82068 (589631), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

D^j _i,12 = x^j _i(t-11) - x^j _i(t-12) - изменение объема трафика по i –ой услуге в j-ом регионе за t-11-ый месяц текущего года по сравнению с t-12 – ым месяцем текущего года.

D^j _i = x^j _it - x^j _i(t-12) - изменение объема трафика по i –ой услуге в j-ом регионе за t-ый период текущего года по сравнению с t–ым периодом предшествующего текущему года, t - текущий период текущего года.

На нее (на значение x^j_it) влияют все присущие j-тому региону и i - той категории потребителей факторы. Эти факторы для разных регионов разные. Но существует официально принятое разбиение всех регионов Казахстана на группы однородных по составу факторов регионов.

Величина D^j _i удовлетворяет равенству:

D^j _i = x^j _it - x^j _i(t-12) = [ x^j _it - x^j _i(t-1) ]+[x^j _i(t-1) - x^j _i(t-2) ] +….+ [x^j _i(t-10) - x^j _i(t-11) ]+ [x^j _i(t-11) - x^j _i(t-12) ] = D^j _i1 + D^j _i2 +…+ D^j _i,11+ D^j _i,12.

Если рассматривать значения D _i (индекс j мы удаляем, ибо его значение зафиксировано) как реализации случайной величины ξ, равной сумме зависимых случайных величин ξ₁ ,…, ξ₁₂ (имеющих реализации D^j _i1 , D^j _i2 , … , D^j _i,11, D^j _i,12), то не сможем оценить ожидаемое значение и вариабельность (дисперсию) случайной величины ξ, не зная реализации случайных величин ξ₁ ,…, ξ₁₂ в текущие месяцы. Надо дождаться наступления 13-го месяца чтобы получить значения случайной величины ξ. Было бы хорошо знать реализации случайных величин ξ₁ ,…, ξ₁₂ в текущие месяцы и по ним прогнозировать годовые приросты. Но этого нет, поэтому дисперсию случайной величины ξ оцениваем отдельно, зная значения его реализаций.

Наша задача – оценить количественно темп роста объемов потребляемых трафиков интерне та, чтобы планировать будущие значения трафика и доходы от предоставления услуг интернета частным предприятиям и частным лицам, занимающихся бизнесом, ибо развитию малого и среднего бизнеса государство уделяет достаточно большое внимание. Для нашей оценки используем фактические данные по доходам от выделенного нами вида услуги связи.

Воспользуемся для решения нашей задачи коэффициентом вариации v=s/x_cp , вычисленным по 48 значениям D^j _i для каждого из 6 областей и .2-х городов. Значение v=s/x_cp дает оценку типичности средней x_cp , показывает степень вариабельности показателя "объем трафика (в тысячах минут)". Таблица вычисленных значений v, s, x_cp 6 областей и .2-х городов приведена ниже.

Временные ряды типа "текущий месяц минус предыдущий месяц) текущего года" имеют следующие значения средних x_cp , стандартных отклонений s и коэффициента вариации v=s/x_cp

	Акмол ОДТ	АстанаТК	Алм ОДТ	Караг ОДТ	ЮКО ОДТ	Атыр ОДТ	Мангис ОДТ	Алм ТК
средние	5,7314255	20,556287	5,7512849	10,774021	9,860484	12,734383	9,37009	37,67572
ст откл	42,114477	54,948763	37,071001	82,223012	102,41279	55,112835	45,18711	112,75800
ст откл \средние	7,3479934	2,6730879	6,4456904	7,6315992	10,386183	4,3278763	4,822484	2,992855

Временные ряды типа "текущий месяц текущего года минус текущий месяц предыдущего года" имеют следующие значения средних x_cp, стандартных отклонений s и коэффициента вариации v=s/x_cp

	Акмол ОДТ	АстанаТК	АлматыОДТ	Караг ОДТ	ЮКО ОДТ	Атыр ОДТ	Мангис ОДТ	Алм ТК
средние	86,32453	279,29863	77,1326722	145,3621	187,79201	232,8838889	126,7183819	511,1628
ст откл	65,02153	66,112384	73,2159894	114,3598	198,04833	149,5571779	66,35339535	115,9928
ст откл\средние	0,753222	0,2367086	0,94922148	0,786724	1,0546153	0,642196327	0,523628808	0,226919

Коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин. При этом исходят тго, что если v=s/x_cp >0,40, то показатель "объем трафика (в тысячах минут)" имеет большую вариа бельность в области. А так как этот показатель имеет возрастающую динамику, то условие v=s/x_cp >0,40 показывает быстрый рост потребления услуг интернета в течение рассматриваемых 48-ми месяцев. Вычисленные значения коэффициента v=s/x_cp по данным типа "(текущий месяц минус предыдущий месяц) текущего года" показывают, что все рассматриваемые 6 областей и города Астана, Алматы являются (в помесячном исчислении) "быстро растущими". Но среди них города являются в меньшей степени "быстро растущими", объем потребления интернет-услуг в этих городах растет относительно меньше, чем в областях: v(АлматыТК)= 2,992855, v(АстанаТК)= 2,6730879. Хотя в областях значения v гораздо выше: v(Акмол ОДТ)=7,3479934,v(Алм ОДТ)= 6,4456904, v(Караг ОДТ) =7,6315992, v(ЮКО ОДТ)=1,0546153.

Такими "быстро растущими", как видим из таблиц, являются все рассматриваемые 6 областей. В городах Астана, Алматы значения коэффициента вариации меньше, чем 0,40: v=s/x_cp =0,2367086 <0,40, v=s/x_cp =0,226919<0,40.

Для данных типа "текущий месяц текущего года минус текущий месяц предыдущего года". Следовательно, они (в годовом исчислении) не являются "быстро растущими", объем потребления интернет-услуг в этих городах растет относительно меньше, чем в областях, в которых появляется все больше пользователей интернета из-за роста их доходов, ввода новых АТС и из-за других причин.

Выводы для динамик изменений объемов трафика для областей 3-х групп регионов совпадают с ниже приведенными выводами, полученными для значений субъективных предпочтений рассматриваемой категорий населения – частных предпринимателей и частных фирм в интернет-услугах. Диаграмма 1 это иллюстрируют.

На рисунке вышеуказанные диаграммы для 3-х типов регионов приведены в одном масштабе. Это позволяет легко сравнивать между собой субъективные предпочтения частных предпринимателей и частных фирм интернета в наших 3-х типах регионов.

Литература

1. Ильин В. И. Поведение потребителей. СПб, 2000г.

2. Энджел Д., Блэкуэлл Р. Миниард П. Поведение потребителей. СПб, Питер, 1999г., 488 с.

3. Теория потребительского поведения и спроса. \ (сер. "Вехи экономической мысли", вып. 1). Под ред. В. М. Гальперина. – СПб.: Экон. Школа. 1993 г. – 380 с.

4. Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф, 1997 г

5. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: учебник. -М.: МГУ им. Ломоносова, Изд-во "Дис",1998г.– 368 с

Приложение

Таблица 1

мес год	столичный		мес год	многонаселенный				мес год		доноры бюджета
	α(i)УСАкмола	α(i) УС Астанателеком		α(i) УС Алматы	α(i) УС Караг	α(i) УС ЮКО			α(i) Атырау		α(i) Мангист	α(i) Алмтелеком
00 1	0,001899	0,00695	00 1	0,00076	0,00232	0,00068	00 1		0,0014		0,00068	0,00653
00 2	0,0031998	0,0009	00 2	0,00115	0,00255	0,00131	00 2		0,00139		0,00099	0,01795
00 3	0,0024728	0,00143	00 3	0,00073	0,00265	0,00125	00 3		0,00159		0,00121	0,01505
00 4	0,0024272	0,00341	00 4	0,00259	0,00332	0,00158	00 4		0,00183		0,00095	0,00729
00 5	0,0025868	0,0032	00 5	0,00194	0,00292	0,00125	00 5		0,00166		0,00114	0,00684
00 6	0,002771	0,00526	00 6	0,00172	0,00316	0,00136	00 6		0,00187		0,0011	0,00756
00 7	0,002218	0,0038	00 7	0,00153	0,00393	0,00099	00 7		0,00169		0,00103	0,00986
00 8	0,0025887	0,00438	00 8	0,00138	0,00395	0,00129	00 8		0,00148		0,00596	0,00835
00 9	0,0023731	0,00488	00 9	0,00126	0,00479	0,00138	00 9		0,00212		0,00089	0,00736
00 10	0,0031062	0,00522	00 10	0,00151	0,00568	0,00199	00 10		0,0026		0,00174	0,00664
00 11	0,0037179	0,01009	00 11	0,00183	0,00577	0,00211	00 11		0,00198		0,00358	0,00782
00 12	0,004071	0,00485	00 12	0,00145	0,00548	0,00232	00 12		0,00183		0,00252	0,00886
01 1	0,004506	0,00697	01 1	0,00216	0,00535	0,00247	01 1		0,00196		0,00314	0,00904
01 2	0,0046694	0,00732	01 2	0,00231	0,00576	0,00313	01 2		0,0026		0,00301	0,00891
01 3	0,0050819	0,00687	01 3	0,00241	0,00575	0,00325	01 3		0,00312		0,00281	0,0088
01 4	0,0050967	0,00598	01 4	0,00196	0,0053	0,0035	01 4		0,00312		0,00278	0,01026
01 5	0,0051453	0,00703	01 5	0,00125	0,00561	0,00354	01 5		0,00404		0,00301	0,00923
01 6	0,0054446	0,00641	01 6	0,0026	0,00483	0,00305	01 6		0,00537		0,00278	0,00924
01 7	0,0042617	0,0063	01 7	0,00167	0,00506	0,00312	01 7		0,00325		0,0025	0,00961
01 8	0,0046877	0,00687	01 8	0,00176	0,00583	0,00314	01 8		0,00333		0,00232	0,00882
01 9	0,0046257	0,00663	01 9	0,0021	0,00557	0,0036	01 9		0,0042		0,0025	0,00955
01 10	0,0055627	0,00747	01 10	0,00253	0,00565	0,00372	01 10		0,00416		0,00277	0,00966
01 11	0,0058627	0,00783	01 11	0,0029	0,00582	0,00431	01 11		0,00399		0,00275	0,01046
01 12	0,0053289	0,00745	01 12	0,00297	0,00552	0,00444	01 12		0,00453		0,00339	0,01036
02 1	0,0062596	0,01247	02 1	0,0049	0,00757	0,00543	02 1		0,0076		0,00429	0,01682
02 2	0,0082354	0,01517	02 2	0,00527	0,00854	0,00639	02 2		0,00858		0,0163	0,01914
02 3	0,0077898	0,01366	02 3	0,00425	0,00809	0,00665	02 3		0,00757		0	0,01821
02 4	0,0088196	0,01624	02 4	0,00508	0,00915	0,00763	02 4		0,00724		0,00678	0,01936
02 5	0,0083025	0,01542	02 5	0,00456	0,00864	0,00776	02 5		0,00777		0,00617	0,02125
02 6	0,0078492	0,01423	02 6	0,00403	0,00801	0,00697	02 6		0,00891		0,00594	0,03182
02 7	0,0082793	0,02425	02 7	0,00465	0,00862	0,00712	02 7		0,01012		0,00659	0,02977
02 8	0,0084661	0,02922	02 8	0,00455	0,00771	0,0077	02 8		0,01072		0,00698	0,02478
02 9	0,0090781	0,03073	02 9	0,00483	0,00882	0,00857	02 9		0,00968		0,00766	0,03174
02 10	0,0089613	0,05918	02 10	0,00622	0,00944	0,00914	02 10		0,01082		0,00811	0,0338
02 11	0,0085932	0,04376	02 11	0,00628	0,009	0,00969	02 11		0,01449		0,00854	0,03309
02 12	0,0224951	0,05344	02 12	0,01805	0,03501	0,02524	02 12		0,02933		0,03999	0,07794
03 1	0,012953	0,02858	03 1	0,00549	0,0119	0,00929	03 1		0,01986		0,00911	0,02494
03 2	0,0117357	0,03236	03 2	0,00653	0,01081	0,0126	03 2		0,01884		0,01098	0,02944
03 3	0,0115896	0,03428	03 3	0,00607	0,01092	0,01032	03 3		0,02149		0,01011	0,02927
03 4	0,0138238	0,03336	03 4	0,00674	0,01238	0,01181	03 4		0,02419		0,01104	0,03091
03 5	0,0127319	0,0331	03 5	0,00668	0,01213	0,01095	03 5		0,02714		0,0107	0,03303
03 6	0,0168642	0,03731	03 6	0,00672	0,01076	0,01114	03 6		0,02893		0,01035	0,02912
03 7	0,0101286	0,0177	03 7	0,00568	0,00954	0,00876	03 7		0,0186		0,00882	0,017
03 8	0,0089048	0,0182	03 8	0,00616	0,00933	0,00855	03 8		0,01813		0,00951	0,01645
03 9	0,0090623	0,01884	03 9	0,00584	0,01069	0,00896	03 9		0,01845		0,01048	0,01723
03 10	0,0100141	0,0193	03 10	0,00589	0,01129	0,0097	03 10		0,01975		0,01203	0,01777
03 11	0,0097642	0,02054	03 11	0,0062	0,01156	0,00968	03 11		0,01875		0,0124	0,01937
03 12	0,009892	0,02086	03 12	0,00606	0,01088	0,00993	03 12		0,01774		0,01175	0,01966

Диаграмма 1

Диаграмма 2

Характеристики

Список файлов ВКР