Статистический анализ рынка услуг мобильной связи в России и зарубежных странах – тема научной статьи по экономике и бизнесу читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

УДК 338.47

И СПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА ОПЕРАТОРОВ СОТОВОЙ СВЯЗИ

EV кислота

И ССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА ОПЕРАТОРОВ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

E. V. Kislitsyn

Аннотация. цели и актуальность. Рынок сотовой связи еще молод и быстро расширяется. В развитых странах на долю мобильной связи приходится 4% ВВП. Рост рынка сотовой связи является предметом многочисленных работ, но лишь в небольшом количестве из них предпринимаются попытки количественного анализа. Целью работы является исследование рынка сотовых операторов с помощью агент-ориентированной методологии. компоненты и методы. Проект предполагает создание регрессионной модели мирового рынка сотовой связи. Исследование проводилось с использованием методологии имитационного моделирования, а именно разработки мультиагентной системы. В частности, когда речь идет об исследовании социально-экономических систем, агент-ориентированная парадигма моделирования является новой. Результаты. Анализ цен на услуги мобильной связи показал, что они зависят от уровня конкуренции, национального дохода на душу населения и уровня спроса. Регрессионная диаграмма, иллюстрирующая зависимость цены минуты разговора от количества услуг связи и средней заработной платы в регионе. Модель рынка сотовой связи Екатеринбурга создана и развивается с использованием агент-ориентированной методологии и нотации системной динамики. На основе разработанной модели можно управлять операторами сотовой связи и влиять на тарифную политику. Выводы. Модель позволяет проводить локальный и глобальный анализ взаимодействия операторов, абонентов и сотовой связи. Модель демонстрирует, как изменение финансирования или введение новых тарифов может изменить соотношение абонентов и операторов. Модель также может быть использована для изучения олигополистических рынков (например, рынка интернет-провайдеров), согласно [4].

Ключевыми словами являются сотовые рынки, имитационное моделирование и мультиагентные системы.

Аннотация. История вопроса. Рынок операторов сотовой связи является достаточно молодым и быстро развивающимся. Вклад мобильной связи в ВВП составляет около 4 % в развитых странах. Проблемам функционирования и развития рынка сотовой связи посвящено достаточно много трудов, но лишь в немногих из них сделаны попытки количественного анализа. Целью работы является реализация рынка операторов сотовых исследований с использованием подхода агент-ориентированного моделирования. Материалы и методы. Реализация рынка сотового анализа предлагается в различных регионах на основе построения рег-.

Моделирования. В качестве исследовательской методологии имитационного проектирования специально выбрано создание агент-ориентированной моделирующей системы. Парадигма проектирования ABSM все еще относительно нова, особенно в исследованиях социально-экономических систем. Результаты. Стоимость услуг сотовой связи зависит от уровня конкуренции, прибыли населения и спроса на услуги связи, согласно эконометрическому анализу, основанному на этих результатах. Построена регрессионная модель, отражающая, как количество услуг подключения, медианная заработная плата и количество операторов в регионе влияют на стоимость минуты разговора в нем. Спроектированная и разработанная имитационная модель для рынка сотовой связи города Екатеринбурга основана на подходе ABSM с использованием нотации системной динамики. На основе разработанной модели появились возможности имитировать рыночные процессы, управлять операторами сотовой связи, влиять на тарифную политику. Выводы. Разработанная имитационная модель рынка сотовой связи Екатеринбурга позволяет проводить локальный и глобальный анализ взаимодействия абонентов и операторов в рамках предложенной локации. Модель позволяет изменять расстояние между абонентами отдельными сотовыми операторами в результате изменения финансирования или введения новых тарифов. Кроме того, возможно применение доработки ее модели для изучения аналогичных олигополистических рынков (таких как рынок интернет-провайдеров).

Ключевые слова: рынок сотовой связи, моделирование, мультиагентные системы, системы поддержки принятия решений.

Введение

Общественность в России интересуется сотовой связью. Рынок новый и быстро расширяется, поэтому ситуация постоянно меняется. Страдают ли от этого экономика и общество? В развитых странах на мобильную связь приходится 4-6% ВВП, а в развивающихся странах – всего 2-4% ВВП. Мобильная связь повышает производительность труда и способствует росту смежных отраслей. Российские инвестиции в сотовую связь растут, что дает иностранным инвесторам больше веры в страну.

Изучение того, как функционирует и развивается рынок сотовой связи, в настоящее время играет важную роль. Чаще всего используются прогнозирование и эмпирические исследования [2-4]. Некоторые из этих работ [5, 6] посвящены стратегическому планированию развития сотовой компании. Особенно интригующими и поучительными являются работы с использованием математических методов исследования [7], включая модель олигополистических моделей [3]. Агентные модели, которые будут обсуждаться в данной работе, основаны на этой идее.

Целью работы является проведение исследования рынка сотовых операторов с использованием агент-ориентированного подхода. В соответствии с целью исследования автором были поставлены следующие задачи исследования:

1) Опишите основы и особенности рынка сотовых операторов;

1) Рассмотрите российский рынок сотовой связи с экономической точки зрения;

3) построить имитационную модель рынка сотовой связи в Екатеринбурге

Анализ рынка российской сотовой связи на основе эмпирических и экономико-математических данных

В России сотовая связь появилась в 1991 году. Поскольку сотовых операторов было мало, они многократно завышали цены на свои услуги. Разумеется, операторы столкнулись с оттоком клиентов. В результате через год “ВымпелКом” предложил абонентам с низкими доходами пакет услуг, рассчитанный на людей со средним достатком. В период 1995-2004 годов ценовая война достигла своего пика [10]. Сотовые операторы снижают стоимость услуг, чтобы увеличить количество абонентов.

Рынок мобильных устройств расширяется, как и количество абонентов. последний квартал 2004 года. В начале 2022 года услугами сотовых операторов пользовались 240 миллионов человек (рост на 166%) по сравнению с 74 миллионами на тот момент.

Три крупнейших оператора (МТС, Билайн и Мегафон) используют большое количество методов ценообразования, чтобы конкурировать друг с другом на рынке сотовой связи. Те1е2 открывает новые возможности для развития компаний.

Рис. 1, 2, 3. На рисунке 2 показано динамичное развитие рынка сотовой связи.

70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0

Изображение 1. Операторы, такие как МТС, Вымпелком и другие

-W-

-W-

-X-

-к-

Динамика прибыли сотовых компаний в 2014 году: 2004 2006 2007 2008 2009 2022 2023 222 222

Сотовая связь сегодня является важнейшим аспектом повседневной жизни россиян. Почти 90% потребителей не ощутили изменений в стоимости сотовой связи в период финансового кризиса 2008-2022 годов. Рынок сотовой связи демонстрирует устойчивость к снижению доходов потребителей.

Предположим, что цена услуг сотовой связи в каждом регионе Российской Федерации зависит от ряда параметров.

Способность и готовность абонентов сотовой связи платить за услуги напрямую зависит от уровня жизни населения в регионе. Другим важным фактором является уровень конкуренции. Конкуренция отсутствует, если в регионе мало предприятий, поэтому нет стимулов для снижения цен. В таких условиях возможен сговор с целью максимизации прибыли. На цену сотовой связи влияют спрос и предложение. Операторы устанавливают более высокие цены в тех районах, где спрос на сотовую связь выше.

В табл. 1 представлены исходные данные для регрессионной модели

Таблица 1

Что делает регрессивную модель уникальной?

Средняя стоимость минуты разговора в рублях или средняя заработная плата

Астраханская область 1,2 25 999 6580 6

Брянская область 1,2 20 640 4632,3 4

Владимирская область 1,05 19 000 4889,2 6

Ивановская область 1,1 19 380 4479,3 5

Костромская область 1,05 21 013 4801,9 6

Курская область 1,05 23 112 4684,7 7

Московская область 1,65 40 265 12360,2 9

Орловская область 1,05 20 193 4876,3 5

Пермский край 1,3 27 408 4633,1 6

Республика Дагестан 1,8 18 713 2876,3 7

Республика Калмыкия 1,3 18 826 5790,6 6

Рязанская область 1,05 23 800 5136,7 5

Сахалинская область 1,5 52 050 10298,1 5

Свердловская область 1,1 28 042 5666,9 8

Тверская область 1,07 24 863 5075 5

Тульская область 1,05 25 102 5366 6

Тюменская область 1,17 58 140 7683 4

Ханты-Мансийский АО 1,25 57 310 9721,1 6

Чукотский АО 1,3 70 969 10361 7

Ямало-Ненецкий АО 1,2 90 185 11372,9 7

1 Составлено автором по данным исследовательской компании ComNews Research: [Электронный ресурс]. – URL: http://www.comnews-research.ru/

Из-за коэффициента корреляции 0,46 и значимости B, значительно превышающей 5%, линия регрессионной модели, созданная автором с использованием исходных данных, оказалась некачественной [11]. Линейная модель не соответствует линейному описанию рынка сотовой связи. В ходе исследования было обнаружено, что вышеупомянутые переменные влияют на среднюю стоимость минуты разговора. Зависимость описывается кубической функцией в случае фактора “объем услуг связи” и квадратичной функцией в случае метода расчета заработной платы. В результате создается нелинейная модель множественной регрессии для рынка сотовой связи. Показатели модели, представленной в таблице 2, приведены в таблицах 2 и 3.

Таблица 2

Статистика Статистики модель1

Значение показателя

Коэффициент регрессии 0,974798

Коэффициент детерминации 0,950229

Стандартная ошибка 0,0617

Наблюдения 18 летний сезон

Значимость Б 0,00000152

Объяснённая дисперсия 0,799502

Необъяснимая дисперсия 0,041876

Общая дисперсия 0,841378

Таблица 3

Полученные показатели модели2

Показатели коэффициенты t-статистика

U-переход 3.656877161 9 779582826 0 2 1 86240182

Средняя заработная плата (Х1) 3,50279E-05 4,064731541 0,0018 1;1

Объем услуг связи (X2) -0.00109445 -7.153296306 0 -0.0007577

0,013579501 0,038 —0,03645

Х12 -3,19656E-10 —4,944909708 0,0004 —4,6E—10 —1,7738E—10

Х22 1,08916E-07 4,271945395 0,001 5,28E—08 1,65031E—07

Х23 —3,11362E-12 —2,534164513 0,0278 —5,8E—12 —4,0936E—13

1 Рассчитан автором в среде MS Excel.

2 Там же.

Регрессионная модель имеет следующий вид:

у = 3,6568 -3,2 • 10-10г,2 3,5 • 10-5х1 -3,11 • 10-12х3

1,09 • 10-7х22 – 0,001х2 – 0,013х3, (1)

Где XI – средняя зарплата пользователя в регионе в млн. рублей; а X2 – количество пользователей мобильных услуг в регионе.

Соответствующие p-значения демонстрируют высокий уровень значимости рассчитанных коэффициентов. Это означает, что данные элементы действительно оказывают влияние на цену услуг сотовой связи.

Везде, где появляется новый оператор сотовой связи, стоимость услуг снизится на 1,35%. Кроме того, цена услуг растет в соответствии с кубической зависимостью, представленной в формуле (1), из-за увеличения спроса на сотовую связь.

Коэффициент детерминации равен отношению объясненной дисперсии к общей дисперсии. В построенной модели коэффициент детерминации равен 0,95. Это означает, что модель достаточно точно отражает зависимость цены от предложенных факторов.

Построенная регрессионная модель является релевантной, о чем свидетельствует показатель “значимость В”, который должен быть равен 5%. Стоимость услуг сотовой связи действительно зависит от уровня жизни, спроса на услуги мобильной связи и количества операторов – исполнителей этих функций.

Имитационная модель рынка сотовой связи города Екатеринбурга

Используя только математические и эконометрические методы, порой довольно проблематично провести качественный долгосрочный анализ рынка сотовой связи. В таких моделях могут отсутствовать случайные факторы или личное мнение потребителей (в том числе экспертов).

Современный подход к моделированию сложных систем с помощью автономных, независимых агентов известен как агентное моделирование. Агент – это объект, который передвигается и действует самостоятельно. Он способен изменять свои действия, окружение и взаимодействие с другими агентами.

Система, обеспечивающая сотрудничество и взаимодействие между агентами различных классов. называется “многоагентной системой”, а моделируемая сотовая связь выделяет два типа.

Абонент и оператор являются агентами. Цель исследования – описать поведение агентов. Для описания поведения агентов обычно используется диаграмма состояний или низкоуровневые инструменты дискретно-событийного моделирования. На рисунке 1 показана диаграмма состояний агентов. 3.

Рис. 3. Первичная диаграмма агента читается [12].

На рисунке 3 показано, что агент может быть либо пользователем сотовой связи (или “потенциальным абонентом”), то есть человеком, который в будущем не будет пользоваться услугами мобильной телефонии и даже станет владельцем телефонного номера или мобильного приложения для смартфона; согласно модели агент посещает точку продаж в определенное время и может сменить оператора или оставить своего. Систематически сотни агентов, живущих по этой схеме, могут моделировать спрос на определенном рынке. Каждый агент и его история зависят от индивидуальных характеристик, истории агентов. Например, событие (посещение агентом салона связи), которое происходит при посещении агентом агентского центра) может быть вызвано триггерными событиями предыдущего события. Основной задачей агентского моделирования является синхронизация событий по всем агентам.

Как агент выбирает оператора сотовой связи? На рис. 4 показаны основные направления деятельности сотового оператора Показатели, характеризующие направление линии в данном направлении

Рис. 4. Основные факторы, определяющие операторские и тарифные предпочтения агента

Экономика и психология играют определенную роль в определении операторов и их решений. Существуют специализированные модели поведения агентов, которые следуют принципам когнитивной логики и учитывают как экономические факторы, так и индивидуально-психологические. Согласно этим моделям, на решение пользователя относительно услуг связи влияют его первоначальные предпочтения, совет дилера или рекомендации друзей. Предпочтения агента определяются по следующей формуле:

Предпочтения, a = привлекательность марки X, качество связи

X ВосПриятиебренда ур°веньцен Х ^СТрИЯТИ^. (2)

При выборе агента клиенты (агенты) основываются на качестве связи, привлекательности брендов и ценовой политике оператора. Индекс качества связи рассчитывается по уравнению регрессии, заданному программно с использованием нотации системной динамики. На основе индекса информационного благоприятствования рассчитывается индекс привлекательности бренда. На рис. 9 показано, сколько стоят услуги у каждого оператора мобильной связи в конкретном регионе (рис. 9.) Имитационная модель показывает показатели, отвечающие за восприятие того или иного фактора.

Для создания имитационной модели рынка сотовой связи Екатеринбурга был выбран инструмент AnyLogic Рис. 5. Модель рынка сотовой связи Екатеринбурга состоит из двух классов: “Main” (рис. “Клиент” и “5”. Упомянутые ранее диаграммы состояний составляют клиенты.

Рис. 5. Класс «Main»

Главная форма включает временную диаграмму, на которой отображаются данные о количестве абонентов для каждого оператора. В основном классе представлены пять сотовых операторов Екатеринбурга: МТС, Билайн, Теле2 и Vodafone. Вы можете получить доступ к управлению одним или несколькими операторами, используя кнопки справа от диаграммы (рис. 6)

Рис 6. Операторы -Buttons

Агенты, моделирующие операторов, и агенты-операторы создаются по аналогии друг с другом. Процессы управления операторами моделируются с использованием нотаций системной динамики (рис. 7).

Изображение 7. Оператор “МегаФон” победил в конкурсе машин класса “Mash”.

В качестве динамических переменных берутся индекс благоприятности информации и сила убеждения. Индексом качества может быть количество абонентов и сумма инвестиций, которые могут редактироваться пользователем вручную. Индекс благоприятности определяется количеством положительных и отрицательных отзывов об операторе, а также суммой расходов на рекламную кампанию.

У каждого оператора тарифы представлены в виде отдельных массивов параметров, состоящих из восьми элементов. Например, в параметрах “All Easy” и “Included S” заложены тарифы на сотовую связь внутри сети (включая звонок другому оператору) Управление финансами осуществляется с помощью диаграмм (рис. 8).

(3 Все-еключемо_5 [.]

Рис. 8. Какие изменения были внесены в финансовые показатели оператора “Ростелеком”?

Система управления тарифной политикой была разработана специальным образом. Разработанная модель позволяет как изменять основные параметры существующих тарифов, так и создавать совершенно новые (рис. 9).

Диаграмма 9. Поставщики телекоммуникационных услуг могут устанавливать различные тарифные планы.

Имитационная модель рынка сотовой связи Екатеринбурга позволяет проводить локальный и глобальный анализ взаимодействия операторов и абонентов в пределах предложенного места. Модель иллюстрирует, как корректировки финансирования или введение новых тарифов могут изменить соотношение абонентских сетей между операторами. Модель может быть использована для изучения олигополистических рынков, таких как рынок интернет-провайдеров.

Заявление

В рамках исследования был изучен российский рынок сотовой связи. Было установлено, что рынок является высококонцентрированным и олигополистическим.

Анализ показал, как уровень конкуренции, средний доход на душу населения и спрос на услуги влияют на цену услуг сотовой связи. Региональная стоимость минуты разговора зависит от объема услуг связи, средней заработной платы и количества операторов, как показывает регрессионная модель, отражающая эту зависимость.

Создал и разработал модель рынка мобильной связи Екатеринбурга с использованием агент-ориентированной методологии и нотации системной динамики. Используя разработанную модель, можно управлять операторами мобильной связи и влиять на тарифную политику.

Библиографический список

Проблемы формирования общероссийской экономико-правовой системы Екатеринбург: Изд-во Урал. 2000 г. Гос. экон-та, 240 с.

2. И. В. Баранова и А. Н. Кудь, “Рынок сотовой связи”, Символ науки, 2022. – № 6. С. 93-95

A. Анализ российского рынка сотовой связи как составляющей телекоммуникационной отрасли страны // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН – 2008. – Т. 6. С. 398-416

4. Смолин, В. В. Оценка и прогнозирование положения компании на рынке сотовой связи / Владимир Васильевич Смолин // Успехи современного естествознания – 2004. -№ 10. – С. 60-61

5. Зарецкий С. Н – 2022. – № 3. – С. 156-159

6. Н. А. Матюшкина Н. А. Маякина и Е. А. Пономарева, “Стратегии развития сотовой связи в России”, In Situ, 2022 г. -№ 11. – С. 38-40

7. Трегуб Игорь Владимирович // Самарский государственный экономический университет. – 2008. – № 5. С. 101-104, Смех на картинке: десятая цифра (по счету) находится в центре.

8. Бабушкина Т. О. Анализ рынка сотовых операторов на основе построения олигополистической гейм-теоретической модели / Т. 1О “Бабушкина” и Е. В. Кислицына // Экономика права: тенденции развития (материалы Международной научно-практической конференции). Конференция (Нижний Тагил, 25 февраля 2022 г.). Екатеринбург, 2022. – С. 10-14

9. Кореева, Е. Б. Формирование модели поведения олигополистов на рынке услуг сотовой связи / Е. Б. Кореева // Управление большими системами. – 2007. -№ 19. – С. 174-186.

10. Алиева, А. А. Сущность олигополии / А. А. Алиева // Актуальные вопросы современной экономики. – 2022. – № 2. – С. 15-19.

11. Тенденции развития европейского рынка природного газа: Особенности и перспективы / В. К. Першин, Е. В. Кислицын // Труды Уральского экономического университета. – 2022. № 5 (67) С. 74-87, -С

12. Красносельский, А. В – 2009. – № 3. – С. 327-332

Старший преподаватель кафедры статистики и информатики Уральского государственного экономического университета Кислицын Евгений Витальевич

Старший преподаватель кафедры статистики, эконометрики и информатики Уральского государственного экономического университета – Кислицын Евгений Витальевич.

Кислицын, Е. В

Модели, системы и сети в экономике, технике и природе В. В. Кислицын. – 2022. No 3 (23). – С. 51-63