Прогнозирование доходов от услуг компьютерной связи в Украине

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

Факультет экономики и менеджмента

Кафедра экономической кибернетики

Курсовая работа

на тему:

«Прогнозирование доходов от услуг компьютерной связи в Украине»

Симферополь, 2010

Задание

1. Социально-экономический показатель: объем услуг компьютерной связи в Украине

2. Анализ основных тенденций развития и причинно-следственных связей данного социально-экономического показателя

3. Анализ динамики данного временного ряда

4. Выбор метода и построение математической модели для прогнозирования

5. Анализ полученной модели и получение прогноза

Реферат

Работа содержит: 8 таблиц, 13 графиков.

Объект исследования: социально-экономический показатель — доходы от услуг компьютерной связи в Украине в период с 2002 года по 2009 год.

Цель работы: проанализировать и построить модель социально-экономического процесса, описывающую ситуацию получения доходов от предоставления услуг компьютерной связи в Украине.

В качестве методов решения применяются методы прогнозирования, связанные с построением модели Брауна 1 порядка.

Ключевые слова: доход, услуга, компьютерная связь, социально-экономический показатель, динамика, краткосрочный прогноз, модель Брауна 1 порядка, адекватность, точность.

Содержание

Введение

I. Анализ предметной области

1.1 Услуга как экономическая категория

1.2 Компьютерная связь

II. Анализ исходных данных

III. Оценка влияющих факторов

IV. Построение АФК и выбор прогнозной модели

V. Модель авторегрессии и получение прогноза

Заключение

Рекомендации

Список использованной литературы

Введение

Выявление ключевых моментов функционирования экономической системы, изучение динамики показателей экономического и социального развития и прогнозирование являются одними из наиболее актуальных проблем экономической науки.

Прогнозирование социально-экономических показателей страны, регионов, отраслей, отдельных предприятий, охватывая различные стороны жизни общества, вместе составляют систему прогнозов. Так, социальные показатели оказывают влияние на экономическую среду хозяйствования, а экономические показатели с свою очередь применяются при прогнозировании социально-экономической сферы жизнедеятельности общества.

Существует много методов прогнозирования. Среди них можно выделить: методы нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики, методы экстраполяции и интерполяции; методы, использующие факторный анализ, методы аналогий, экспертные методы и т. п. К современным статистическим методам прогнозирования относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах. Необходимо выбрать оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторского характера. Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с действительно реальными показателями и сделать выводы.

В данной работе представлен пример построения прогноза доходов от услуг компьютерной связи на 12 месяцев вперёд.

Цель данной работы — выявить наличие тенденции в изменении объёмов доходов от услуг компьютерной связи в Украине, построить модель для прогнозирования данного временного ряда, выполнить прогноз на основе построенной модели, оценить точность построенной модели, сделать выводы, дать рекомендации по эффективному применению полученных результатов.

I. Услуги компьютерной связи в Украине

1.1 Услуга как экономическая категория

Закономерностью развития современной цивилизации является превращение сферы услуг в доминирующий сектор народного хозяйства.

Современное общество все больше становится производителем услуг, а не продуктов. Потребление, таким образом, все меньше является лишь способом поддержания жизни и ее воспроизводства, а приобретает все новое содержание и возможности. Через потребление осуществляется социализация, коммуникация, отдых, релаксация и т. д.

Диапазон услуги чрезвычайно широк. Услуга — это способ удовлетворения индивидуальных (врачебная помощь, обслуживание населения предприятиями торговли, оказание бытовых услуг), коллективных (жилищно-коммунальное хозяйство), общенациональных потребностей (государственный аппарат и социальная защита населения, единая финансовая система, оборона и т. д.).

Услуга (сервис) — это неосязаемые выгоды, которые один субъект (поставщик услуги) предоставляет другому (потребителю услуги).

Свойства услуг:

1. Услугу нельзя накопить на складе.

2. Для оказания услуги необходимо одновременное участие как поставщика, так и потребителя.

3. На услуги не существует патентного права.

4. Качество услуги меняется в процессе ее предоставления.

Колебания спроса присущи практически всем видам услуг. Методологические предпосылки его изучения заключаются в том, что спрос есть величина, изменяющаяся во времени под влиянием следующих факторов:

· социально-демографических;

· экономических;

· сезонных;

· психологических.

Рассмотрим подробнее влияние указанных выше факторов на платежеспособный спрос в сфере услуг.

Социально-демографические. Среди социальных факторов роста спроса на услуги в первую очередь необходимо отметить увеличение продолжительности свободного времени населения, что в сочетании с повышением уровня жизни населения означает приток новых потенциальных клиентов в сферу услуг. Также постоянное влияние на спрос в сфере услуг оказывают демографические факторы, касающиеся численности населения, размещения его по отдельным странам и регионам, половозрастной структуры (с выделением трудоспособного населения, учащихся, пенсионеров), семейного положения и состава семей.

Экономические. Влияние экономических факторов главным образом обусловлено тем, что между тенденциями развития сферы услуг и экономики наблюдается тесная взаимозависимость.

Сезонные. В сфере услуг в большей степени, чем в материальном производстве, необходимо учитывать фактор времени (сезонные спады в спросе, пиковые периоды спроса в течение суток).

Психологические. Большинство покупателей услуг не придерживаются строгой рациональности в процессе приобретения, что подразумевало бы выявление всех возможных источников приобретения услуг и применение к каждому из них критериев оценки.

В данной курсовой работе мною будут проанализированы доходы от предоставления услуг компьютерной связи населению, которые на сегодняшний день составляют около 9% от общего объема доходов от предоставления услуг почты и связи населению.

Услуги связи — продукт деятельности по приему, обработке, передаче и доставке почтовых отправлений или сообщений электросвязи.

Доход — поток денег или общая сумма денег, поступающая экономическим агентам в виде заработной платы, жалования, ренты, дивидендов, процентов, предпринимательской прибыли в течение определенного периода (за год).

1.2 Компьютерная связь

Процесс развития персонального компьютера движется с постоянно увеличивающимся ускорением.

Причиной столь интенсивного развития информационных технологий является все возрастающая потребность в быстрой и качественной обработке информации, потоки которой с развитием общества растут как снежный ком.

Одной из наиболее перспективных на данный момент областей исследования является разработка так называемых нейрокомпьютеров, основанных на молекулах ДНК определенного вида водорослей, и способных хранить громадные объёмы информации относительно современного ПК при минимальных размерах самих носителей информации.

Большой успех в последнее время получили так называемые виртуальные технологии, которые позволяют с большой точностью моделировать физические явления, процессы, предметы, а так же их взаимодействие в совокупности. Такие технологии используются в различных областях деятельности человека.

Компьютерная связь предоставляет возможность передачи цифровой информации на расстояние, используя существующие линии связи и возможность использования маршрутизации при передаче.

Обмен информацией производится по каналам передачи информации. Каналы передачи информации могут использовать различные физические принципы. Так, при непосредственном общении людей информация передается с помощью звуковых волн, а при разговоре по телефону -- с помощью электрических сигналов, которые распространяются по линиям связи. Компьютеры могут обмениваться информацией с использованием каналов связи различной физической природы: кабельных, оптоволоконных, радиоканалов и др.

Общая схема передачи информации включает в себя отправителя информации, канал передачи информации и получателя информации. Если производится двусторонний обмен информацией, то отправитель и получатель информации могут меняться ролями.

Основной характеристикой каналов передачи информации является их пропускная способность (скорость передачи информации). Пропускная способность канала равна количеству информации, которое может передаваться по нему в единицу времени.

Обычно пропускная способность измеряется в битах в секунду (бит/с) и кратных единицах Кбит/с и Мбит/с. Однако иногда в качестве единицы измерения используется байт в секунду (байт/с) и кратные ему единицы Кбайт/с и Мбайт/с.

Соотношения между единицами пропускной способности канала передачи информации такие же, как между единицами измерения количества информации:

1 байт/с = 23 бит/с = 8 бит/с;

1 Кбит/с = 210 бит/с = 1024 бит/с;

1 Мбит/с = 210 Кбит/с = 1024 Кбит/с;

1 Гбит/с = 210 Мбит/с = 1024 Мбит/с

Универсальность данных, передаваемых с помощью компьютера и рост скоростей передачи данных может в дальнейшем привести к интеграции всех услуг связи в компьютерную. По компьютерным сетям возможна передача неподвижных фотоизображения и записанных звуков, но уже существуют системы передачи телевизионного изображения и радиотрансляций по компьютерным сетям в реальном времени.

Компьютерная сеть — это та глобальная идея, объединяющая разрозненных обладателей компьютеров и модемов, систематизирующая и управляющая хаотически предъявляемыми требованиями и запросами по быстрому информационному обслуживанию, моментальной обработкой коммерческих предложений, услугами личной конфиденциальной переписки и т. п.

Сейчас, в условиях многократно возрастающих каждый год информационных потоков, уже практически невозможно вообразить четкое взаимодействие банковских структур, торговых и посреднических фирм, государственных учреждений и других организаций без современной вычислительной техники и компьютерных сетей. [1, 4]

Компьютер объединяет в себе, практически, все средства коммуникации:

1) Телефон. С помощью Интернета, специальной программы и наушников с микрофоном можно позвонить на любой телефон.

2) Почта. В наш век огромнейшей популярностью пользуются электронные письма. Отправляются и приходят они, практически, мгновенно.

3) ICQ. Для того, чтобы можно было общаться в режиме реального времени, были придуманы программы-пейджеры, для отправки текстовых сообщений (ICQ (Miranda, QIP и т. д.).

4) Видеоконференции.

5) Факс.

6) Форум.

Доходы от предоставления услуг компьютерной связи с каждым годом увеличиваются, особенно сильный рост наблюдается за последние несколько лет.

Даже мировой финансовый кризис не оказал влияния на данную тенденцию.

Это объясняется тем, что в общем объеме услуг компьютерной связи преимущественное положение занимает пользование компьютерной сетью «Интернет». (Рисунок 1.2. 1) [6]

Рис. 1.2.1 — Структура доходов от предоставления услуг компьютерной связи

II. Анализ исходных данных

Исходные данные для прогнозирования представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1 — Исходные данные

Год

Месяц

Услуги компьютеной связи с начала года,

y

Услуги компьютерной связи за месяц,

y

2002

январь

2,1

2,1

февраль

4,2

2,1

март

6,6

2,4

апрель

9

2,4

май

11,5

2,5

июнь

13,6

2,1

июль

16,7

3,1

август

18,7

2

сентябрь

21,7

3

октябрь

24,5

2,8

ноябрь

27,3

2,8

декабрь

30,7

3,4

2003

январь

3,3

3,3

февраль

6,7

3,4

март

10,6

3,9

апрель

14,1

3,5

май

17,8

3,7

июнь

21,2

3,4

июль

25,1

3,9

август

28,8

3,7

сентябрь

32,9

4,1

октябрь

37,9

5

ноябрь

44

6,1

декабрь

49,2

5,2

2004

январь

6

6

февраль

12

6

март

19

7

апрель

25,7

6,7

май

31,8

6,1

июнь

38,7

6,9

июль

44,8

6,1

август

51,3

6,5

сентябрь

57,8

6,5

октябрь

65,7

7,9

ноябрь

74,5

8,8

декабрь

84

9,5

2005

январь

10,5

10,5

февраль

20,4

9,9

март

31,4

11

апрель

42,3

10,9

май

53,8

11,5

июнь

64,3

10,5

июль

75,6

11,3

август

86,4

10,8

сентябрь

99

12,6

октябрь

112,8

13,8

ноябрь

127,7

14,9

декабрь

143,9

16,2

2006

январь

18

18

февраль

36

18

март

56,5

20,5

апрель

75,3

18,8

май

95,8

20,5

июнь

115,6

19,8

июль

134

18,4

август

154,4

20,4

сентябрь

175,9

21,5

октябрь

198,7

22,8

ноябрь

223,8

25,1

декабрь

250,5

26,7

2007

январь

29,9

29,9

февраль

62,5

32,6

март

95,1

32,6

апрель

128,9

33,8

май

164,0

35,1

июнь

201,5

37,5

июль

241,9

40,4

август

284,3

42,4

сентябрь

326,9

42,6

октябрь

371,0

44,1

ноябрь

420,9

49,9

декабрь

472,3

51,4

2008

январь

57,1

57,1

февраль

119,2

62,1

март

185,5

66,3

апрель

254,4

68,9

май

325,8

71,4

июнь

397,2

71,4

июль

481,3

84,1

август

559,6

78,3

сентябрь

650,1

90,5

октябрь

750

99,9

ноябрь

843,8

93,8

декабрь

951,9

108,1

2009

январь

115,8

115,8

февраль

231,2

115,4

март

361,2

130

апрель

494,3

133,1

май

625,8

131,5

июнь

757,4

131,6

июль

890,8

133,4

август

1026,5

135,7

сентябрь

1167,9

141,4

октябрь

1314,6

146,7

ноябрь

1466,1

151,5

Проанализируем данные из таблицы 2.1. Поскольку временные ряды содержат значительную ошибку, то первым шагом выделения тренда является сглаживание.

Сглаживание всегда включает некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Самый общий метод сглаживания — скользящее среднее. Для построения модели тренда проведем сглаживание временного ряда с периодом 4.

В нашем случае данная формула будет выглядеть следующим образом.

Где t = 3,…, n-2; к = 12- длина цикла сезонности.

Результат представим на графике (Рисунок 2. 1)

Рис. 2.1 Сглаживание временного ряда

Поскольку явной сезонности не наблюдается, построим следующую модель «у — усглаженное». (Рисунок 2. 2)

Рис. 2.2 «у — усглаженное«

Таким образом, в результате анализа исходных данных можно сделать вывод о том, что во временном ряду наблюдается слабая непостоянная сезонность.

В связи с этим мы оставляем трендовую модель. Она будет иметь следующий вид (Рисунок 2. 3):

Рис. 2.3 Трендовая модель

III. Оценка влияющих факторов

прогнозирование доход компьютерная связь математическая модельУслуги доступа в «Интернет» оказались единственным сегментом телеком-рынка Украины, который показал рост доходов в этом году.

За 11 месяцев текущего (2009 г.) года доходы операторов всех видов связи сократились по сравнению с аналогичным периодом прошлого года на 3,4%, до 42,1 млрд грн. по данным пятницу в Госкомитете статистики. Доходы от мобильной связи, занимающей наибольшую долю рынка телеком-услуг, достигли 26,1 млрд грн (-4%), городской связи — 3,5 млрд грн (-13,9%), междугородной и международной связи — 4,08 млрд (19,3%). Единственным сегментом, который показал рост в условиях кризиса, стала компьютерная связь — на 40,4%, до 3 млрд грн. Из них 2,6 млрд грн принесли услуги интернет-доступа, причем 1,4 млрд грн — расходы частных пользователей (+70,8%).

Проникновение широкополосного доступа в интернет в Украине — одно из самых низких в Европе, что и стало основной причиной роста сегмента. На конец III квартала этот показатель составлял всего 10,2% (для сравнения: в Нидерландах — 90%, Венгрии — 70%, Словакии — 50%), отмечают аналитики исследовательской компании iKS-Consulting. По их прогнозам, активный рост подключений и доходов сегмента продолжится минимум до 2012 года. «Возникает эффект снежного кома: подключившиеся абоненты привлекают в интернет свое социальное окружение — друзей и родственников. Кроме того, с каждым годом развивается инфраструктура, появляется техническая возможность подключения новых домохозяйств».

В этом году развитию интернет-провайдеров содействовал и кризис. Стоимость традиционных коммуникационных и развлекательных услуг значительно возросла. В то время как безлимитные подключения некоторых операторов сейчас обходятся в среднем в 50 грн в месяц. Еще одной причиной роста количества подключений стала возможность поиска работы в интернет.

Многие операторы в погоне за рыночной долей снизили в текущем году цены. Если год-полтора назад средний ARPU (месячный доход с одного абонента) у интернет-провайдеров составлял $ 15−17, то сейчас он упал до $ 7−8. [5]

Таким образом, определим факторы, оказавшие влияние рост на доходы от услуг компьютерной связи населению.

1. Рост инвестиций в основной капитал по услугам связи. Только за текущий год они возросли на 2,3%: с 5,0% от общего количества инвестиций в основной капитал по всем видам экономической деятельности за 2008 г. до 7,3% в 2009 г. (т. е.)

2. Рост доходов населения.

3. Рост количества субъектов ЕГРПОУ транспорта и связи (только за последний год рост составил с 38 896 ед. в 2008 г. до 40 245 в 2009 г., т. е. на 3,5%)

4. Снижение среднего ARPU (месячный доход с одного абонента) у интернет-провайдеров с $ 15−17 до $ 7−8. [6]

Предполагая, что наиболее влияющим фактором доходы является величина инвестиций в основной капитал по услугам связи, проведём аналогичные расчёты для этого показателя, а затем сравним полученные данные.

Инвестиции в основной капитал по деятельности связи приведены в таблице 3.1 (ежегодные показатели).

Таблица 3.1 — Ежегодные инвестиции в основной капитал по деятельности связи

Год

Инвестиции в основной капитал, тыс. грн.

2002

2003

2004

5 609 370

2005

8 485 619

2006

9 807 913

2007

12 407 225

2008

10 790 800

2009

11 038 988,4

На рисунке 3.1 представлена динамика роста инвестиций в основной капитал по деятельности связи в период с 2004 по 2009 год, на котором виден плавный рост до 2007 года. В 2008 г. наблюдается резкий спад, что объясняется началом мирового финансового кризиса. Уже к 2009 г. ситуация выравниваюся, кривая роста инвестиций вновь идет вверх.

Рис. 3.1 Инвестиции в основной капитал по деятельности связи в период с 2004 по 2009 год.

Вычислим коэффициенты роста и представим их в таблице 3.2 Коэффициенты роста, определяемые как отношение данного уровня к предыдущему, показывают относительную скорость изменения ряда.

Таблица 3.2 — Коэффициенты роста инвестиций

Год

Коэффициент роста, базисный

Темп роста, %

2002

2003

2004

1,347

134,7

2005

1,513

151,3

2006

1,748

174,8

2007

2,212

221,2

2008

1,924

192,4

2009

1,968

196,8

Представим графически результаты таблицы 3.2 (рисунок 3. 2)

Рис. 3.2 Коэффициенты роста инвестиций за 2004−2009 г. г.

Анализируя приведенные выше данные можно сделать вывод, что одним из основных влияющих факторов на динамику услуг компьютерной связи является рост инвестиций в основной капитал по деятельности связи. С 2004 года инвестиции растут, что положительно влияет на объемы услуг компьютерной связи в целом. Если посмотреть тенденцию объемов услуг компьютерной связи в период с 2002 по 2009 годы (рисунок 3. 4), то можно отметить стремительный рост доходов.

Таким образом, динамика роста инвестиций и роста доходов от услуг компьютерной связи совпадают.

Рис. 3.3 Доходы от услуг компьютерной связи за 2002−2009 г. г.

Однако следует обратить внимание на временной промежуток с 2007 по 2009 г. г. В данном периоде наблюдается диссонанс между резким ростом доходов в 2008 г. и снижением инвестиций в этом же году. Все это объяснимо мировой экономической ситуацией. В период мирового финансового кризиса стоимость традиционных коммуникационных и развлекательных услуг значительно возросла. В то время как безлимитные подключения некоторых операторов наоборот снизились. Это содействовало повышению доходов от услуг компьютерной связи. Еще одной причиной роста количества подключений и, соответственно, роста доходов, стала возможность поиска работы в интернет.

Одновременно, под влиянием кризиса, инвестиции существенно снизились.

Выделим второй влияющий фактор. Предположим, это доходы населения. Проведём аналогичные расчёты для этого показателя, а затем сравним полученные данные.

Доходы населения Украины по годам приведены таблице 3.3 (ежегодные показатели).

Таблица 3.3 — Ежегодные доходы населения

Год

Доходы населения, млн. грн.

2002

2003

211 922

2004

264 382

2005

365 923

2006

475 200

2007

625 868

2008

850 232

2009

Рис. 3.4 Доходы населения Украины

На рисунке 3.4 представлена динамика роста доходов населения в период с 2003 по 2009 год, на котором виден плавный рост на протяжение всего периода.

Вычислим коэффициенты роста и представим их в таблице 3.4 Коэффициенты роста, определяемые как отношение данного уровня к предыдущему, показывают относительную скорость изменения ряда.

Таблица 3.4 — Коэффициенты роста доходов населения

Год

Коэффицинты роста

2002

2003

1,15

2004

1,25

2005

1,73

2006

2,24

2007

2,95

2008

4,01

2009

Представим графически результаты таблицы 3.4 (рисунок 3. 6)

Рис. 3.5 Коэффициенты роста доходов населения Украины

Таким образом, анализируя приведенные выше данные можно сделать вывод, что основным влияющим фактором на динамику услуг компьютерной связи является рост доходов населения Украины. С 2004 года доходы стремительно растут, что положительно влияет на объемы услуг компьютерной связи в целом.

Для наглядности представим общий график коэффициентов роста доходов населения, доходов от услуг компьютерной связи и Инвестиции в основной капитал по деятельности связи в период с 2002 по 2009 год. (рисунок 3. 6). Данные для графического отображения располагаются в таблице 3. 2, таблице 3.4 и таблице 3.5.

Таблица 3.5 — Коэффициенты роста доходов населения от услуг компьютерной связи

Год

Коэфф. роста доходов от услуг комп. связи

2002

1

2003

1,46

2004

1,84

2005

1,63

2006

1,53

2007

2,47

2008

3,05

2009

Рис. 3.6 График коэффициентов роста доходов населения, инвестиций и доходов от услуг компьютерной связи

Таким образом, тенденции роста доходов населения и инвестиций в основной капитал по деятельности связи совпадают с тенденцией роста доходов от услуг компьютерной связи. Это говорит о том, что влияющие факторы были выбраны верно.

IV. Построение АФК и выбор прогнозной модели

Исходные данные для построения модели представлены в таблице 4. 1

Вычислим автокорреляционную функцию (см. табл. 4. 1)

Таблица 4.1 — Автокорреляционная функция

АКФ

Лаг

r

n-k

Левая граница белого шума

Правая граница белого шума

1

0,998

94

-0,215 429

0,194 153

2

0,997

93

-0,216 671

0,195 165

3

0,996

92

-0,217 933

0,196 194

4

0,992

91

-0,219 218

0,197 240

5

0,991

90

-0,220 525

0,198 303

6

0,989

89

-0,221 855

0,199 383

7

0,986

88

-0,223 209

0,200 482

8

0,987

87

-0,224 588

0,201 600

9

0,987

86

-0,225 992

0,202 737

10

0,986

85

-0,227 423

0,203 893

11

0,987

84

-0,228 880

0,205 070

12

0,988

83

-0,230 365

0,206 269

13

0,986

82

-0,231 879

0,207 488

n

95

График АКФ представлен на рис. 4. 1

Рис. 4.1 — Автокорреляционная функция

Итак, анализируя график автокорреляционной функции, можно сделать вывод, что в исходных данных сезонность практически отсутствует.

Прогноз будем проводить с помощью адаптивной модели Брауна 1 порядка, так как она подходит для временных рядов со слабовыраженной сезонностью или ее полным отсутствием.

Адаптивные модели прогнозирования — это модели, способные приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий.

V. Модель Брауна 1 порядка и получение прогноза

Модель Брауна 1 порядка имеет следующий общий вид:

Где параметр at — значение, близкое к уровню yt, представляет как бы закономерную составляющую этого уровня.

Параметр bt определяет прирост, сформировавшийся к моменту времени t, но отражающий также (правда, в меньшей степени) скорость роста на более ранних этапах.

Зададим произвольное значения параметра сглаживания: б = 0,6

После проведения экспоненциального сглаживания первого и второго порядка, определим коэффициенты модели по формулам:

a (t) = 2S1(t) — S2(t)

b (t) = a/(1-a) * (S1(t) — S2(t))

После применения модели для интерполяции и найдихождения суммы квадратов отклонений моделых уровней от фактических, с использованием средства «Поиск решения» подберем константу сглаживания б из условия минимума суммы квадратов отклонений.

Ограничения на возможные значения константы сглаживания:

б? 1, б? 0.

Согласно процедуре «Поиск решения» оптимальное значение б = 0,333.

Результаты всех вычислений представим в таблице 5. 1

Таблица 5.1 — Расчеты параметров модели Брауна 1 порядка

Год

Месяц

Услуги компьютерной связи, млн. грн. ,

y

t

y

S1

S2

a

b

T

k

y^

e

0

0

2,558

2,495

2,621

0

2002

янв

2,1

1

2,1

2,405

2,465

2,345

0

1

2,65

-0,208

февраль

4,2

2

2,1

2,303

2,411

2,196

0

1

2,32

-0,093

март

6,6

3

2,4

2,336

2,386

2,285

0

1

2,14

0,121

апрель

9

4

2,4

2,357

2,376

2,338

0

1

2,26

0,062

май

11,5

5

2,5

2,405

2,386

2,424

0

1

2,33

0,074

июнь

13,6

6

2,1

2,303

2,358

2,248

0

1

2,43

-0,137

июль

16,7

7

3,1

2,569

2,429

2,709

0

1

2,22

0,396

август

18,7

8

2

2,379

2,412

2,346

0

1

2,78

-0,281

сентябрь

21,7

9

3

2,586

2,470

2,702

0

1

2,33

0,288

октябрь

24,5

10

2,8

2,658

2,533

2,782

0

1

2,76

0,014

ноябрь

27,3

11

2,8

2,705

2,590

2,820

0

1

2,85

-0,016

декабрь

30,7

12

3,4

2,937

2,706

3,168

0

1

2,88

0,182

2003

янв

3,3

13

3,3

3,058

2,824

3,293

0

1

3,28

0,005

февраль

6,7

14

3,4

3,172

2,940

3,405

0

1

3,41

-0,003

март

10,6

15

3,9

3,415

3,098

3,732

0

1

3,52

0,108

апрель

14,1

16

3,5

3,443

3,214

3,673

0

1

3,89

-0,100

май

17,8

17

3,7

3,529

3,319

3,739

0

1

3,79

-0,023

июнь

21,2

18

3,4

3,486

3,375

3,597

0

1

3,84

-0,116

июль

25,1

19

3,9

3,624

3,458

3,790

0

1

3,65

0,068

август

28,8

20

3,7

3,649

3,522

3,777

0

1

3,87

-0,045

сентябрь

32,9

21

4,1

3,800

3,615

3,985

0

1

3,84

0,067

октябрь

37,9

22

5

4,200

3,810

4,591

0

1

4,08

0,226

ноябрь

44

23

6,1

4,834

4,152

5,517

0

1

4,79

0,275

декабрь

49,2

24

5,2

4,956

4,420

5,492

0

1

5,86

-0,112

2004

январь

6

25

6

5,305

4,715

5,894

0

1

5,76

0,042

февраль

12

26

6

5,537

4,990

6,084

0

1

6,19

-0,031

март

19

27

7

6,025

5,335

6,715

0

1

6,36

0,101

апрель

25,7

28

6,7

6,250

5,641

6,860

0

1

7,06

-0,051

май

31,8

29

6,1

6,200

5,827

6,573

0

1

7,17

-0,149

июнь

38,7

30

6,9

6,434

6,030

6,838

0

1

6,76

0,021

июль

44,8

31

6,1

6,322

6,127

6,517

0

1

7,04

-0,134

август

51,3

32

6,5

6,382

6,212

6,551

0

1

6,62

-0,017

сентябрь

57,8

33

6,5

6,421

6,282

6,560

0

1

6,64

-0,020

октябрь

65,7

34

7,9

6,915

6,493

7,336

0

1

6,63

0,192

ноябрь

74,5

35

8,8

7,544

6,844

8,244

0

1

7,55

0,166

декабрь

84

36

9,5

8,197

7,295

9,098

0

1

8,59

0,105

2005

январь

10,5

37

10,5

8,965

7,853

10,078

1

1

9,55

0,100

февраль

20,4

38

9,9

9,277

8,328

10,226

0

1

10,64

-0,069

март

31,4

39

11

9,852

8,837

10,868

1

1

10,70

0,028

апрель

42,3

40

10,9

10,202

9,292

11,111

0

1

11,38

-0,042

май

53,8

41

11,5

10,635

9,740

11,530

0

1

11,57

-0,006

июнь

64,3

42

10,5

10,590

10,024

11,156

0

1

11,98

-0,123

июль

75,6

43

11,3

10,827

10,292

11,362

0

1

11,44

-0,012

август

86,4

44

10,8

10,818

10,467

11,168

0

1

11,63

-0,071

сентябрь

99

45

12,6

11,413

10,783

12,042

0

1

11,34

0,111

октябрь

112,8

46

13,8

12,209

11,259

13,160

0

1

12,36

0,117

ноябрь

127,7

47

14,9

13,107

11,876

14,339

1

1

13,64

0,093

декабрь

143,9

48

16,2

14,139

12,631

15,648

1

1

14,96

0,083

2006

январь

18

49

18

15,428

13,564

17,291

1

1

16,40

0,097

февраль

36

50

18

16,286

14,473

18,100

1

1

18,22

-0,012

март

56,5

51

20,5

17,692

15,547

19,838

1

1

19,01

0,079

апрель

75,3

52

18,8

18,062

16,386

19,738

1

1

20,91

-0,101

май

95,8

53

20,5

18,876

17,217

20,534

1

1

20,58

-0,004

июнь

115,6

54

19,8

19,184

17,874

20,495

1

1

21,36

-0,073

июль

134

55

18,4

18,922

18,224

19,621

0

1

21,15

-0,130

август

154,4

56

20,4

19,416

18,621

20,210

0

1

19,97

0,021

сентябрь

175,9

57

21,5

20,111

19,119

21,104

0

1

20,61

0,043

октябрь

198,7

58

22,8

21,008

19,749

22,268

1

1

21,60

0,056

ноябрь

223,8

59

25,1

22,374

20,625

24,123

1

1

22,90

0,096

декабрь

250,5

60

26,7

23,818

21,691

25,945

1

1

25,00

0,068

2007

январь

29,9

61

29,9

25,847

23,078

28,617

1

1

27,01

0,107

февраль

62,5

62

32,6

28,101

24,754

31,448

2

1

30,00

0,087

март

95,1

63

32,6

29,602

26,372

32,833

2

1

33,12

-0,016

апрель

128,9

64

33,8

31,003

27,918

34,089

2

1

34,45

-0,019

май

164,0

65

35,1

32,370

29,404

35,337

1

1

35,63

-0,015

июнь

201,5

66

37,5

34,082

30,965

37,200

2

1

36,82

0,018

июль

241,9

67

40,4

36,191

32,709

39,672

2

1

38,76

0,042

август

284,3

68

42,4

38,263

34,562

41,963

2

1

41,42

0,024

сентябрь

326,9

69

42,6

39,710

36,280

43,140

2

1

43,82

-0,028

октябрь

371,0

70

44,1

41,175

37,914

44,437

2

1

44,86

-0,017

ноябрь

420,9

71

49,9

44,087

39,974

48,200

2

1

46,07

0,083

декабрь

472,3

72

51,4

46,527

42,161

50,894

2

1

50,26

0,023

2008

январь

57,1

73

57,1

50,056

44,796

55,316

3

1

53,08

0,076

февраль

119,2

74

62,1

54,075

47,892

60,258

3

1

57,95

0,072

март

185,5

75

66,3

58,155

51,317

64,993

3

1

63,35

0,046

апрель

254,4

76

68,9

61,741

54,796

68,686

3

1

68,42

0,007

май

325,8

77

71,4

64,964

58,189

71,739

3

1

72,16

-0,011

июнь

397,2

78

71,4

67,112

61,167

73,057

3

1

75,13

-0,050

июль

481,3

79

84,1

72,781

65,043

80,520

4

1

76,03

0,106

август

559,6

80

78,3

74,623

68,240

81,006

3

1

84,40

-0,072

сентябрь

650,1

81

90,5

79,922

72,138

87,705

4

1

84,20

0,075

октябрь

750

82

99,9

86,589

76,961

96,217

5

1

91,60

0,091

ноябрь

843,8

83

93,8

88,995

80,977

97,014

4

1

101,04

-0,072

декабрь

951,9

84

108,1

95,371

85,781

104,961

5

1

101,03

0,070

2009

январь

115,8

85

115,8

102,189

91,256

113,121

5

1

109,76

0,055

февраль

231,2

86

115,4

106,598

96,376

116,819

5

1

118,60

-0,027

март

361,2

87

130

114,407

102,393

126,421

6

1

121,94

0,066

апрель

494,3

88

133,1

120,646

108,485

132,807

6

1

132,44

0,005

май

625,8

89

131,5

124,268

113,752

134,784

5

1

138,90

-0,053

июнь

90

1

140,05

июль

91

2

145,32

август

92

3

150,59

сентябрь

93

4

155,85

октябрь

94

5

161,12

ноябрь

95

6

166,39

декабрь

7

171,65

январь

8

176,92

февраль

9

182,19

март

10

187,46

апрель

11

192,72

май

12

197,99

суммкв

1,889

Контрольные данные

2009

июнь

131,6

июль

133,4

август

135,7

сентябрь

141,4

октябрь

146,7

ноябрь

151,5

Уравнение модели имеет следующий вид:

Проведем верификацию модели.

Верификация — проверка, способ подтверждения соответствия контрольных данных и прогнозных данных, полученных при помощи модели Брауна 1 порядка.

Оценка адекватности и точности

Качество модели с формально статистической точки зрения оценивается на основе ее адекватности и точности. Адекватность моделей оценивается путем исследования свойств остаточной компоненты, т. е. расхождений, рассчитанных по модели уровней и фактических наблюдений. Точность модели характеризует степень близости расчетных данных к фактическим. На основе характеристик точности и адекватности рассчитывается обобщенный показатель качества модели, который используется для определения лучшей модели. (рис. 5. 1)

Рис. 5.1 Остаточная компонента

Поскольку значения остаточной компоненты по сравнению с суммой квадратов всех значений остаточной компоненты расположены вблизи 0, то можно говорить об адекватьности и точности выбранной модели.

На основе построенной модели выполним прогноз (точечный и интервальный) с упреждением на 1 период (12 месяцев). Экстраполяция лежит в основе точечного прогноза. Он формируется путем подстановки в модель соответствующего значения фактора «Время», т. е. t. Интервальные прогнозы строятся на основе точечных.

Результат представим на рисунке 5. 2

Рис. 5.2 График модели

Заключение

В первой главе проанализирована предметная область, дана характеристика общим понятиям, таким, как услуга, доходы, компьютерная связь, компьютерная сеть.

Во второй и третьей главе были проанализированы исходные данные и оценены основные факторы, влияющие на исследуемый социально-экономический показатель — доходы от предоставления услуг компьютерной связи населению. Ими являются: инвестиции в основной капитал по деятельности связи и доходы населения.

Итогом проведения работы является построение двух моделей: трендовой модели и модели Брауна 1 порядка, а также получение интервального и точечного прогноза для моделей. В результате прогноза мы получили стабильный рост доходов услуг компьютерной связи населению на ближайшие 12 месяцев.

Применяемый в данной работе метод решения является достаточно простым в использовании, и полученные результаты можно наглядно воспринять путем построения соответствующих графиков.

Рекомендации

Вопреки сложившейся ситуации (мировой финансовый кризис) в 2010 г. ожидается стабильный рост доходов от предоставления услуг компьютерной связи населению.

Относительно основных факторов, которые влияют на доходы от предоставления услуг компьютерной связи населению, можно сказать следующее. Несмотря на кризисную ситуацию в стране, резкий спад инвестиций в основной капитал по деятельности связи наблюдался только в 2008 г., в то время как в 2009 г. они вновь стали увеличиваться. Доходы населения на протяжении 2002−2009 г. г. стабильно увеличиваются, что, несомненно, прямо пропорционально увеличению исследуемого социально-экономического показателя

Особенностью доходов от предоставления услуг компьютерной связи населению связи является то, что существенная доля (около 97%) в них принадлежит доходам от сети Интернет. Развитие глобальной сети отличается сочетанием революционности и эволюционности. В ближайшие пять-десять лет развитие мировой инфраструктуры телекоммуникаций приведет к революционным и устойчивым изменениям в методах коммерции, в общественной и государственной жизни, причем эти изменения затронут как развитые, так и менее развитые страны. С другой стороны, развитие глобальной сети скажется и на местных рынках, и на методах управления компаниями.

Можно посоветовать предприятиям продолжать наращивание объемов оказания услуг, применять маркетинг для привлечения клиентов.

Литература

1. Давнис Валерий Владимирович. Адаптивное прогнозирование экономических процессов (Модели и методы), Воронеж, — 1999 356 c.

2. Дробышев Г. Н., Герасимова В. В. Институциональный механизм регулирования рынка бытовых услуг как экономической системы: Монография, Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та. — 2004.

3. Лукашин Ю. П. Адаптивные мотоды краткосрочного прогнозирования временных рядов. Москва: «Финансы и статистика». — 2003.

4. Хусаинов М. К. Мировой опыт развития сферы услуг в условиях глобализации экономики. / Хусаинов М. К. // Актуальные проблемы современных наук. — 2004. — № 4.

5. www. rosinvest. com

6. www. ukrstat. gov. ua

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой