10. Второй вариант оценок субъективных предпочтений интернет-услуг частным бизнесом
Пусть :
xjit- объем трафика (в тысячах минут) по i–ой услуге в j-ом регионе за t-ый период времени (t-ый месяц года, t=1,…,12).
Dji1 = xjit- xji(t-1) - изменение объема трафика по i –ой услуге в j-ом регионе за t-ый месяц текущего года по сравнению с t-1 – ым месяцем текущего года.
Dji2 = xji(t-1) - xji(t-2) - изменение объема трафика по i –ой услуге в j-ом регионе за t-1-ый месяц текущего года по сравнению с t-2 – ым месяцем текущего года.
Dji,12 = xji(t-11) - xji(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.
Dji= xjit- xji(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 xjit) 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 Djiудовлетворяет равенству:
Dj i = xj it - xj i(t-12) = [ xj it - xj i(t-1) ]+[xj i(t-1) - xj i(t-2) ] +….+ [xj i(t-10) - xj i(t-11) ]+ [xj i(t-11) - xj i(t-12) ] = Dj i1 + Dj i2 +…+ Dji,11+ Dji,12.
Если рассматривать значения Di(индекс j мы удаляем, ибо его значение зафиксировано) как реализации случайной величины ξ, равной сумме зависимых случайных величин ξ1 ,…, ξ12 (имеющих реализации Dji1 , Dji2 , … , Dji,11, Dji,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/xcp , вычисленным по 48 значениям Djiдля каждого из 6 областей и .2-х городов. Значение v=s/xcpдает оценку типичности средней xcp, показывает степень вариабельности показателя "объем трафика (в тысячах минут)". Таблица вычисленных значений v, s, xcp6 областей и .2-х городов приведена ниже.
Временные ряды типа "текущий месяц минус предыдущий месяц) текущего года" имеют следующие значения средних xcp , стандартных отклонений s и коэффициента вариации v=s/xcp
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 xcp, стандартных отклонений s и коэффициента вариации v=s/xcp
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/xcp>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/xcp>0,40 показывает быстрый рост потребления услуг интернета в течение рассматриваемых 48-ми месяцев. Вычисленные значения коэффициента v=s/xcp 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/xcp=0,2367086 <0,40, v=s/xcp=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
... в стандартах, описаны в учебниках по информатике, общему и отраслевым курсам библиографии. Информационные ресурсы делятся на универсальные, отраслевые, профильные и узкоспециализированные. По данной типизации ниже будут рассмотрены ресурсы для маркетингового исследования в сфере услуг связи. Но прежде чем заниматься проводить исследование, необходимо собрать всю исходную информацию. Имея ...
... , подводя итог третьей главы можно выделить следующее. Реализация данных направлений развития позволит сохранить устойчивость банка, упрочить лидирующие позиции в банковской сфере региона. . 3.1 Разработка мероприятия по повышению конкуренции Брянского филиала РОСБАНКа. Согласно статистике потребительских предпочтений на рынке финансовых услуг исследовательского холдинга ROMIR Monitoring на ...
... . Прочие программы—это программы, принимающие данные от сервера и выполняющие какие-либо действия: получение текущей даты, реализацию графических ссылок, доступ к локальным базам данных или просто расчеты. 2.2 Интернет как предмет и средство маркетинга 2.2.1 Интернет и бизнес Сейчас компьютерная сеть такое же обычное дело как копировальный аппарат, факс, телефон и сам компьютер. Заниматься ...
... со стороны клиента за своими операциями. К 2001 г.: · число банков, предлагающих банковское обслуживание на дому, возрастет втрое; · количество бумажных чеков уменьшится на 60%; · использование сети Интернет для банковского обслуживания увеличится в 40 раз. При этом: · дополнительный доход финансового рынка от Интернет составит 300 млрд. долл.; · банки затратят свыше ...
0 комментариев