Анализ показателей качества обслуживания систем мобильной связи четвёртого поколения – тема научной статьи по компьютерным и информационным наукам читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

Анализ показателей качества обслуживания систем мобильной связи четвёртого поколения

Анализ показателей качества обслуживания систем мобильной связи четвёртого поколения

Кокорева Елена Викторовна

кандидат технических наук

доцент, заведующий кафедрой систем мобильной связи, Сибирский государственный университет

телекоммуникаций и информатики

630102, Россия, Новосибирская область, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86, каб. 605

И elen.vik@gmail.com

Статья из рубрики ‘Телекоммуникационные системы и компьютерные сети”

Аннотация.

В работе представлены результаты аналитического моделирования систем мобильной связи 4G. Целью данного исследования является оценка показателей качества обслуживания QoS в канале сети LTE. В качестве инструмента моделирования выбран математический аппарат сетей массового обслуживания (СеМО), доказавший свою эффективность для расчёта характеристик инфокоммуникационных систем различного назначения и любой размерности. Автором были рассмотрены различные методы исследования, далее на основе эволюционной системной архитектуры LTE разработаны концептуальная, алгоритмическая и программная модели в виде замкнутой однородной СеМО и выполнен расчёт её характеристик. Метод анализа средних значений был адаптирован для получения параметров качества обслуживания сети с технологией LTE. В процессе моделирования получены вероятностно-временные характеристики процесса обслуживания в системах мобильной связи четвёртого поколения: задержка передачи и пропускная способность сети для разного количества активных абонентов, представленные в виде графиков зависимостей от входной нагрузки. Результаты могут быть использованы как для проектирования новых, так и для эффективного управления трафиком в уже имеющихся мобильных сетях.

Ключевые слова: LT Е , задержка, системы мобильной связи, QoS, качество обслуживания, системы массового обслуживания, сети массового обслуживания, моделирование, метод анализа средних, пропускная способность

DOI:

10.7256/2454-0714.2022.3.26920

Дата направления в редакцию:

25-07-2022

Дата рецензирования:

20-07-2022

Дата публикации:

26-07-2022

Введение

Жизнь современного человека невозможно представить без мобильной связи. Повышение скорости передачи данных, расширение спектра услуг, снижение тарифов мобильных операторов и ряд других причин привели к тому, что в настоящее мобильной связью охвачено больше 95% населения Земли. И хотя, начиная с 2022 г., происходит разработка стандартов сетей пятого поколения (5G), пилотные запуски которых планируются в отдельных городах России уже в середине 2022 г., основная нагрузка ещё довольно долго будет приходиться на сети четвёртого поколения. Несмотря на заявленные консорциумом 3GPP (англ. 3rd Generation Partnership Project) в стандарте перспективного долговременного развития LTE-Advanced (англ. Long-Term Evolution — Advanced) максимальные скорости передачи: 100 Мбит/с — для подвижных и 1 Гбит/с — для стационарных абонентов, реально достижимой в настоящее время является скорость 150 Мбит/с, обеспечиваемая операторами «Мегафон» и «Билайн» в идеальных условиях.

В связи с вышесказанным актуальной задачей представляется оценка показателей качества обслуживания QoS (англ. Quality of Service) в мобильных сетях четвёртого поколения методами математического моделирования — имитационного или аналитического. Например, результаты имитационного моделирования сетей LTE с помощью сетевых симуляторов (NS-2, NS-3, OMNet ) приведены в работах[1-3]. Их авторами получены частные решения для конкретных сетевых архитектур и конфигураций.

Применение аналитического моделирования на основе методологии сетей массового обслуживания (СеМО) позволяет вычислить характеристики большинства современных инфокоммуникационных систем любой размерности, в том числе и систем мобильной связи

Замкнутые однородные марковские СеМО

Замкнутые СеМО, состоящие из конечного набора систем массового обслуживания (СМО) наилучшим образом подходят для аналитического моделирования сетей связи.

Характерными особенностями замкнутых сетей массового обслуживания являются отсутствие внешнего источника и стока заявок, а также фиксированное число заявок, переходящих из одного узла сети в другой, в соответствии с её маршрутной матрицей

Пространство состояний замкнутой СеМО состоит из конечного числа векторов, определяющих, каким образом заявки распределены по узлам сети:

где к / — количество заявок в / -м узле; N — количество узлов СеМО; К — количество

заявок в сети, а С — биномиальный коэффициент, описывающий количество состояний замкнутой сети (число сочетаний из К элементов по N узлам):

Большинство аналитических решений найдено для марковских СеМО, имеющих экспоненциальное распределение времени обслуживания во всех обслуживающих приборах сети

Для анализа замкнутых СеМО существует множество методов, описанных в[5, 8-121. Выбор одного из них определяется не только целью моделирования, но и сложностью и масштабом моделируемой телекоммуникационной системы, а также производительностью компьютера, на котором выполняется расчёт. Эти методы построены на нахождении распределения вероятностей состояний, а затем на его основе — узловых и сетевых характеристик замкнутой СеМО.

Наиболее распространены следующие методы:

1. Метод глобального баланса заключается в составлении и решении уравнений стационарного распределения вероятностей состояний системы [5, 8]:

где п~ ‘ _ стационарное распределение вероятностей состояний СеМО; <2 =

||9 у ||, I , ] = 1, ■■■, N — матрица интенсивностей переходов Данный метод подходит для сетей массового обслуживания небольшой размерности с малым количеством заявок и неприменим для анализа современных инфокоммуникаций, имеющих сложную архитектуру и большой объём сетевого трафика.

2. Метод Гордона-Ньюэлла ^ использует решение уравнений глобального баланса, полученное в символьном виде, и позволяет находить стационарное распределение состояний системы в мультипликативной форме:

V

…..*,) = —— П(^)

1

где G (К , N ) — нормализующая константа:

д(0

е I — коэффициент переходов (среднее количество пребываний заявки в I -й СМО): ц /— интенсивность обслуживания прибора(ов)/’ -й СМО; — функция, значение

А-

которой зависит от количества заявок в I -м узле;

интенсивность потока заявок,

входящего

в I -й узел;

пропускная способность СеМО. Сложность метода

заключается в вычислении нормализующей константы, требующем достаточно большой вычислительной мощности компьютера и затрат времени.

3. Метод Бузена , по-другому называемый алгоритмом свёртки , лишён недостатков предыдущего метода, благодаря тому, что позволяет рекуррентно вычислить

нормализующую константу и стационарное распределение вероятностей состояний системы

Нахождение нормализующей константы G (К , N ) может быть сведено к ряду итераций вычисления значений функции:

Начальные условия для расчёта:

G п (0) = 1, п = 1, …, N,

При этом значение нормализующей константы будет определено следующим образом:

G (K , N ) = Gn (K ).

4. Ещё один метод, применяющий рекуррентные вычисления — это метод анализа средних значений (англ. MVA — Mean-Variance Analysis), подробно рассмотренный в следующем разделе. Его преимущество заключается в том, что для нахождения узловых и сетевых характеристик не требуется вычислять нормализующую константу и вероятности состояний СеМО. Поэтому он является более простым и менее трудоёмким по сравнению с другими описанными в статье методами [11, 12].

Метод анализа средних значений

Название метода говорит о том, что метод применяется для вычисления средних значений характеристик СеМО, таких как среднее количество заявок в узлах СеМО, среднее время ожидания заявкой обслуживания, среднее время пребывания заявки в узле и др.

MVA опирается на два базовых результата теории массового обслуживания

1. Формулу Литтла, которая определяет среднее количество заявок в СМО как произведение интенсивности входящего потока заявок и среднего время пребывания заявки в системе:

2. Теорему распределения по времени поступления (сокращённо теорема поступления) J51, которая гласит, что, если рассматривать i -й узел марковской замкнутой СеМО, в которой находится k заявок, в момент поступления в него новой заявки, стационарная вероятность состояния этого узла совпадает со стационарной вероятностью его состояния при условии, что в сети находится k – 1 заявок.

Данная теорема позволяет рекуррентно вычислить среднее время пребывания заявки в i

-м узле как сумму среднего времени обслуживания ранее поступивших ^ ^ ^ заявок со средним временем обслуживания текущей заявки с учётом дисциплины обслуживания, применяемой в данной СМО.

Что касается дисциплин обслуживания в узлах СеМО — для моделирования инфокоммуникационных систем применяются следующие [4, 6]:

• FCFS — обслуживание в порядке поступления;

• ^ — обслуживание без ожидания (бесконечное число приборов);

• PS — распределение ресурса процессора между всеми заявками равномерно;

• LCFS-PR — обслуживание в обратном порядке с прерыванием в соответствии с приоритетом.

Исходя из вышесказанного, в системах с различными дисциплинами обслуживания

ТЛк

среднее время реакции : будет вычисляться по формулам (2)-(3).

• Для СМО с дисциплиной обслуживания FCFS, LCFS-PR или PS [4, 6]:

2,- (*) = —• Kj ()t-l) — – —-1) 1]

Читайте про операторов:  Первые сотовые телефоны. Появление мобильной связи в 90-е - - лучшее из лихих 90-х

1 1 г— ï

fi Л Pi

Для СМО с дисциплиной обслуживания IS:

(2)

ï_

А

(3)

Среднее время пребывания заявки в СеМО:

!=1

Пропускная способность СеМО по формуле (1):

Интенсивности потоков заявок, входящих в i -е СМО: Среднее количество заявок в i -й СМО по формуле (1):

Для рекуррентного вычисления узловых и сетевых характеристик необходимо задать начальные условия:

Расчёт повторяется для значений k = 1, …, K количества заявок в СеМО.

Анализ вероятностно-временных характеристик системы мобильной связи LTE

Будем рассматривать 4G систему мобильной связи, основанную на технологии LTE.

Эволюционная системная архитектура SAE сети LTE (рис. 1) включает в себя сеть радиодоступа E-UTRAN и базовую пакетную сеть EPC i13!.

NMil

Рис. 1. Эволюционная системная архитектура LTE сети

Сеть E-UTRAN содержит eNodeB (eNB), представляющие собой базовые станции, обеспечивающие передачу данных и сигнализации между абонентскими устройствами UE и ядром сети EPC.

Ниже перечислены сетевые компоненты в составе EPC:

• Узел управления мобильностью MME — основной управляющий модуль в сети доступа LTE, который отвечает за процедуры обеспечения мобильности, пейджинга UE, слежения, хэндовера и аутентификацию абонента.

• Обслуживающий шлюз S-GW осуществляет обработку и маршрутизацию пакетных данных поступающих из/в подсистему радиодоступа. Шлюз обеспечивает соединение между сетью LTE и 3GPP-сетями (3G и 2G).

• Пакетный шлюз P-GW соединяет абонентов LTE с внешними пакетными сетями данных, в том числе не 3GPP-сетями (WiMAX, CDMA 1X и Ev-DO); кроме того, P-GW выполняе функции фильтрации и защиты пакетов, а также соединение с системой PCRF.

К EPC подключены ещё два блока:

• Сервер домашней подписки HSS — банк данных, который хранит учётные записи абонентов домашней сети и предоставляет данные для аутентификации, шифрования и обеспечения конфиденциальности информации абонентов.

• Биллинговая система PCRF отвечает за управление начислением платы за оказанные услуги связи и обеспечивает абоненту качество обслуживания, соответствующее его тарифу.

Замкнутая СеМО, соответствующая модели архитектуры SAE, описанной выше, пре дс та в ле на на рис . 2.

Рис. 2. Сеть массового обслуживания для анализа 4G системы Модель, построенная на основе описанной выше инфраструктуры, содержит:

• сеть радиодоступа E-UTRAN, включающую в себя базовую станцию eNodeB и несколько мобильных абонентов UE (узлы 1, 2);

• ядро сети EPC, в состав которого входят описанные выше компоненты: MME, S-GW, P-GW, HSS (узлы 4, 5, 7, 9);

• подсистему, обеспечивающую услуги IP: Internet, IP Multimedia Subsystem (узлы 10, 11);

• сетевые интерфейсы с заданными пропускными способностями (остальные узлы).

Узлы данной СеМО представляют собой временные задержки в устройствах и интерфейсах сети мобильной связи в соответствии с рис. 1. Переходы заявок из узла в узел задаются маршрутной матрицей:

где

_

вероятность перехода заявки из i -й СМО в j -ю .

Для исследования характеристик СеМО применяется метод анализа средних значений, описанный выше.

Результаты моделирования

В результате аналитического моделирования были получены зависимости показателей качества обслуживания QoS от сетевой нагрузки для различного количества абонентов (5, 10 и 20), графики которых представлены на рис. 3 — 4. Вычисления были произведены в системе математических и инженерных расчётов Mathcad.

Рис. 3. Зависимость задержки передачи в сети LTE от сетевой нагрузки

Рис. 3 иллюстрирует зависимость задержки передачи данных е2е в сети LTE от сетевого трафика. Можно видеть, что рост входной нагрузки, как и увеличение количества активных абонентов в пределах действия базовой станции, приводит к некоторому ухудшению данного показателя качества обслуживания, значение которого при этом не превышает определённого стандартом (100 мс).

Рис. 4. Зависимость пропускной способности сети LTE от сетевой нагрузки

Как видно из рис. 4, пропускная способность сети или максимальная производительность системы, измеряемая количеством обслуженных в единицу времени заявок, повышается с ростом входной нагрузки и падает с увеличением количества активных абонентов. Объясняется это тем, что большее количество абонентов генерирует больший объём сетевого трафика, что ведёт к увеличению задержки, а также потерь в буферной памяти коммутаторов ядра сети и из-за взаимных помех в радиоканале. Однако даже наименьшее значение пропускной способности, соответствуюшее обслуживанию двадцати абонентов (рис. 4), при средней длине 1Р пакета 32768 октетов даёт нам минимальную скорость передачи 184 Мбит/с, которая является приемлемой для технологии LTE.

Результаты, полученные в работе, показывают, что для сети с заданной конфигурацией показатели качества обслуживания соответствуют ограничениям, определённым стандартом мобильной связи 4G консорциума 3GPP, следовательно, данная сеть отвечает требованиям QoS и может быть реализована на практике.

Разработанная модель является универсальной и позволяет получить вероятностно-временные характеристики систем любой конфигурации, задавая соответствующие входные параметры: маршрутную матрицу, интенсивности и дисциплины обслуживания в

узлах СеМО, количество обслуживающих приборов и др.

Заключение

В процессе исследования были разработаны концептуальная, алгоритмическая и программная модели системы мобильной связи четвёртого поколения, построенной на основе технологии LTE с архитектурой, представленной на рис. 1. В процессе моделирования были получены вероятностно-временные характеристики замкнутой однородной марковской сети массового обслуживания, представляющей собой аналитическую модель LTE сети.

Полученные значения могут использоваться как для оценки показателей QoS и управления трафиком в существующих системах мобильной связи 4G, так и для проектирования перспективных сетей.

Библиография

1. Qin-long Qiu, Jian Chen, Ling-di Ping, Qi-fei Zhang, Xue-zeng Pan LTE/SAE Model and its Implementation in NS 2 // MSN, Fifth International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks, 2009. P. 299-303.

2. Nardini G., Virdis A., Stea G. Modeling X2 backhauling for LTE-Advanced and assessing its effect on CoMP Coordinated Scheduling [Электронный ресурс] // IWSLS2 2022, Vienna, July 1, 2022. URL : http://www.iet.unipi.it/a.virdis/publications/X2_modeling-openAccess.pdf (дата обращения: 10.07.2022)

3. Piro G., Baldo N. Miozzo M., An LTE module for the ns-3 network simulator // Proceedings of the 4th International ICST Conference on Simulation Tools and Techniques, Barcelona, March 21-25, 2022. P. 415—422.

4. Кокорева Е. В. Сети массового обслуживания как инструмент моделирования инфокоммуникационных систем // Современные проблемы телекоммуникаций : материалы рос. науч.-техн. конф., Новосибирск, 26-27 апреля 2022 г. С. 520—526.

5. Bolch G., Greiner S., de Meer H., Trivedi K. S. Queueing Networks and Markov Chains: Modeling and Performance Evaluation with Computer Science Applications. 2nd Edition. Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2006. 896 p.

6. Yaroslavtsev A. F., Al-Thuneibat S. A., Al Tawalbeh N. A. Application of structured queuing networks in QoS estimation of telecommunication service // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2022. Vol. 22 (1). P. 19—27.

7. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / М. : Машиностроение, 1979. 432 c.

8. Chandy K. M. The Analysis and Solutions for General Queueing Networks The Analysis and Solutions for General Queueing Networks // Proc 6th Annual Princeton Conference on Information Sciences und Systems, Princeton, March 1972. P. 224—228.

9. Gordon W., Newell G. Closed Queueing Systems with Exponential Servers // Operation Research. 1967. Vol. 15 (2). P. 254—265.

10. Buzen J. Convolution Algorithms for Closed Queueing Networks with Exponential Servers // Communications of the ACM. 1973. Vol. 16 (9). P. 527-531.

11. Reiser M., Lavenberg S. Mean-Value Analysis of Closed Multichain Queueing Networks // Journal of the ACM. 1980. Vol. 27 (2). P. 313 — 322.

12. Кокорева Е. В. Обзор методов вычисления характеристик однородных замкнутых сетей массового обслуживания [Электронный ресурс] // Современные научные исследования и разработки. 2022. Т. 3, № 3. С. 50 — 59. URL: http://olimpiks.ru/d/1340546/d/vypusk_3.pdf (дата обращения: 15.07.2022).

13. Кокорева Е. В. Оценка показателей качества обслуживания в мобильных сетях четвёртого поколения // Электронные средства и системы управления. 2022. № 1. С. 167-170.

Анализ рынка мобильной связи в россии — маркетинговое исследование гидмаркет

Актуальность исследования

Под рынком мобильной связи в настоящем исследовании понимается совокупность предприятий, предоставляющих услуги мобильной связи; операторов, формирующих предложение этого рынка; потребителей, пользующихся вышеуказанными услугами, образующих спрос; а также их взаимоотношения, возникающие между операторами и потребителями услуг в географических рамках России. Мобильная связь— способ связи, при котором доступ к абонентским линиям или к каналу связи осуществляется без использования кабеля, а связь с абонентским устройством осуществляется по радиоканалу

Читайте про операторов:  4G LTE Модем Huawei E8372: настройка и подключение

Цель исследования

Анализ состояния рынка мобильной связи, оценка объема рынка, анализ конкурентов, а также определение факторов, влияющих на рынок мобильной связи


Содержание

Часть 1. Обзор российского рынка мобильной связи

1.1. Определение и характеристики российского рынка мобильной связи
1.2. Динамика объема российского рынка мобильной связи, 2022-2022 гг.
1.3. Структура рынка по виду оказываемых услуг в РФ
1.4. Структура рынка мобильной связи по ФО
1.5. Оценка текущих тенденций и перспектив развития исследуемого рынка
1.6. Оценка факторов, влияющих на рынок
1.7. Анализ отраслевых показателей финансово-экономической деятельности

Часть 2. Конкурентный анализ на рынке мобильной связи в России

2.1. Крупнейшие игроки на рынке
2.2. Доли на рынке крупнейших конкурентов
2.3. Профили основных игроков

Часть 3. Анализ потребления мобильной связи

3.1. Оценка объема потребления мобильной связи на душу населения
3.2. Насыщенность рынка и предполагаемый потенциал рынка в России
3.3. Описание потребительских предпочтений
3.4. Ценовой анализ

Часть 4. Оценка факторов инвестиционной привлекательности рынка

Часть 5. Прогноз развития рынка мобильной связи до 2024 года

Часть 6. Выводы о перспективности создания предприятий в исследуемой области и рекомендации действующим операторам рынка


Отрывок из исследования

Часть 1. Обзор российского рынка мобильной связи

1.1. Определение и характеристики российского рынка мобильной связи

Рассмотрим характеристики и особенности рынка мобильной связи на российском рынке.

Под рынком мобильной связи в настоящем исследовании понимается совокупность предприятий, предоставляющих услуги мобильной связи; операторов, формирующих предложение этого рынка; потребителей, пользующихся вышеуказанными услугами, образующих спрос; а также их взаимоотношения, возникающие между операторами и потребителями услуг в географических рамках России.

Мобильная связь (подвижная радиосвязь) — способ связи, при котором доступ к абонентским линиям или к каналу связи осуществляется без использования кабеля, а связь с абонентским устройством осуществляется по радиоканалу.

Одним из важных направлений развития компаний на данном рынке является запуск сетей пятого поколения – 5G. 

1.2. Динамика объема российского рынка мобильной связи, 2022-2022 гг.

Рассмотрим динамику объема рынка мобильной связи России.

Диаграмма 1. Динамика количества абонентов рынка мобильной связи России, 2022-2022гг., млн sim-карт

 Динамика количества абонентов рынка мобильной связи России, 2022-2022гг., млн sim-карт


1.3. Структура рынка по виду оказываемых услуг в РФ 

Рассмотрим структуру рынка мобильной связи по виду оказываемых услуг.

Диаграмма 3. Структура рынка мобильной связи по видам, %

 Структура рынка мобильной связи по видам, %

Внедрение онлайн-систем обслуживания клиентов на сайте, в приложениях, личных кабинетах, мессенджерах, с применением чат-ботов снижается потребность в общении с организациями через колл-центры. Если раньше абоненты чаще звонили в организации, то сейчас большинство своих вопросов решают через личные кабинеты, приложения и др. онлайн-инструменты обслуживания.

В целях снижения потерь от голосовой выручки подавляющее большинство мобильных операторов перешли на тарифы с абонентской платой, которые включают в себя пакеты услуг (минуты, мобильный интернет и др. услуги).

Предоставлением VAS-услуг занимаются контент-провайдеры. При этом операторы готовы поделиться частью выучки с подобными компаниями, исходя из условий заключенного договора. Контент-провайдеры заняты разработкой и продвижением услуг. 

Можно выделить несколько перспективных направлений, по которым будет развиваться данная сфера:
– развитие электронной коммерции;
– навигация;
– мобильный интернет.

1.4. Структура рынка мобильной связи по ФО

С точки зрения географической структуры рынка мобильной связи …% рынка в денежном выражении приходится на Центральный федеральный округ в связи с самой большой численностью населения, сосредоточением в Москве головных офисов компаний и государственных учреждений на корпоративном рынке. 

На втором месте находится …

1.5. Оценка текущих тенденций и перспектив развития исследуемого рынка

К основной тенденции на рынке мобильной связи можно отнести замедление темпов роста рынка мобильных услуг и телекоммуникационных услуг в целом. 

В связи с замедлением роста, крупнейшие российские компании рынка разработали стратегии цифрового развития, которые во многом схожи. Операторы мобильной связи фокусируют свое внимание не только на развитии мобильной связи, в сфере передачи данных, телекоммуникационных услугах в целом, повышении операционной эффективности, но и на поиске новых точек роста в цифровых сервисах для российских клиентов, создании цифровых экосистем, развитии финансовых услуг, использовании больших данных, системной интеграции, интернета вещей и электронной коммерции, ИКТ проектов принимая участие в государственных программах цифровизации экономики и отраслей РФ. Компании стремятся к большему присутствию на комплиментарных рынках с более быстрыми темпами роста, чем в традиционном телекоме, стараясь уйти позиционирования «оператор связи» и формируя в сознании клиентов образы скорее ИТ-компаний, операторов, объединяющих телеком и IT цифровые услуги.

Несмотря на активное развитие инновационных сервисов, основным источником доходов для российских телеком компаний остаются традиционные мобильные, телекоммуникационные услуги. 

1.6. Оценка факторов, влияющих на рынок

Рассмотрим основные факторы, влияющие на рынок и, соответственно на спрос.

Экономические факторы

Снижение количества салонов связи

По мнению аналитиков Ренессанс Капитал, дополнительное сокращение розницы может быть полезно компаниям, поскольку так они смогут избавиться от неэффективных магазинов и снизить издержки на поддержание офлайновой розницы. Раньше сдерживающая причина была в целом в недоверии операторов друг к другу, каждый боялся, что он сократит салоны, а другой в ответ усилит свою активность и воспользуется этим, чтобы увеличить свою долю на рынке. В ситуации пандемии все крупные операторы морально готовы к сокращению розницы по тем или иным причинам.

Политико-правовые факторы

Доступный интернет
«Доступный интернет» – это пилотный проект по бесплатному доступу к социально значимым сайтам. Пока он касается только фиксированного (проводного) интернета. В тестировании услуги участвуют пять крупнейших провайдеров: …

Меры государственной поддержки отрасли в 2020 г.
По информации Минкомсвязи, правительство РФ поддержало ряд мер поддержки отрасли мобильной связи. 

Минкомсвязь ускоряет рассмотрение вопроса по законодательному регулированию упрощения доступа операторов связи в жилые многоквартирные дома, объекты муниципальной и государственной собственности, а также разработала государственный проект по дистанционному обеспечению услуг связи.

Социальные факторы

Реальные располагаемые доходы населения

Численность населения

Диаграмма 8. Динамика численности населения РФ, на 01 янв. 2022-2020 гг., млн чел.

 Динамика численности населения РФ, на 01 янв. 2022-2020 гг., млн чел.

Технологические факторы


5G
В России связь 5G запланирована к запуску в 2024г. в десяти городах-миллионниках, но пока не решён вопрос с выделением частот для сетей пятого поколения. Операторы настаивают на использовании диапазона 3,4–3,8 ГГц, как самого подходящего: в нём будут работать сети в большинстве стран мира. Государство же планирует использовать диапазон 4,4–4,9 ГГц, так как частоты 3,4-3,8 ГГц заняты спутниковой связью. 

По данным международного рейтингового агентства Fitch российские операторы имеют достаточные финансовые возможности для развертывания сетей 5G без ущерба для своей кредитоспособности. 

Таблица 1. STEP-анализ факторов, влияющих на рынок мобильной связи

 STEP-анализ факторов, влияющих на рынок мобильной связи

Факторы макросреды оказывают как положительное, так и отрицательное влияние на рынок мобильной связи, тем не менее определяющее влияние оказывают экономические, социальные и политические факторы.

1.7. Анализ отраслевых показателей финансово-экономической деятельности

По оценке ГидМаркет, по итогам 2022г. валовая рентабельность отрасли мобильной связи в России составила …%, что находится на уровне выше аналогичных финансовых коэффициентов по экономике России в целом на … п.п. 

Таблица 2. Валовая рентабельность отрасли мобильной связи в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %

 Валовая рентабельность отрасли мобильной связи в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %

Повышение валовой рентабельности на протяжении 2022-2022гг. свидетельствует о снижении прямых затрат в стоимости услуг.

Необходимо отметить, что в анализируемом периоде отраслевая текущая ликвидность стагнирует.

Читайте про операторов:  Выгодные тарифы, цены от 1 000 руб – покупка и подключение онлайн в ТопНомер.ру

За анализируемый период показатели финансовой устойчивости (обеспеченности собственными оборотными средствами) в отрасли мобильной связи в России отрицательные, в 2022г. коэффициент составил …%, что свидетельствует о недостаточном объеме собственных оборотных средств в отрасли, необходимых для ее финансовой устойчивости.

Диаграмма 12. Финансовая устойчивость (обеспеченность собственными оборотными средствами) в сфере мобильной связи, в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %

 Финансовая устойчивость (обеспеченность собственными оборотными средствами) в сфере мобильной связи, в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %

В целом анализ отраслевых финансовых коэффициентов отрасли мобильной связи России показывает невысокую рентабельность прибыли до налогообложения, что может являться следствием чрезмерно высокой конкуренции в отрасли одновременно с высокими постоянными административными и коммерческими издержками. 

Часть 2. Конкурентный анализ на рынке мобильной связи в России

2.1. Крупнейшие игроки на рынке 

К крупнейшим компаниям на рынке мобильной связи относятся следующие операторы:
– ПАО «МТС»;
– ПАО «МегаФон»;
– ПАО «Вымпел-Коммуникации»;
– ООО «Т2 Мобайл».

2.2. Доли на рынке крупнейших конкурентов

Проведение конкурентного анализа на рынке мобильной связи проведено таким образом, что критерием первой степени при определении доли рынка конкурентов является выручка от мобильной связи предприятия.

2.3. Профили основных игроков

Публичное акционерное общество «ХХХ» – ведущая компания в России и странах СНГ по предоставлению услуг мобильной и фиксированной связи, доступа в интернет, кабельного и спутникового ТВ-вещания, цифровых сервисов и мобильных приложений, финансовых услуг и сервисов электронной коммерции, а также конвергентных ИТ-решений в сфере системной интеграции, интернета вещей, мониторинга, обработки данных и облачных вычислений. 

По оценке ГидМаркет, совокупная выручка крупнейших предприятий, предоставляющих услуги мобильной связи в России по итогам 2022г. составила … млрд руб. За период 2022-2022гг. выручка  крупнейших операторов российского рынка мобильной связи увеличилась на …%.

Примерно одинаковые темпы роста выручки крупнейших операторов относительно общей динамики объема рынка в текущих потребительских ценах позволяют констатировать процессы концентрации высокой силы, имеющие место на рынке мобильной связи России.

Часть 3. Анализ потребления мобильной связи

3.1. Оценка объема потребления мобильной связи на душу населения

Оценка объема потребления услуг мобильной связи в России на душу населения выполнена ГидМаркет из расчета отношения объема рынка к количеству абонентов в РФ. 

3.2. Насыщенность рынка и предполагаемый потенциал рынка в России

Рынок мобильной связи показывает признаки насыщения. В основном рост абонентской базы сейчас обеспечивают абоненты мобильного Интернета и M2M-подключения. Потенциал рынка мобильной связи в России оценивается специалистами ГидМаркет не менее чем …

Исходя из оценки количества предприятий, предоставляющих услуги мобильной связи в России, и совокупной выручки по отрасли, цены на услуги является относительно невысоким…
… 

Конвергенция услуг – это еще одна точка роста, куда входит не только объединение услуг мобильной и фиксированной связи, но и предоставление сервисов (в частности, OTT), которыми можно пользоваться вне сети самого оператора. В будущем новые услуги будут распространяться все шире, а одним из ключевых драйверов в потребительском сегменте являются видеосервисы.

3.3. Описание потребительских предпочтений 

Драйвером рынка мобильной связи является передача данных. Поэтому операторы связи уделяют большое внимание не только улучшению качества связи в целом, но и расширению покрытия приоритетным направлением в котором является строительство 4G. 

В конце третьего квартала 2022г. AC&M провели опрос 3200 абонентов активных пользователей мобильного интернета – обладателей смартфонов в шести крупных городах Российской Федерации.

Анализ результатов исследования показал кардинальные изменение в предпочтениях потребителей относительно того, что является основной характеристикой сотовой связи в течение анализируемого периода.

Исходя из результатов исследования аналитиками AC&M был сделан следующий вывод …

3.4. Ценовой анализ

Динамика цен на услуги мобильной связи обусловлена общим уровнем потребительской инфляции, ростом затрат на оплату труда, валютными курсами. 

Таблица 11. Средние цены на рынке мобильной связи по ФО, руб. мес. 

  Средние цены на рынке мобильной связи по ФО, руб. мес.

Часть 4. Оценка факторов инвестиционной привлекательности рынка

Наиболее значимые негативные факторы

Наиболее значимые положительные факторы

Часть 5. Прогноз развития рынка мобильной связи до 2024 года

Осуществим анализ рынка мобильной связи на базе методов, основанных на выявлении тенденции во времени с поправкой на экспертное мнение в данной отрасли.

Прогнозировать динамику объема рынка мобильной связи позволяют следующие факторы: 

По мнению аналитиков ГидМаркет …

Часть 6. Выводы о перспективности создания предприятий в исследуемой области и рекомендации действующим операторам рынка 

Мобильная связь является неотъемлемым атрибутом современного общества. В России сотовая связь начала внедряться с 1990г., коммерческое использование началось с 9 сентября 1991г.

По итогам 2022г. по данным Росстат на рынке мобильной связи были зарегистрированы как действующие более … компаний, из которых осуществляли свою деятельность и получили выручку более … .

По оценке ГидМаркет, лидером рынка мобильной связи в России в денежном выражении является 

По результатам проведенного STEP-анализа, определяющее влияние оказывают экономические, социальные и политические факторы …


Диаграммы

Диаграмма 1. Динамика количества абонентов рынка мобильной связи России, 2022-2022гг., млн sim-карт
Диаграмма 2. Динамика объема рынка мобильной связи, 2022-2022 гг., млрд руб.
Диаграмма 3. Структура рынка мобильной связи по видам, %
Диаграмма 4. Структура рынка оказания услуг мобильной связи в РФ по ФО, %
Диаграмма 5. Динамика ВВП РФ, 2022-2022 гг., % к предыдущему году
Диаграмма 6. Помесячная динамика среднемесячного курса доллара США по отношению к рублю, 2022-2022гг., руб. за 1 доллар США
Диаграмма 7. Динамика реальных располагаемых доходов населения в РФ, 2022-2022гг., % к прошлому году
Диаграмма 8. Динамика численности населения РФ, на 01 янв. 2022-2020 гг., млн чел.
Диаграмма 9. Рентабельность прибыли до налогообложения (прибыли отчетного периода) в сфере мобильной связи в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %
Диаграмма 10. Текущая ликвидность (общее покрытие) в сфере мобильной связи за 2022-2022 гг., раз
Диаграмма 11. Деловая активность (средний срок оборота дебиторской задолженности) в сфере мобильной связи, за 2022-2022 гг., сут. дн.
Диаграмма 12. Финансовая устойчивость (обеспеченность собственными оборотными средствами) в сфере мобильной связи, в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %
Диаграмма 13. Доли крупнейших конкурентов на рынке мобильной связи в 2022 г.
Диаграмма 14. Динамика совокупного объема выручки крупнейших операторов рынка мобильной связи в России, 2022-2022 гг.
Диаграмма 15. Объем потребления мобильной связи на душу населения, 2022-2022 гг., руб./чел.
Диаграмма 16. Стоимость мобильной связи в разных странах на тарифы с трафиком 3-5 Гб в месяц, 2022г., $.
Диаграмма 17. Прогноз объема рынка мобильной связи в 2020-2024 гг. (одна самоизоляция COVID-19)
Диаграмма 18. Прогноз объема рынка мобильной связи в 2020-2024 гг. (две самоизоляции COVID-19)


Таблицы 

Таблица 1. STEP-анализ факторов, влияющих на рынок мобильной связи
Таблица 2. Валовая рентабельность отрасли мобильной связи в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., %
Таблица 3. Абсолютная ликвидность в сфере мобильной связи в сравнении со всеми отраслями экономики РФ, 2022-2022 гг., раз
Таблица 4. Основные компании-участники рынка мобильной связи в 2022 г.
Таблица 5. Основная информация об участнике №1 рынка мобильной связи
Таблица 6. Основная информация об участнике №2 рынка мобильной связи
Таблица 7. Основная информация об участнике №3 рынка мобильной связи
Таблица 8. Основная информация об участнике №4 рынка мобильной связи
Таблица 10. Индексы потребительских цен на рынке мобильной связи по Российской Федерации в 2022-2020гг. (доступный период), %
Таблица 11. Средние цены на рынке мобильной связи по ФО, руб. мес.
Таблица 12. Оценка факторов инвестиционной привлекательности рынка мобильной связи


Все исследования

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector