.  Медведев А.В. Моделирование стратегии регионального экономического развития на основе решения задачи оптимального управления [Текст] // Экономический вестник Ростовского государственного университета. – 2007. – Т.5. – №1. – С. 214-218.

17.  Мигранова, Л.И. Анализ и прогнозирование рынка труда и образовательных услуг региона на основе агент-ориентированной модели [Текст] / Л.И. Мигранова // Аудит и финансовый анализ. – 2013. – № 3. – С. 387-390.

18.  Орешников В.В., Низамутдинов М.М. Подход к формированию целевых индикаторов стратегии регионального развития с применением алгоритмов нечеткой логики [Текст] // Аудит и финансовый анализ. – 2015. – №1. – С. 161-167.

19.  Печаткин В.В., Перфилов В.А. Инструментарий оценки влияния реализации кластерных проектов на устойчивость развития регионов России // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2014. № 11-2. С. 181-185.



[1] Работа выполнена при поддержке РГНФ, №13-02-00039 («Технология моделирования комплексного развития региона на основе имитационного подхода»)

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516