Изучение зависимости доходов телефонных компаний

Оглавление

Введение 2

Глава 1. Развитие телекоммуникационной сети 4

§ 1 Состояние и перспективы развития телефонных сетей 4

§ 2 Факторы, влияющие на доход 7

Глава 2. Эконометрическое исследование 9

§ 1 Методы исследования 9

§ 2 Набор параметров и их описание 11

§ 3 Выбор модели 15

Заключение 18

Список  литературы 2

Введение

В настоящее время человечество переходит на новый информационный этап своего развития. Информация становится важнейшим стратегическим ресурсом, а информационный бизнес - одним  из наиболее прибыльных и перспективных. Образно говоря, действует известный принцип: "Кто владеет информацией, тот владеет миром". Международный рынок информационных средств, продуктов и услуг представляет собой крупный сегмент мировой финансовой системы. Информационное обеспечение жителей планеты может быть гарантировано только надежной и все охватывающей работой связи, в первую очередь - телефонной. Она призвана обеспечить поиск и доставку необходимой информации каждому конкретному человеку в надлежащее время, в необходимом количестве и требуемого качества. Телефонная связь позволяет ее абонентам активно участвовать как в получении информации, так и ее создании. В таких условиях информация становится нужным продуктом и товаром в разных видах человеческой деятельности. Поэтому, в начале XXI в. уровень развития телефонной связи во многом характеризует социально-экономическое состояние страны, ее роль и место в мирохозяйственной системе.

Связь в целом и, особенно телефонная - одна из наиболее экономически эффективных  отраслей хозяйства. Однако в отечественной  экономико-географической литературе до недавнего времени практически  не рассматривалась (впервые она  была охарактеризована как самостоятельная  отрасль в учебнике Н.В. Алисова, Б.С. Хорева «Экономическая и социальная география мира», 2000 г.). В зарубежной науке данный вопрос рассматривается  обычно в рамках новой ветви экономической  географии - «телегеографии», изучающей  сети и средства электросвязи и различные  виды телефонного обмена сообщениями.

Суммарный доход телекоммуникационных компаний ежегодно составляет 1,5 - 2 трлн. долл. - это больше, чем в любой из таких отраслей мировой промышленности, как например, нефтяная. Небольшие текущие затраты в телекоммуникациях, по сравнению с отраслями промышленности, превратили связь в самую эффективную отрасль народного хозяйства мира. На телефонную связь приходится не менее половины всего оборота телекоммуникаций. Традиционная телефонная связь, обеспечивая голосовое общение, предоставляет своим пользователям огромный спектр услуг: передача через телефонные сети больших массивов данных и подключение к всемирной компьютерной системе Интернет. В современной системе телекоммуникаций телефонная связь -неотъемлемая часть системы Интернет. Тем самым многократно возрастает информационное поле каждого абонента телефонной сети.

На сегодняшний день телефонная связь прочно входит в каждый дом. Конечно, в Приднестровье масштабы всеобщей «телекоммуникации» не столь  впечатляющи, как в развитых странах, но, тем не менее, весьма значительны. Актуальность развития телекоммуникаций в Приднестровье очевидна, как  никогда.

Целью данной курсовой работы является изучение зависимости доходов телефонных компаний.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. определить от чего в большей мере зависят доходы телефонных компаний;
2. построить макроэкономическую модель доходов телефонных компаний;
3. обработать данные при помощи прикладных пакетов, таких как  “Statistica” и “Execel”;
4. провести анализ данных.

Глава 1. Развитие телекоммуникационной сети

§ 1 Состояние и перспективы развития телефонных сетей

Телефонная связь - передача на расстояние речевой информации, осуществляемая электрическими сигналами, распространяющимися по проводам, или  радиосигналами; вид электросвязи. Телефонная связь обеспечивает ведение  устных переговоров между людьми, удалёнными друг от друга практически  на любое расстояние. Телефонная связь  сводится к преобразованию звуковых колебаний в электрические сигналы  в микрофоне телефонного аппарата (ТА)  говорящего абонента, передаче этих сигналов по телефонным каналам  связи  и их обратному преобразованию в телефоне ТА слушающего абонента в звуковые колебания, воспроизводящие  речь. Коммутация каналов связи в  целях организации временных  соединений ТА друг с другом производится на телефонных станциях (ручным, полуавтоматическим или автоматическим способом).

Телефонная связь —  один из наиболее массовых и оперативных  видов связи, она обеспечивает обмен  информацией во всех областях человеческой деятельности: в промышленности, сельском хозяйстве, государственном управлении, науке, культуре, здравоохранении, сфере  бытового обслуживания и т. п.

Современная телефонная связь  характеризуется высокой степенью автоматизации и универсальностью технических средств. Во многих странах (ФРГ, Бельгия, Нидерланды и др.) полностью  автоматизирована вся телефонная связь.

Линии связи, используемые в  телефонной сети, — воздушные, кабельные, радиорелейные, спутниковые — входят (обычно в различных комбинациях) в состав многоканальных систем передачи информации и представляют собой  сложные технические сооружения: например, на некоторых междугородных кабельных линиях число управляемых дистанционно промежуточных усилителей достигает нескольких тысяч. По высокочастотным кабельным и радиорелейным линиям осуществляется также электросвязь комбинированного вида — видеотелефонная.

Единственной телефонной компанией в Приднестровье, является совместное закрытое акционерное общество «Интерднестрком» (IDC).

ЗАО «Интерднестрком» - крупнейший телекоммуникационный оператор на территории Приднестровья, входящий в холдинг  компаний «Шериф».

Основными направлениями  деятельности компании на сегодняшний  день являются:

1. мобильная связь;
2. местная телефонная, междугородная и международная связь;
3. доступ в Интернет;
4. телевидение.

Свою деятельность компания «Интерднестрком» начала в 1998 году с  развертывания на территории Приднестровья  одной из самых перспективных  и быстро развивающихся систем интегрированной  сети мобильной связи на базе технологии CDMA-2000. Начав свою работу в качестве мобильного оператора, на данный момент компания «Интерднестрком» является универсальным  телекоммуникационным оператором, одним  из немногих операторов связи на всем постсоветском пространстве, который  предоставляет своим абонентам  самый полный спектр современных  услуг связи.

IDC - современная, динамично  развивающаяся компания, постоянно  внедряет и развивает современные  технологии мобильной и проводной  телефонии, технологии высокоскоростной  передачи данных, мультисервисных  сетей. На базе собственной  мультисервисной сети связи IDC предоставляет полный спектр  самых современных телекоммуникационных  услуг и интегрированных решений  потребителям всех сегментов рынка: от частных пользователей до корпоративных клиентов. Услуги компании рассчитаны на комплексное удовлетворение потребностей каждого клиента в качественной современной связи и строятся по модели Quadro Play, которая включает в себя передачу голоса, видео и данных при одновременной поддержке мобильности пользователя.

Компания «Интерднестрком» владеет и управляет собственной  современной магистральной сетью  по всему Приднестровью, предоставляет  услуги международной и междугородной  связи конечным пользователям, используя  инфраструктуру международных операторов-партнеров. Внедряя самые передовые технологии, IDC постоянно совершенствует инфраструктуру своих сетей. Многообразие внедряемых технологий позволяет абонентам  компании пользоваться самыми современными телекоммуникационными услугами.

Заботясь о потребностях своих абонентов компания «Интерднестрком» открыла 17 центров обслуживания абонентов, в 9 городах Приднестровья, чтобы  предоставлять высококачественные услуги. Дилерская сеть компании насчитывает  более 70 точек обслуживания, способных  удовлетворить нужды любого абонента.

§ 2 Факторы, влияющие на доход

На величину дохода предприятия  влияют как внутренние, так и внешние  факторы. К внешним относятся: природные условия; государственное регулирование цен, тарифов, налоговых ставок, процентов; штрафные санкции; состояние рынка; регулируемые государством отпускные цены на некоторые товары и продукцию; нарушение дисциплины со стороны деловых партнеров; благоприятные или неблагоприятные социальные и другие условия.

Перечисленные факторы являются внешними, так как они не зависят  от деятельности предприятия, но могут  влиять на объем полученного дохода.

Внутренние факторы –  это те факторы, которые непосредственно  зависят от деятельности сотрудников  предприятия. В свою очередь они  подразделяются на производственные и внепроизводственные.

Внепроизводственные факторы  включают в себя: снабженческую деятельность; сбытовую деятельность; социальные условия  труда и быта; политика ценообразования  на предприятии; материальное положение  и экономическая заинтересованность работников.

Производственные факторы  характеризуют наличие, использование  средств и предметов труда, трудовых ресурсов. Они в свою очередь делятся  на экстенсивные и интенсивные. Экстенсивные факторы являются количественными показателями и влияют на полученный доход через: изменение объема средств труда; изменение времени работы оборудования; изменение количества предметов труда; изменение численности персонала; фонда рабочего времени.

Интенсивные факторы характеризуют  эффективность (качество) использования  хозяйственных ресурсов. К ним  относят: производительность труда; прогрессивные  методы продаж; современные технологии и обработки вне оборотных средств; оборачиваемость оборотных средств; квалификация персонала и т.д.

При определении эффективности  деятельности предприятия особое внимание обращают именно на интенсивные производственные факторы, рост показателей качества является основным путем повышения  доходности.

В значительной степени размеры  полученного дохода зависят от того, насколько рационально, экономно расходуются  в производстве материальные ресурсы. Уменьшение величины совокупных материальных затрат на единицу продукции обеспечивает снижение ее себестоимости.

Актуальность показателей  развития телефонной связи общего пользования, заключается в констатации тесной зависимости между телефонной связью и социальным, экономическим и  институциональным развитием. Считается, что современные средства связи  носят щадящий характер в отношении  окружающей среды. Без наличия хорошо развитой инфраструктуры связи устойчивое развитие вряд ли является возможным. Средства связи крайне необходимы для  обеспечения устойчивого развития.

 Многие факторы, влияющие на доход, имеют, как численное выражение, та и денежное выражение, поэтому в таком анализе параметрические меры измерения, не играют значительную роль. Так же при анализе следует учитывать временной интервал между влиянием фактора и результатом его влияния. Для изучения зависимости доходов телефонной компании используем временной интервал равный одному году.

Глава 2. Эконометрическое исследование

§ 1 Методы исследования

Эконометрика – это  самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических  результатов, приемов, методов и  моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических  измерений, математико-статистического  инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической  теорией.

Эконометрия  связывает  экономическую теорию, прикладные эконометрические исследования и практику. Благодаря  эконометрии осуществляется обмен  информацией между этими взаимодополняющими областями, происходит обогащение и  взаимное развитие теории и практики.

Эконометрия дает методы экономических  измерений, а также методы оценки параметров моделей микро- макроэкономики. При этом экономические теории выражаются в виде математических соотношений, а затем проверяются эмпирически  статистическими методами. Кроме  того, эконометрия активно используется для прогнозирования экономических процессов и позволяет проводить планирование как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий.

Эконометрическое моделирование  реальных социально-экономических  процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических  и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и  развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев  социально-экономического развития анализируемой  системы (многовариантные сценарные  расчеты, ситуационное моделирование).

В экономике, как и в  большинстве других научных дисциплинах, не существует и не может существовать абсолютных точных утверждений. Любое эмпирическое утверждение имеет вероятностную природу. В частности, экономические измерения содержат различного рода ошибки. Таким образом, в прикладных экономических исследования требуется использовать статистические методы. Методы эконометрии, позволяющие проводить эмпирическую проверку теоретических утверждение и моделей, выступают мощным инструментом развития самой экономической теории. С их помощью отвергаются одни теоретические концепции и принимаются другие гипотезы. Важно, что эконометрические методы одновременно позволяют оценить ошибки измерения экономических величин и параметров модели. Рассмотрим два метода исследование: множественная регрессия и корреляция, а также временные ряды.

Регрессионный анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y(доход телефонной компании) и одной или несколькими независимыми переменными x₁, x₂, …, x_р (факторы влияющие на доход). Независимые переменные иначе называют регрессорами или объясняющими переменными, а зависимые переменные —результатом.

Множественная регрессия - уравнение связи с  несколькими независимыми переменными:

             (1)

где у  - зависимая переменная (моделирующий показатель);

x₁, x₂, …, x_р - независимые переменные (факторы).

Основная  цель множественной регрессии построить  модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого  из них в отдельности, а так  же совокупное их воздействие на моделирующий показатель.

Корреляционный  анализ представляет собой статистический метод выявления взаимозависимостей между несколькими признаками. Он позволяет установить сам факт существования связи в отличие от регрессионного анализа, когда находится математическая функция, ее определяющая.

Не ко всем данным можно применить подобную процедуру. Используемые для анализа наблюдения должны быть случайно выбранными из нормально  распределенной генеральной совокупности.

Чтобы более детально определить влияние независимых переменных на результатирующий признак, а так же определить какие именно факторы влияют на доходность телефонных компаний и в какой степени, проведем регрессионный и корреляционный анализ.

§ 2 Набор параметров и их описание

Как было сказано ранее  на показатель дохода, влияет множество  факторов, как внутренних, так и  внешних. Однако, включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.

Рассмотрим  практическим путем  факторы, влияющие на доход  такие как: число основных телефонных аппаратов, число междугородних таксофонов, число переговорных пунктов, доходы и расходы населения.

Факторы, включаемые во множественную  регрессию, должны отвечать следующим требованиям:

1. должны быть количественно измеримы;
2. не должны быть интеркоррелируемы или находится в функциональной зависимости;
3. в одну модель нельзя включать совокупный фактор и образующий его частные факторы, что может привести к неоправданному увеличенному влиянию на результат;
4. количество факторов в модели не должно превышать 1/3 числа наблюдений.

Отбор факторов осуществляется на 2 стадиях:

1. подбираются факторы исходя из сущности рассматриваемой проблемы;
2. на основе матрицы показателей корреляции, определяют t – статистику для параметров регрессии.

На основе рассматриваемой  темы были подобранны данные, представленные с 1996 по 2009 года и выборка, т.е. n равно 14, табл.1. Все указанные данные количественно измеримы, что удовлетворяет первому требованию по включению факторов в модель.

Таблица 1

Исследуемые факторы модели зависимости доходов телефонных компаний

Одним из наиболее значимых требований к факторам, является тот факт, что  факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в  функциональной связи. Исходя из этого, рассчитаем коэффициенты интеркорреляции (т.е. корреляции между объясняющими переменными), что позволит исключать из модели дублирующие факторы. Считается, что две переменные явно коллинеарные, т.е. находятся между собой в линейной зависимости, если      .    (2)

Рассмотрим матрицу коэффициентов  корреляции - зависимость доходов  телефонных компаний (Y)  от следующих факторов: число основных телефонных аппаратов (Х1), число междугородних таксофонов (Х2), число переговорных пунктов (Х3), доходы (Х4) и расходы (Х5) населения (Рис.1).

Рис.1 «Матрица коэффициентов корреляции - зависимость доходов телефонных компаний»

По величине парных коэффициентов  корреляции обнаружена явная корреляция таких факторов как: число основных телефонных аппаратов и число междугородних таксофонов, число основных телефонных аппаратов и доходы населения, число основных телефонных аппаратов и расходы населения, число междугородних таксофонов и доходы населения, число междугородних таксофонов и расходы населения, дохода и расходы населения. Корреляция между выше перечисленными факторами превышает  0,75, что показывает  высокое влияние факторов друг на друга. Такая довольно высокая корреляция говорит о функциональной зависимости факторов, другими словами нельзя определить их изолированное влияние на результативный признак – доход телефонных компаний, и тем самым параметру уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.

Если в модель будут включены факторы с высокой интеркорреляцией, когда R_y,x1<R_x1,x2 для зависимости у = a + b₁*x₁ + b₂*x₂ + E , то тогда это может привести к нежелательным последствиям, а именно система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.

Объем выборки позволяет  включить 4 фактора. Проведя  эконометрический  анализ данных, наблюдаем мультиколлинеарности факторов. Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами.

Стремление  определителя матрицы межфакторной корреляции к нулю  говорит о сильной мультиколлинеарности факторов и ненадежности результатов множественной регрессии. Для устранения мультиколлинеарности исключении из модели одного или нескольких факторов. Главным образом рекомендуется исключить тот фактор, который имеет не достаточно тесную связь с результативным показателем (Y) и наибольшую тесноту связи с другими факторами (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5).  Такими факторами, являются число междугородних таксофонов (Х2), доходы (Х4) и расходы (Х5)населения.

 Исходя из вышесказанного, оставляем в модели два фактора, которые отвечают требованиям включения факторов в модель, а так же корреляция между которыми не превышает 0,7. Таким образом, в модель входят факторы: число основных телефонных аппаратов (Х1) и число переговорных пунктов (Х3) (Рис.2).

 Рис.2 «Матрица коэффициентов  корреляции факторов, отвечающим  требованиям включения в модель»

§ 3 Выбор модели

Существуют различные виды моделей  уравнения регрессии. Рассмотрим наиболее распространенные: линейная, степенная, показательная. Для выбора одной наиболее лучшей, необходимо произвести полную оценку модели, а именно рассчитать параметры уравнений, оцените тесноту связи для каждого уравнения, оценить значимость коэффициентов регрессий, оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. При этом учитывать следующие табличные значения F_таб. = 2,5655 и t_таб. = 2,1448, а так же а=0,05.

Линейная модель.

Линейная модель уравнения  множественной регрессии имеет  вид:

у = -611857+ 5,528* х1 -2447,06* х2

Исследуя данную модель можно  говорить о тесной связи между  признаками, что подтверждается коэффициентом  корреляции, который равен 0,9876.  Квадрат  коэффициента корреляции, является коэффициентом  детерминации и равен 0,9754, что говорит  о том, что уравнением регрессии объясняется 97,54% дисперсии результативного признака, а на долю других факторов приходится лишь 2,46%. Для оценки качества модели в целом был высчитан F - критерия Фишера равный 217,7031. Сравнивая  F_таб. и F_фак. делаем вывод, что уравнение значимо в целом и параметры a, b1, b2 не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующих факторов  х1, х2, так как F_таб. <  F_фак.

t – критерий для R (корреляция) равен -12,23, t – критерий для параметра а равен -12,2346, для b1 равен 19,417, для b2 равен -1,9506, t таб. = 2,5655. Так как tb1 > tтаб., tа, tb2 и tr < tтаб., то признаем статистическую незначимость параметров регрессии и показателя тесноты связи.

Степенная модель.

Степенная модель уравнения множественной регрессии имеет вид:

у = 3,2418E-50+ х1^10,38 + х2^0,66

Исследуя данную модель можно  говорить о тесной связи между  признаками, что подтверждается коэффициентом  корреляции, который равен 0,9123. Квадрат коэффициента корреляции, является коэффициентом детерминации и равен 0,8324, что говорит о том, что уравнением регрессии объясняется 83,24% дисперсии результативного признака, а на долю других факторов приходится лишь 6,76%. Для оценки качества модели в целом был высчитан F - критерия Фишера равный 27,3046. Сравнивая F_таб. и F_фак. можно сделать вывод, что уравнение значимо в целом и  параметры a, b1, b2 не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующих факторов  х1, х2, так как F_таб. <  F_фак.

t – критерий для R (корреляция) равен -6,602, t – критерий для параметра а равен -6,602, для b1 равен 7,3085, для b2 равен 1,5576, t таб. = 2,5655. Так как tb1 > tтаб., tа, tb2 < tтаб., tr < tтаб., то признаем статистическую незначимость параметров регрессии и показателя тесноты связи.

Показательная модель.

Показательная модель уравнения множественной регрессии имеет вид:

у = 0,60638+ 1,00007^х1 + 1,0996^х2

Исследуя данную модель можно  говорить о тесной связи между  признаками, что подтверждается коэффициентом  корреляции, который равен 0,9113. Квадрат коэффициента корреляции, является коэффициентом детерминации и равен 0,8304, что говорит о том, что уравнением регрессии объясняется 83,04% дисперсии результативного признака, а на долю других факторов приходится лишь 6,96%. Для оценки качества модели в целом был высчитан F - критерия Фишера равный 26,9289. Сравнивая F_таб. и F_фак. Можно сделать вывод, что уравнение значимо в целом и параметры a, b1, b2 не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующих факторов  х1, х2, так как F_таб. <  F_фак.

 t – критерий для R (корреляция) равен -0,3030, t – критерий для параметра  а равен -0,3030, для b1 равен 7,334, для b2 равен 2,2926, t таб. = 2,5655. Так как tb1 > tтаб., tа, tb2 < tтаб., tr < tтаб., то признаем статистическую незначимость параметров регрессии и показателя тесноты связи.

Проведя исследования по трем моделям: линейной модели уравнения  регрессии, показательной модели уравнения  регрессии и степенной модели уравнения регрессии делам вывод  о не значимости моделей в целом. Ни одна из рассмотренных моделей  не является статистически значимой, так как не смотря на то что индекс корреляции и индекс детерминации высокие, но оценка значимости  индекса корреляции меньше табличного это говорит о том, что индекс корреляции является не значимым ни в оной модели. Это может быть связано с тем, что возможно существуют другие факторы, которые дали лучшие результаты по индексу корреляции и по критерию Стьюдента. Например, такие нерассмотренные факторы как: количество людей использующие для общения социальные сети, количество минут использующиеся на переговоры и так далее. Или другая причина – данный случай похож на случай в индуктивной статистике. Критерий Стьюдента в этом случае может быть низок из-за небольшого объема выборки. Если бы кроме небольшого числа выборки можно было бы говорить о не нормальном распределении показателя, то в таких случаях можно воспользоваться непараметрическим статистическим критерием - U-критерий Манна-Уитни, используемым для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, измеренного количественно.

Заключение