ВВЕДЕНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 9
1.1 Понятие и методы прогнозирования 9
1.2 Множественная регрессия 15
1.3 Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания 19
1.4 Нейронные сети 24
1.4.1 Базовая искусственная модель 26
1.5 Сезонная декомпозиция 29
Выводы по главе 34
2 АНАЛИЗ РЫНКА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ В РФ 36
2.1 Рынок телекоммуникационных услуг в РФ 36
2.2 Динамика развития рынка широкополосного доступа в Интернет 39
2.3 Динамика развития рынка мобильной связи 42
2.4 Изменение выделенных показателей во времени 45
Выводы по главе 54
3 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ В РФ С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММЫ STATISTICA 55
3.1 Обоснование выбора программного пакета STATISTICA 55
3.2 Множественный регрессионный анализ для доходов от услуг мобильной
связи 56
3.3 Прогнозирование доходов от услуг мобильной связи с применением
методов сезонной декомпозиции и экспоненциального сглаживания 63
3.4 Прогнозирование объема интернет-аудитории с применением методов
экспоненциального сглаживания и нейросетевого моделирования 81
Выводы по главе 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 95
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 99
ПРИЛОЖЕНИЕ

Купить

В настоящее время решающее значение для повышения конкурентоспособности российской экономики имеет развитие и широкое применение телекоммуникационных технологий. Отрасль связи и телекоммуникаций является одной из самых быстроразвивающихся и опережает темпы роста других отраслей экономики страны.
В то же время, объемы производства продукции отрасли в Российской Федерации значительно ниже объемов производства аналогичной продукции в экономически развитых странах. В целях эффективного управления отраслью связи и телекоммуникаций особо актуальной становится необходимость проведения комплексного статистического анализа и прогнозирование ее важнейших показателей, статистическое исследование тенденций изменения структурных сдвигов и перспектив развития отрасли. Современные методы статистического прогнозирования позволяют с высокой точностью предсказать практически все возможные показатели. Под прогнозированием понимают специальное научное исследование конкретных перспектив дальнейшего развития какого-либо процесса. Перспективы, которые необходимо предсказывать, чаще всего описываются временными рядами. Временным рядом называют последовательно измеренные через некоторые (зачастую равные) промежутки времени данные [1, с. 21].
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является рынок телекоммуникационных услуг в РФ.
Предметом исследования являются основные показатели рынка телекоммуникационных услуг, такие как объем аудитории широкополосного Интернета и доходы от услуг мобильной связи.
Цель выпускной квалификационной работы заключается в проведение статистического анализа экономических показателей рынка
телекоммуникационных услуг в России, а также прогнозирование его развития в будущем.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Рассмотреть теоретические основы статистического анализа и прогнозирования.
- Проанализировать состояние рынка телекоммуникационных услуг в РФ.
- Провести статистический анализ экономических показателей рынка.
- Построить прогноз развития рынка телекоммуникационных услуг на предстоящий год.
Теоретической базой данной работы послужили труды ведущих зарубежных и отечественных ученых, таких как Боровиков В.П., Кремер Н.Ш., Шмойлова Р.А., Юзбашев М.М.
Информационной основой выпускной квалификационной работы являются материалы преддипломной практики, теоретические материалы по прогнозированию и статистическому анализу, статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ и маркетинговой группы TNS.
В данной работе были использованы следующие методы анализа: множественная регрессия, методы экспоненциального сглаживания, сезонной декомпозиции и нейросетевого моделирования.
Структура выпускной квалификационной работы состоит из введения, трех глав и заключения. В общей сложности 103 страницы выпускной квалификационной работы, в том числе 20 формул, 4 таблицы, 69 рисунков и 36 использованных источников.
В первой главе были рассмотрены теоретические основы статистического анализа и прогнозирования. Раскрыты основные понятия и определения прогнозирования. Особенностью прогнозирования является то, что оно описывает возникновение процессов и объектов в будущем, которые в данный момент недоступны непосредственному восприятию и проверке на практике. Далее дано определение методам прогнозирования, а также рассмотрены
классификации методов и моделей прогнозирования. Было выяснено, что метод прогнозирования лучше всего выбирать в зависимости от требуемой длины прогноза. По времени прогнозирования, прогнозы делятся на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. На данный момент известно более 150 методов прогнозирования. Затем был изучен метод статистического анализа - множественная регрессия, основной целью которой является построение модели с большим числом факторов, а также определение влияния факторов на независимую переменную. Также в главе рассмотрены и изучены 3 метода прогнозирования: экспоненциальное сглаживание, нейросетевое
моделирование и сезонная декомпозиция. Метод сезонной декомпозиции в основном применяется, когда в исходных данных присутствует сезонность. В то время как метод экспоненциального сглаживания может, как учитывать так и не учитывать сезонность. Отличительной особенность нейронных сетей является способность к обучению и обобщению накопленных знаний.
Во второй главе проанализировано состояние рынка
телекоммуникационных услуг в России. Здесь рассмотрены основные сегменты данного рынка, к ним относятся: проводная телефонная связь, мобильная связь, услуги широкополосного доступа в Интернет, услуги платного ТВ. По данным консалтингового агентства «ТМТ Консалтинг» был определен объем рынка телекоммуникаций в России за 2015 год, который составил 1,68 трлн. руб. Было выявлено, что сегмент широкополосного доступа в Интернет и сегмент сотовой связи формируют свыше половины доходов рынка. Отдельно была рассмотрена динамика развития рынка широкополосного доступа в Интернет и рынка мобильной связи. Темпы роста доходов данных сегментов и в целом рынка телекоммуникационных услуг начали немного снижаться, это объясняется тем, что рынок находится на стадии зрелости (высокое насыщение). Далее были выделены основные показатели, оказывающие влияние на доходы от услуг мобильной связи, затем был изучен ретроспективный статистический материал выделенных показателей за 2011-2015 гг., и проанализирована динамика их изменения во времени.
В третьей главе проведен статистический анализ экономических показателей рынка, а также построен прогноз развития рынка телекоммуникационных услуг на 2016 год. Также в главе проведено обоснование выбора программного продукта STATISTICA в качестве среды анализа и прогнозирования. Далее была построена множественная регрессионная модель с целью проведения анализа выбранных независимых переменных (X) на зависимую переменную - доходы от услуг мобильной связи (Y). Для общей оценки качества построенной эконометрической модели вычислены такие характеристики как коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя относительная ошибка аппроксимации, а также проверена значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера и t- критерия Стьюдента. Таким образом, в соответствии с процедурой пошаговой регрессии с включением предикторов, подмножество независимых переменных, которое наилучшим образом предсказывает зависимую переменную (Y), содержит следующие факторы: Объем продаж мобильных телефонов (xi), Количество пользователей мобильного интернета (x2), Доходы населения (x5), Количество абонентских устройств подключенных к мобильной связи (хд), Индекс инфляции (x7). По результатам регрессионного анализа сделан вывод об адекватности построенной линейной модели.
Далее было осуществлено прогнозирование доходов от услуг мобильной связи на 2016 год с применением таких методов прогнозирования как, метод сезонной декомпозиции и метод экспоненциального сглаживания с учетом сезонности (Винтерс). Сравнивая результаты применения двух статистических методов прогнозирования, сделан вывод, что оба метода, в целом, предсказывают уменьшение доходов от услуг мобильной связи в 2016 году. Также были рассчитаны средние абсолютные ошибки построенных прогнозов для каждого метода.
Затем был построен прогноз развития объема аудитории Интернета до февраля 2017 года с применением методов экспоненциального сглаживания и нейросетевого моделирования. Сравнивая результаты применения двух статистических методов прогнозирования - экспоненциального сглаживания и нейронных сетей, сделан вывод, что оба метода, в целом, предсказывают тенденцию роста числа пользователей сети Интернет с компьютеров и ноутбуков. Также были рассчитаны средние абсолютные ошибки построенных прогнозов для каждого метода.

Купить