А) Графический анализ простой линейной регрессии.

Простое линейное уравнение регрессии y=a+bx. Если между случайными величинами У и X существует корреляционная связь, то значение у = ý + ,

где ý – теоретическое значение у, полученное из уравнения ý = f(x),

 – погрешность отклонения теоретического уравнения ý от фактических (экспериментальных) данных.

Уравнение зависимости средней величины ý от х, то есть ý = f(x) называют уравнением регрессии. Регрессионный анализ состоит из четырёх зтапов:

1) постановка задачи и установление причин связи.

2) ограничение объекта исследований, сбор статастической информации.

3) выбор уравнения связи на основе анализа и характера собранных данных.

4) расчёт числовых значений, характеристик корреляционной связи.

Если две переменные связаны таким образом, что изменение одной переменной соответствует систематическому изменению другой переменной, то для оценки и выбора уравнения связи между ними применяют регрессионный анализ в том случае, если эти переменные известны. В отличие от регрессионного анализа, корреляционный анализ применяют для анализа тесноты связи между X и У.

Рассмотрим нахождение прямой при регрессионном анализе:

Теоретическое уравнение регрессии.

Термин «простая регрессия» указывает на то, что величина одной переменной оценивается на основе знаний о другой переменной. В отличие от простой многофакторная регрессия применяется для оценки переменной на основе знания двух, трёх и более переменных. Рассмотрим графический анализ простой линейной регрессии.

Предположим, имеются результаты отборочных испытании по предварительному найму на работу и производительности труда.

	Результаты отбора (100 баллов), x	Производительность (20 баллов), y

Нанеся точки на график, получим диаграмму (поле) рассеяния. Используем её для анализа результатов отборочных испытаний и производительности труда.

По диаграмме рассеяния проанализируем линию регрессии. В регрессионном анализе всегда указываются хотя бы две переменные. Систематическое изменение одной переменной связано с изменением другой. Основная цель регрессионного анализа заключается в оценке величины одной переменной, если величина другой переменной известна. Для полной задачи важна оценка производительности труда.

Независимой переменной в регрессионном анализе называется величина, которая используется в качестве основы для анализа другой переменной. В данном случае – это результаты отборочных испытаний (по оси X).

Зависимой переменной называется оцениваемая величина (по оси У). В регрессионном анализе может быть только одна зависимая переменная и несколько независимых переменных.

Для простого регрессионного анализа зависимость можно представить в двухкоординатной системе (х и у), по оси X – независимая переменная, по оси У – зависимая. Наносим точки пересечения таким образом, чтобы на графике была представлена пара величин. График называют диаграммой рассеяния . Ее построение – это второй этап регрессионного анализа, поскольку первый – это выбор анализируемых величин и сбор данных выборки. Таким образом, регрессионный анализ применяется для статистического анализа. Связь между выборочными данными диаграммы линейная.

Для оценки величины переменной у на основе переменной х необходимо определить положение линии, которая наилучшим образом представляет связь между х и у на основе расположения точек диаграммы рассеяния. В нашем примере это анализ производительности. Линия, проведенная через точки рассеяния – линия регрессии . Одним из способов построения линии регрессии, основанном на визуальном опыте, является способ построения от руки. По нашей линии регрессии можно определить производительность труда. При нахождении уравнения линии регрессии

часто применяют критерий наименьших квадратов. Наиболее подходящей является та линия, где сумма квадратов отклонений минимальна

Математическое уравнение линии роста представляет закон роста в арифметической прогрессии:

у = а – b х .

Y = а + b х – приведённое уравнение с одним параметром является простейшим видом уравнения связи. Оно приемлемо для средних величин. Чтобы точнее выразить связь между х и у , вводится дополнительный коэффициент пропорциональности b , который указывает наклон линии регрессии.

Б) Построение теоретической линии регрессии.

Процесс её нахождения заключается в выборе и обосновании типа кривой и расчётов параметров а , b , с и т.д. Процесс построения называют выравниванием, и запас кривых, предлагаемых мат. анализом, разнообразен. Чаще всего в экономических задачах используют семейство кривых, уравнения которые выражаются многочленами целых положительных степеней.

1)
– уравнение прямой,

2)
– уравнение гиперболы,

3)
– уравнение параболы,

где ý – ординаты теоретической линии регрессии.

Выбрав тип уравнения, необходимо найти параметры, от которых зависит это уравнение. Например, характер расположения точек в поле рассеяния показал, что теоретическая линия регрессии является прямой.

Диаграмма рассеяния позволяет представить производительность труда с помощью регрессионного анализа. В экономике с помощью регрессионного анализа предсказываются многие характеристики, влияющие на конечный продукт (с учётом ценообразования).

В) Критерий наименьших кадратов для нахождения прямой линии.

Один из критериев, которые мы могли бы применить для подходящей линии регрессии на диаграмме рассеяния, основан на выборе линии, для которой сумма квадратов погрешностей будет минимальна.

Близость точек рассеяния к прямой измеряется ординатами отрезков. Отклонения этих точек могут быть положительными и отрицательными, но сумма квадратов отклонений теоретической прямой от экспериментальной всегда положительна и должна быть минимальна. Факт несовпадения всех точек рассеяния с положением линии регрессии указывает на существование расхождения между экспериментальными и теоретическими данными. Таким образом, можно сказать, что никакая другая линия регрессии, кроме той, которую нашли, не может дать меньшую сумму отклонений между экспериментальными и опытными данными. Следовательно, найдя теоретическое уравнение ý и линию регрессии, мы удовлетворяем требованию наименьших квадратов.

Это делается с помощью уравнения связи
, используя формулы для нахождения параметров а и b . Взяв теоретическое значение
и обозначив левую часть уравнения черезf , получим функцию
от неизвестных параметрова и b . Значения а и b будут удовлетворять минимуму функции f и находятся из уравнений частных производных
и
. Этонеобходимое условие , однако для положительной квадратической функции это является и достаточным условием для нахождения а и b .

Выведем из уравнений частных производных формулы параметров а и b :

получим систему уравнений:

где
– среднеарифметические погрешности.

Подставив числовые значения, найдем параметры а и b .

Существует понятие
. Это коэффициент аппроксимации.

Если е < 33%, то модель приемлема для дальнейшего анализа;

Если е > 33%, то берём гиперболу, параболу и т.д. Это даёт право для анализа в различных ситуациях.

Вывод: по критерию коэффициента аппроксимации наиболее подходящей является та линия, для которых

, и никакая другая линия регрессии для нашей задачи не даёт минимум отклонений.

Г) Квадратическая ошибка оценки, проверка их типичности.

Применительно к совокупности, у которой число параметров исследования меньше 30 (n < 30), для проверки типичности параметров уравнения регрессии используется t -критерий Стьюдента. При этом вычисляется фактическое значение t -критерия:

Отсюда

где – остаточная среднеквадратическая погрешность. Полученныеt a и t b сравнивают с критическим t k из таблицы Стьюдента с учётом принятого уровня значимости ( = 0,01 = 99% или  = 0,05 = 95%). P = f = k 1 = m – число параметров исследуемого уравнения (степень свободы). Например, если y = a + bx ; m = 2, k 2 = f 2 = p 2 = n – (m + 1), где n – количество исследуемых признаков.

t a < t k < t b .

Вывод : по проверенным на типичность параметрам уравнения регрессии производится построение математической модели связи
. При этом параметры примененной в анализе математической функции (линейная, гипербола, парабола) получают соответствующие количественные значения. Смысловое содержание полученных таким образом моделей состоит в том, что они характеризуют среднюю величину результативного признака
от факторного признака X .

Д) Криволинейная регрессия.

Довольно часто встречается криволинейная зависимость, когда между переменными устанавливается меняющееся соотношение. Интенсивность возрастания (убывания) зависит от уровня нахождения X. Криволинейная зависимость бывает разных видов. Например, рассмотрим зависимость между урожаем и осадками. С увеличением осадков при равных природных условиях интенсивное увеличение урожая, но до определенного предела. После критической точки осадки оказываются излишними, и урожайность катастрофически падает. Из примера видно, что вначале связь была положительной, а потом отрицательной. Критическая точка - оптимальный уровень признака X, которому соответствует максимальное или минимальное значение признака У.

В экономике такая связь наблюдается между ценой и потреблением, производительностью и стажем.

Параболическая зависимость.

Если данные показывают, что увеличение факторного признака приводит к росту результативного признака, то в качестве уравнения регрессии берется уравнение второго порядка (парабола).

. Коэффициенты a,b,c находятся из уравнений частных производных:

Получаем систему уравнений:

Виды криволинейных уравнений:

,

,

Вправе предполагать, что между производительностью труда и баллами отборочных испытаний существует криволинейная зависимость. Это означает, что с ростом бальной системы производительность начнёт на каком-то уровне уменьшаться, поэтому прямая модель может оказаться криволинейной.

Третьей моделью будет гипербола, и во всех уравнениях вместо переменной х будет стоять выражение .

Целью регрессионного анализа является измерение связи меж­ду зависимой переменной и одной (парный регрессионный анализ) или не­сколькими (множественный) независимыми переменными. Независимые переменные называют также факторными, объясняющими, опреде­ляющими, регрессорами и предикторами.

Зависимую переменную иногда называют определяемой, объясняемой, «откликом». Чрезвы­чайно широкое распространение регрессионного анализа в эмпири­ческих исследованиях связано не только с тем, что это удобный ин­струмент тестирования гипотез. Регрессия, особенно множественная, является эффективным методом моделирования и прогнозирования.

Объяснение принципов работы с регрессионным анализом начнем с более простого - парного метода.

Парный регрессионный анализ

Первые действия при использовании регрессионного анализа будут практически идентичны предпринятым нами в рамках вычисления коэффициента корреляции. Три основных условия эффективности корреляционного анализа по методу Пирсона - нормальное распре­деление переменных, интервальное измерение переменных, линейная связь между переменными - актуальны и для множественной регрес­сии. Соответственно, на первом этапе строятся диаграммы рассеяния, проводится статистически-описательный анализ переменных и вы­числяется линия регрессии. Как и в рамках корреляционного анализа, линии регрессии строятся методом наименьших квадратов.

Чтобы более наглядно проиллюстрировать различия между двумя методами анализа данных, обратимся к уже рассмотренному приме­ру с переменными «поддержка СПС» и «доля сельского населения». Исходные данные идентичны. Отличие в диаграммах рассеяния бу­дет заключаться в том, что в регрессионном анализе корректно от­кладывать зависимую переменную - в нашем случае «поддержка СПС» по оси Y, тогда как в корреляционном анализе это не имеет значения. После чистки выбросов диаграмма рассеяния имеет вид:

Принципиальная идея регрессионного анализа состоит в том, что, имея общую тенденцию для переменных - в виде линии регрессии, - можно предсказать значение зависимой переменной, имея значения независимой.

Представим обычную математическую линейную функцию. Лю­бую прямую в евклидовом пространстве можно описать формулой:

где а - константа, задающая смещение по оси ординат; b - коэффи­циент, определяющий угол наклона линии.

Зная угловой коэффициент и константу, можно рассчитать (пред­сказать) значение у для любого х.

Эта простейшая функция и легла в основу модели регрессионного анализа с той оговоркой, что значение у мы предскажем не точно, а в рамках определенного доверительного интервала, т.е. приблизительно.

Константой является точка пересечения линии регрессии и оси ординат (F-пересечение, в статистических пакетах, как правило, обозначаемое «interceptor»). В нашем примере с голосованием за СПС ее округленное значение составит 10,55. Угловой коэффициент Ъ бу­дет равен примерно -0,1 (как и в корреляционном анализе, знак по­казывает тип связи - прямая или обратная). Таким образом, получен­ная модель будет иметь вид СП С = -0,1 х Сел. нас. + 10,55.

СПС = -0,10 х 47 + 10,55 = 5,63.

Разность между исходным и предсказанным значениями называет­ся остатком (с этим термином - принципиальным для статистики - мы уже сталкивались при анализе таблиц сопряженности). Так, для случая «Республика Адыгея» остаток будет равен 3,92 - 5,63 = -1,71. Чем больше модульное значение остатка, тем менее удачно предсказа­но значение.

Рассчитываем предсказанные значения и остатки для всех случаев: Случай Сел. нас. СПС (исходное) СПС (предсказанное) Остатки Республика Адыгея 47 3,92 5,63 -1,71 - Республика Алтай 76 5,4 2,59 2,81 Республика Башкортостан 36 6,04 6,78 -0,74 Республика Бурятия 41 8,36 6,25 2,11 Республика Дагестан 59 1,22 4,37 -3,15 Республика Ингушетия 59 0,38 4,37 3,99 И т.д.

Анализ соотношения исходных и предсказанных значений служит для оценки качества полученной модели, ее прогностической способности. Одним из главных показателей регрессионной статистики является множественный коэффициент корреляции R - коэффициент корреляции между исходными и предсказанными значениями зави­симой переменной. В парном регрессионном анализе он равен обыч­ному коэффициенту корреляции Пирсона между зависимой и неза­висимой переменной, в нашем случае - 0,63. Чтобы содержательно интерпретировать множественный R, его необходимо преобразовать в коэффициент детерминации. Это делается так же, как и в корреля­ционном анализе - возведением в квадрат. Коэффициент детерминации R -квадрат (R 2) показывает долю вариации зависимой пере­менной, объясняемую независимой (независимыми) переменными.

В нашем случае R 2 = 0,39 (0,63 2); это означает, что переменная «доля сельского населения» объясняет примерно 40% вариации переменной «поддержка СПС». Чем больше величина коэффициента детер­минации, тем выше качество модели.

Другим показателем качества модели является стандартная ошиб­ка оценки (standard error of estimate). Это показатель того, насколько сильно точки «разбросаны» вокруг линии регрессии. Мерой разброса для интервальных переменных является стандартное отклонение. Со­ответственно, стандартная ошибка оценки - это стандартное откло­нение распределения остатков. Чем выше ее значение, тем сильнее разброс и тем хуже модель. В нашем случае стандартная ошибка со­ставляет 2,18. Именно на эту величину наша модель будет «ошибаться в среднем» при прогнозировании значения переменной «поддерж­ка СПС».

Регрессионная статистика включает в себя также дисперсионный анализ. С его помощью мы выясняем: 1) какая доля вариации (дисперсии) зависимой переменной объясняется независимой перемен­ной; 2) какая доля дисперсии зависимой переменной приходится на остатки (необъясненная часть); 3) каково отношение этих двух вели­чин (/"-отношение). Дисперсионная статистика особенно важна для выборочных исследований - она показывает, насколько вероятно наличие связи между независимой и зависимой переменными в генеральной совокупности. Однако и для сплошных исследований (как в нашем примере) изучение результатов дисперсионного анализа небесполезно. В этом случае проверяют, не вызвана ли выявленная ста­тистическая закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых на­ходится обследуемая совокупность, т.е. устанавливается не истинность полученного результата для какой-то более обширной гене­ральной совокупности, а степень его закономерности, свободы от случайных воздействий.

В нашем случае статистика дисперсионного анализа такова:

	SS	df	MS	F	значение
Регрес.	258,77	1,00	258,77	54,29	0.000000001
Остат.	395,59	83,00	Л,11
Всего	654,36

F-отношение 54,29 значимо на уровне 0,0000000001. Соответ­ственно, мы можем с уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу (что обнаруженная нами связь носит случайный характер).

Аналогичную функцию выполняет критерий t, но уже в отношении регрессионных коэффициентов (углового и F-пересечения). С помо­щью критерия / проверяем гипотезу о том, что в генеральной совокуп­ности регрессионные коэффициенты равны нулю. В нашем случае мы вновь можем уверенно отбросить нулевую гипотезу.

Множественный регрессионный анализ

Модель множественной регрессии практически идентична модели парной регрессии; разница лишь в том, что в линейную функцию последовательно включаются несколько независимых переменных:

Y = b1X1 + b2X2 + …+ bpXp + а.

Если независимых переменных больше двух, мы не имеем возмож­ности получить визуальное представление об их связи, в этом плане множественная регрессия менее «наглядна», нежели парная. При на­личии двух независимых переменных данные бывает полезно отобразить на трехмерной диаграмме рассеяния. В профессиональных ста­тистических пакетах программ (например, Statisticа) существует опция вращения трехмерной диаграммы, позволяющая хорошо визуально представить структуру данных.

При работе с множественной регрессией, в отличие от парной, не­обходимо определять алгоритм анализа. Стандартный алгоритм включает в итоговую регрессионную модель все имеющиеся предикторы. Пошаговый алгоритм предполагает последовательное включе­ние (исключение) независимых переменных, исходя из их объяснительного «веса». Пошаговый метод хорош, когда имеется много независимых переменных; он «очищает» модель от откровенно слабых предикторов, делая ее более компактной и лаконичной.

Дополнительным условием корректности множественной регрес­сии (наряду с интервальностью, нормальностью и линейностью) является отсутствие мультиколлинеарности - наличия сильных корреляционных связей между независимыми переменными.

Интерпретация статистики множественной регрессии включает в себя все злементы, рассмотренные нами для случая парной регрессии. Кроме того, в статистике множественного регрессионного анализа есть и другие важные составляющие.

Работу с множественной регрессией мы проиллюстрируем на при­мере тестирования гипотез, объясняющих различия в уровне электоральной активности по регионам России. В ходе конкретных эмпири­ческих исследований были высказаны предположения, что на уровень явки избирателей влияют:

Национальный фактор (переменная «русское население»; операционализирована как доля русского населения в субъектах РФ). Предполагается, что увеличение доли русского населения ведет к сни­жению активности избирателей;

Фактор урбанизации (переменная «городское население»; операционализирована как доля городского населения в субъектах РФ, с этим фактором мы уже работали в рамках корреляционного анализа). Предполагается, что увеличение доли городского населения также ве­дет к снижению активности избирателей.

Зависимая переменная - «интенсивность избирательной активно­сти» («актив») операционализирована через усредненные данные яв­ки по регионам на федеральных выборах с 1995 по 2003 г. Исходная таблица данных для двух независимых и одной зависимой перемен­ной будет иметь следующий вид:

Случай	Переменные
	Актив.	Гор. нас.	Рус. нас.
Республика Адыгея	64,92	53	68
Республика Алтай	68,60	24	60
Республика Бурятия	60,75	59	70
Республика Дагестан	79,92	41	9
Республика Ингушетия	75,05	41	23
Республика Калмыкия	68,52	39	37
Карачаево-Черкесская Республика	66,68	44	42
Республика Карелия	61,70	73	73
Республика Коми	59,60	74	57
Республика Марий Эл	65,19	62	47

И т.д. (после чистки выбросов остается 83 случая из 88)

Статистика, описывающая качество модели:

1. Множественный R = 0,62; Л-квадрат = 0,38. Следовательно, национальный фактор и фактор урбанизации вместе объясняют около 38% вариации переменной «электоральная активность».

2. Средняя ошибка составляет 3,38. Именно настолько «в среднем ошибается» построенная модель при прогнозировании уровня явки.

3. /л-отношение объясненной и необъясненной вариации состав­ляет 25,2 на уровне 0,000000003. Нулевая гипотеза о случайности выявленных связей отвергается.

4. Критерий /для константы и регрессионных коэффициентов пе­ременных «городское население» и «русское население» значим на уровне 0,0000001; 0,00005 и 0,007 соответственно. Нулевая гипотеза о случайности коэффициентов отвергается.

Дополнительная полезная статистика в анализе соотношения ис­ходных и предсказанных значений зависимой переменной - расстояние Махаланобиса и расстояние Кука. Первое - мера уникальности слу­чая (показывает, насколько сочетание значений всех независимых переменных для данного случая отклоняется от среднего значения по всем независимым переменным одновременно). Второе - мера влия­тельности случая. Разные наблюдения по-разному влияют на наклон линии регрессии, и с помощью расстояния Кука можно сопоставлять их по этому показателю. Это бывает полезно при чистке выбросов (вы­брос можно представить как чрезмерно влиятельный случай).

В нашем примере к уникальным и влиятельным случаям, в частно­сти, относится Дагестан.

Случай	Исходные значения	Предска­ значения	Остатки	Расстояние Махаланобиса	Расстояние
Адыгея	64,92	66,33	-1,40	0,69	0,00
Республика Алтай	68,60	69.91	-1,31	6,80	0,01
Республика Бурятия	60,75	65,56	-4,81	0,23	0,01
Республика Дагестан	79,92	71,01	8,91	10,57	0,44
Республика Ингушетия	75,05	70,21	4,84	6,73	0,08
Республика Калмыкия	68,52	69,59	-1,07	4,20	0,00

Собственно регрессионная модель обладает следующими парамет­рами: У-пересечение (константа) = 75,99; Ь (Гор. нас.) = -0,1; Ъ (Рус. нас.) = -0,06. Итоговая формула.

Специальные требования могут касаться различных аспектов изготовления, распространения рекламы, относиться непосредственно к ее содержанию. Законом о рекламе предусмотрены специальные правила в отношении рекламы в зависимости от следующих критериев.

1. Цели распространения рекламы . Исходя из данного критерия, следует обратить внимание на особые требования, предъявляемые к социальной рекламе. В соответствии со ст. 10 Закона о рекламе рекламодателями социальной рекламы могут выступать физические лица, юридические лица, органы государственной власти, иные государственные органы и органы местного самоуправления, а также муниципальные органы, которые не входят в структуру органов местного самоуправления.

Заключение договора на распространение социальной рекламы является обязательным для рекламораспространителя в пределах 5% годового объема распространяемой им рекламы (в том числе общего времени рекламы, распространяемой в теле- и радиопрограммах, общей рекламной площади печатного издания, общей рекламной площади рекламных конструкций). Заключение такого договора осуществляется в порядке, установленном ГК РФ. В социальной рекламе не допускается упоминание о конкретных марках (моделях, артикулах) товаров, товарных знаках, знаках обслуживания и об иных средствах их индивидуализации, о физических лицах и юридических лицах. Данные ограничения не распространяются на упоминания об органах государственной власти, органах местного самоуправления, о спонсорах, о социально ориентированных некоммерческих организациях (в случаях, если содержание этой рекламы непосредственно связано с информацией о деятельности таких некоммерческих организаций, направленной на достижение благотворительных или иных общественно полезных целей), а также о физических лицах, оказавшихся в трудной жизненной ситуации или нуждающихся в лечении, в целях оказания им благотворительной помощи. В социальной рекламе допускается упоминание о социально ориентированных некоммерческих организациях

а) в телепрограммах и телепередачах . Требования к такой рекламе касаются ее продолжительности, объема, уровня звука, заключения договора на ее распространение. Так, общая продолжительность распространяемой в телепрограмме рекламы (в том числе такой рекламы, как телемагазины), прерывания телепрограммы рекламой (в том числе спонсорской рекламой) и совмещения рекламы с телепрограммой способом «бегущей строки» или иным способом ее наложения на кадр телепрограммы не может превышать 15% времени вещания в течение часа. Прерывание телепрограммы или телепередачи рекламой должно предваряться сообщением о последующей трансляции рекламы (за исключением прерывания спонсорской рекламой). Не допускается прерывать рекламой и совмещать с рекламой способом «бегущей строки» следующие телепередачи: религиозные телепередачи, телепередачи продолжительностью менее чем 15 минут. Художественные фильмы могут прерываться рекламой таким образом, чтобы продолжительность каждого прерывания указанных телепередач рекламой не превышала четырех минут. При трансляции рекламы уровень ее звука, а также уровень звука сообщения о последующей трансляции рекламы не должен превышать средний уровень звука прерываемой рекламой телепрограммы или телепередачи;

б) в радиопрограммах и радиопередачах . В частности, прерывание радиопрограммы или радиопередачи рекламой должно предваряться сообщением о последующей трансляции рекламы, за исключением прерывания спонсорской рекламой. В радиопрограммах, не зарегистрированных в качестве средств массовой информации и специализирующихся на сообщениях и материалах рекламного характера, продолжительность рекламы не может превышать 20% времени вещания в течение суток;

в) в периодических печатных изданиях . Размещение текста рекламы в периодических печатных изданиях, не специализирующихся на сообщениях и материалах рекламного характера, должно сопровождаться пометкой «реклама» или пометкой «на правах рекламы». Объем рекламы в таких изданиях должен составлять не более 40% объема одного номера периодических печатных изданий;

г) распространяемой при кино- и видеообслуживании . При кино- и видеообслуживании не допускается прерывание рекламой демонстрации фильма, а также совмещение рекламы с демонстрацией фильма способом «бегущей строки» или иным способом ее наложения на кадр демонстрируемого фильма;

д) распространяемой по сетям электросвязи . Так, распространение рекламы по сетям электросвязи, в том числе посредством использования телефонной, факсимильной, подвижной радиотелефонной связи, допускается только при условии предварительного согласия абонента или адресата на получение рекламы. Не допускается использование сетей электросвязи для распространения рекламы с применением средств выбора и (или) набора абонентского номера без участия человека (автоматического дозванивания, автоматической рассылки);

е) наружной и установке рекламных конструкций . Закон о рекламе определяет порядок распространения наружной рекламы с использованием рекламных конструкций (щитов, стендов, строительных сеток, перетяжек, электронных табло, проекционного и иного предназначенного для проекции рекламы на любые поверхности оборудования, воздушных шаров, аэростатов и иных технических средств стабильного территориального размещения), монтируемых и располагаемых на внешних стенах, крышах и иных конструктивных элементах зданий, строений, сооружений или вне их, а также остановочных пунктов движения общественного транспорта, осуществляемой владельцем рекламной конструкции, являющимся рекламораспространителем. Владелец рекламной конструкции (физическое или юридическое лицо) - собственник рекламной конструкции либо иное лицо, обладающее вещным правом на рекламную конструкцию или правом владения и пользования рекламной конструкцией на основании договора с ее собственником. В частности, определено, что рекламная конструкция должна использоваться исключительно в целях распространения рекламы. Не допускается распространение рекламы на знаке дорожного движения, его опоре или любом ином приспособлении, предназначенном для регулирования дорожного движения.

Установка и эксплуатация рекламной конструкции осуществляются ее владельцем по договору с собственником земельного участка, здания или иного недвижимого имущества, к которому присоединяется рекламная конструкция, либо с лицом, управомоченным собственником такого имущества, в том числе с арендатором. В случае если для установки и эксплуатации рекламной конструкции предполагается использовать общее имущество собственников помещений в многоквартирном доме, заключение договора на установку и эксплуатацию рекламной конструкции возможно только при наличии согласия собственников помещений в многоквартирном доме, полученного в порядке, установленном ЖК РФ. Субъекты РФ закрепляют предельные сроки, на которые могут заключаться указанные договоры (не менее чем на 5 лет и не более чем на 10 лет).

Заключение договора на установку и эксплуатацию рекламной конструкции на земельном участке, здании или ином недвижимом имуществе, находящемся в государственной или муниципальной собственности, осуществляется на основе торгов (в форме аукциона или конкурса). Органы местного самоуправления муниципальных районов или городских округов утверждают схемы размещения рекламных конструкций - документы, определяющие места размещения рекламных конструкций, типы и виды рекламных конструкций, установка которых допускается на данных местах.

Установка и эксплуатация рекламной конструкции допускаются при наличии разрешения (далее - разрешение), выдаваемого на основании заявления собственника или иного законного владельца соответствующего недвижимого имущества либо владельца рекламной конструкции органом местного самоуправления. Разрешение выдается лицу, не занимающему преимущественного положения в сфере распространения наружной рекламы. Решение о выдаче разрешения или об отказе в его выдаче должно быть направлено заявителю в течение двух месяцев со дня приема от него необходимых документов. Основания отказа в выдаче, аннулирования разрешения предусмотрены ч. 15, 18 ст. 19 Закона о рекламе. В разрешении указываются: владелец рекламной конструкции; собственник земельного участка, здания или иного недвижимого имущества, к которому присоединена рекламная конструкция; тип рекламной конструкции, площадь ее информационного поля; место установки рекламной конструкции; срок действия разрешения; орган, выдавший разрешение, номер и дата его выдачи; иные сведения. Разрешение может быть признано недействительным в судебном порядке по иску антимонопольного органа (ч. 20 ст. 19 Закона о рекламе). В случае установки и (или) эксплуатации рекламной конструкции без разрешения она подлежит демонтажу на основании предписания органа местного самоуправления муниципального района или органа местного самоуправления городского округа, на территориях которых установлена рекламная конструкция в порядке, определенном ч. 21-22 1 ст. 19 Закона о рекламе.

Предусмотрено обжалование в судебном порядке бездействия соответствующего органа местного самоуправления, отказа в выдаче и аннулирования разрешения, решения о выдаче предписания о демонтаже рекламной конструкции.

Определенный массив правового регулирования наружной рекламы относится к актам субъектов РФ. Так, утвержденные постановлением Правительства Москвы от 21 ноября 2006 г. № 908-ПП Правила установки и эксплуатации информационных конструкций в г. Москве закрепляют требования к территориальной установке и эксплуатации информационных конструкций, условия использования имущества города, порядок выдачи разрешений на установку информационных конструкций на территории г. Москвы, а также порядок осуществления контроля за соблюдением этих требований. Приложение к Правилам - Общие требования к внешнему виду информационных конструкций. Кроме того, постановлением Правительства Москвы от 21 ноября 2006 г. № 908-ПП утверждены Регламент подготовки Департаментом средств массовой информации и рекламы города Москвы разрешения на установку информационной конструкции в режиме «одного окна», Регламент работы Городской конкурсной комиссии по проведению открытых конкурсов (аукционов) на установку и эксплуатацию рекламных конструкций на имуществе г. Москвы.

При размещении наружной рекламы следует также учитывать нормы национальных стандартов (ГОСТ Р 52044-2003 «Наружная реклама на автомобильных дорогах и территориях городских и сельских поселений. Общие технические требования к средствам наружной рекламы. Правила размещения») ;

ж) на транспортных средствах и с их использованием . Установлено, что размещение рекламы на транспортном средстве осуществляется на основании договора, заключаемого рекламодателем с собственником транспортного средства или уполномоченным им лицом либо с лицом, обладающим иным вещным правом на транспортное средство.

Запрещается использование транспортных средств исключительно или преимущественно в качестве передвижных рекламных конструкций, размещение рекламы на транспортных средствах: специальных и оперативных служб с предусмотренной требованиями технического регламента определенной цветографической окраской; оборудованных устройствами для подачи специальных световых и звуковых сигналов; федеральной почтовой связи; предназначенных для перевозки опасных грузов. Не допускается распространение звуковой рекламы с использованием транспортных средств, а также звуковое сопровождение рекламы, распространяемой с использованием транспортных средств.

а) алкогольной продукции. В частности, реклама алкогольной продукции не должна осуждать воздержание от употребления алкогольной продукции; содержать утверждение о том, что алкогольная продукция безвредна или полезна для здоровья человека, в том числе информацию о наличии в алкогольной продукции биологически активных добавок, витаминов; обращаться к несовершеннолетним; использовать образы несовершеннолетних. Реклама алкогольной продукции не должна размещаться в периодических печатных изданиях; в теле- и радиопрограммах; на всех видах транспортных средств общего пользования; с использованием технических средств стабильного территориального размещения (рекламных конструкций), монтируемых и располагаемых на крышах, внешних стенах и иных конструктивных элементах зданий, строений, сооружений или вне их, в детских, образовательных, медицинских, санаторно-курортных, оздоровительных, военных организациях, театрах, цирках, музеях, концертных и выставочных залах, библиотеках, лекториях, планетариях и на расстоянии ближе чем 100 метров от занимаемых ими зданий, строений, сооружений; в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и др. Реклама алкогольной продукции в каждом случае должна сопровождаться предупреждением о вреде ее чрезмерного потребления, причем такому предупреждению должно быть отведено не менее чем 10% рекламной площади (пространства);

б) лекарственных средств, медицинских изделий и медицинских услуг, в том числе методов лечения . В частности, реклама лекарственных средств не должна обращаться к несовершеннолетним; содержать ссылки на конкретные случаи излечения от заболеваний, улучшения состояния здоровья человека в результате применения объекта рекламирования; содержать утверждения или предположения о наличии у потребителей рекламы тех или иных заболеваний либо расстройств здоровья; способствовать созданию у здорового человека впечатления о необходимости применения объекта рекламирования; создавать впечатление ненужности обращения к врачу; гарантировать положительное действие объекта рекламирования, его безопасность, эффективность и отсутствие побочных действий и т. д.

Реклама лекарственных препаратов, медицинских услуг, медицинских изделий должна сопровождаться предупреждением о наличии противопоказаний к их применению и использованию, необходимости ознакомления с инструкцией по применению или получения консультации специалистов и др.;

в) биологически активных добавок и пищевых добавок, продуктов детского питания . Такая реклама не должна создавать впечатление о том, что они являются лекарственными средствами и (или) обладают лечебными свойствами; содержать ссылки на конкретные случаи излечения людей, улучшения их состояния в результате применения таких добавок; содержать выражение благодарности физическими лицами в связи с применением таких добавок; побуждать к отказу от здорового питания и т. д. Реклама биологически активных добавок в каждом случае должна сопровождаться предупреждением о том, что объект рекламирования не является лекарственным средством.

г) основанных на риске игр, пари. Такая реклама не должна: создавать впечатление, что участие в основанных на риске играх, пари является способом заработка или получения иного дохода либо иным способом получения средств к существованию; осуждать неучастие в основанных на риске играх, пари; создавать впечатление, что получение выигрышей гарантировано и т. д.;

д) финансовых услуг (банковских, страховых, связанных с осуществлением управления (включая доверительное управление, активами), связанная с привлечением денежных средств физических лиц для строительства жилья и иных). Реклама указанных услуг не должна, в частности, содержать гарантии или обещания в будущем эффективности деятельности (доходности вложений), в том числе основанные на реальных показателях в прошлом, если такая эффективность деятельности (доходность вложений) не может быть определена на момент заключения соответствующего договора; умалчивать об иных условиях оказания соответствующих услуг, влияющих на сумму доходов, которые получат воспользовавшиеся услугами лица, или на сумму расходов, которую понесут воспользовавшиеся услугами лица, если в рекламе сообщается хотя бы одно из таких условий и т. д.;

е) деятельности медиаторов по обеспечению проведения процедуры медиации . Не допускается реклама деятельности медиаторов по обеспечению проведения процедуры медиации, не прошедших обучения по дополнительной профессиональной программе в области медиации и не имеющих подтверждающих такое обучение документов, выданных соответствующей некоммерческой организацией, осуществляющей подготовку медиаторов. Реклама деятельности медиаторов не должна содержать утверждение о том, что применение процедуры медиации как способа урегулирования спора имеет преимущества перед разрешением спора в суде, арбитражном суде или третейском суде;

ж) ценных бумаг; продукции военного назначения и оружия; по заключению договоров ренты, в том числе договора пожизненного содержания с иждивением.

Похожая информация.

---