Моделирование динамики рынка телекоммуникационных услуг тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Азаров, Иван Валерьевич
- Место защиты
- Ставрополь
- Год
- 2006
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Автореферат диссертации по теме "Моделирование динамики рынка телекоммуникационных услуг"
На правах рукописи
Азаров Иван Валерьевич
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РЫНКА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ
08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Ставрополь - 2006
Работа выполнена в ГОУ ВПО "Ставропольский государственный университет"
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор Минаков Владимир Федорович
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Попова Елена Витальевна
Ведущая организация:
кандидат экономических наук Овчаренко Сергей Николаевич Ростовский государственный экономический университет «РИНХ»
Защита состоится «7» декабря 2006 г. в 10-00 часов на заседании диссертационного совета ДМ.212.256.С6 при Ставропольском государственном университете по адресу: 355009, Россия, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Ставропольский государственный университет».
Автореферат разослан «4» ноября 2006 года.
Учёный секретарь диссертационного совета, доктор социологических наук, доцент ¿7/г*~ И.В. Новикова
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Необходимым условием интеграции России в глобальное сообщество является создание и развитие информационно-телекоммуникационных технологий и услуг, называемых инфотеле-коммуникациями. Инфотелекоммуникации быстро становятся жизненно важным стимулом развития мировой экономики и мирового сообщества в целом. Они дают возможность эффективно решать как экономические, так и социальные проблемы. Именно эти тенденции привели к бурному распространению глобальных систем телекоммуникаций и технологий передачи данных.
В настоящее время во всем мире наблюдается устойчивый рост телекоммуникационного рынка. Этот рост обусловлен двумя группами факторов. К первой группе относится рост платежеспособности, а соответственно -спроса индивидуальных и корпоративных клиентов на предоставление телекоммуникационных услуг и расширение их спектра. Ко второй группе относится лавинообразный процесс роста предложения на рынке новых телекоммуникационных услуг и числа телекоммуникационных операторов. Исследования факторов такого роста и моделирование развития инфотелекоммуни-кационных ресурсов как инфраструктурной компоненты является актуальной задачей.
В целом практическое решение проблем конвергенции телекоммуникационных систем передачи и связи становится важнейшим шагом на пути эволюции к единому информационному пространству. В эпоху конвергенции инфотелекоммуникационных систем, усиления конкуренции в отрасли, повышения требований пользователей к коммуникациям возрастающее значение приобретают диверсификация инфотелекоммуникационных услуг, а также инновационные решения в системе предоставления услуг, обеспечивающих интеграцию и конкурентоспособность сервисов.
Принципиально новые подходы к предоставлению современных инфотелекоммуникационных услуг, ориентированных на системы телекоммуникаций нового поколения, делают актуальными исследования методов организации, моделей и показателей эффективности современных телекоммуникационных услуг, которым посвящено настоящее диссертационное исследование.
Состояние изученности проблемы. Формирование и развитие телекоммуникационных услуг, их технологическая реализация и внедрение на инфотелекоммуникационом рынке исследовались большим кругом специалистов. Среди отечественных ученых, которые внесли большой вклад в решение данной проблемы, можно выделить В.П. Мочалова, Е. В. Нагаева, A.A. Петрова, В.В. Крылова, С.С. Самохвалову, Ю.Б. Окунева, А.Н. Ильченко, Э.А. Разроева, H.A. Соколова, В.А. Филимонова, Д.В. Суворова, Е.А. Вершинина, Э.А. Разроева и других.
В зарубежной литературе проблема формирования и развития инфотелекоммуникационных услуг представлена исследованиями следующих специалистов: И. Фишера, Л.Дж. Сэвиджа, В. Баумоля, Дж. Неймана, Т. Купманса,
М. Моришима, Дж. Робинсона, Л. Стефана, М. Хаммера, Дж. Андерсена, А. З.Додца, С.Дэвида, Д. Г. Грина и других.
Вместе с тем, проблема повышения эффективности бизнес-процессов инфотелекоммуникационных компаний не нашла комплексного решения, что предопределяет недостаточную разработанность и научную новизну данной проблемы и необходимость проведения исследований в этом направлении.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальности ВАК (по экономическим наукам). Диссертационная работа выполнена в рамках специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.3 - «Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности» и п. 2.2 - «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических и финансовых систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер».
Объектом исследования выступают инфотелекоммуникационные услуги, рынок инфот.елекоммуникационной отрасли.
Предметом исследования являются экономические процессы формирования и развития инфотелекоммуникационных услуг.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей предоставления телекоммуникационных услуг, спроса и предложения на телекоммуникационном рынке, а также проверка их в масштабе региона.
Поставленная цель включает решение следующих задач:
■ исследование современного состояния инфотелекоммуникацион-ной отрасли, ее основных экономических показателей и тенденций ее развития;
■ экономико-математическое моделирование и анализ функционирования телекоммуникационной сферы, и направлений ее модернизации и развития;
■ анализ спроса, предложения на телекоммуникационном рынке и механизмов экономического взаимодействия его субъектов;
■ построение имитационной модели для оценки показателей функционирования телекоммуникационных систем;
■ построение оптимизационной модели телекоммуникационных услуг.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-информатиков и экономистов в области экономико-математических методов, системного анализа, а также законодательные и нормативные документы, концепции и программы развития информационного общества в Российской Федерации. Обработка информации, её анализ и получение результатов производились с применением
прикладной программы Microsoft Office Excel XP и среды имитационного моделирования Object GPSS.
Информационная и эмпирическая база исследования. В качестве исходных источников эмпирической информации использовались данные государственных статистических органов, региональных провайдерских организаций, их годовые отчеты, анкетирование и наблюдения автора, опубликованные статьи и монографии. Для решения поставленных в работе задач применялись современные методы экономико-математического моделирования с использованием компьютерных технологий. Основные положения, выносимые на защиту«
1. Современные темпы развития инфотелекоммуникационной инфраструктуры неадекватно сочетаются с повышенными темпами роста спроса пользователей на поток трафика данных, ие отвечают современным потребностям рынка.
2. Авторские математические модели спроса и предложения на телекоммуникационные услуги, позволяющие определить оптимальные телекоммуникационные ресурсы, при которых спрос и предложение на данные услуги максимально близки друг к другу.
3. Сконструированная и реализованная имитационная модель телекоммуникационной системы, дающая возможность вычисления основных характеристик телекоммуникационной системы в зависимости от вида нагрузки.
4. Разработанная оптимизационная модель внедрения телекоммуникационных услуг, позволяющая выполнить экономическое обоснование вновь вводимых телекоммуникационных услуг по сегментам рынка.
5. Предложенная классификация телекоммуникационных услуг, как основа совершенствования системного анализа инфотелекоммуникационной инфраструктуры.
Научная новизна исследования заключается в разработке и реализации методических положений по формированию и развитию услуг инфотелекоммуникационной отрасли. В диссертационной работе получены следующие теоретические и практические результаты, определяющие научную новизну:
■ построена блок-схема паутинной модели спроса и предложения, ка основе которой установлено превышение спроса на телекоммуникационные услуги по отношению к предложению в настоящее время;
■ предложена имитационная модель функционирования телекоммуникационной системы, позволяющая получить такие параметры, как пропускная способность, количество потерянных пакетов, количество пакетов с ошибками, вероятность потерь пакетов, и на их основе - повысить обоснованность принятия решений по внедрению телекоммуникационных систем обеспечения новых услуг;
■ обоснована оптимизационная модель стоимости внедрения новой телекоммуникационной услуги для экономического обоснования вводимых услуг в соответствии с сегментацией инфотелекоммуникационного рынка;
■ разработана методика определения спроса на виды и объемы телекоммуникационных услуг и соответствующего предложения.
Практическая значимость проведенного исследования состоит в том, что разработанные в ней положения создают теоретическую и практическую основу для эффективного использования телекоммуникационных ресурсов. Непосредственное практическое значение имеют следующие разработки: математические модели спроса и предложения на телекоммуникационные услуги, рекомендации по использованию телекоммуникационных ресурсов провайдерских организаций.
Изложенные в диссертационной работе основные положения, выводы и рекомендации носят научно-практический характер и могут быть использованы на практике специалистами, занимающимися разработками и организацией тарифных планов на телекоммуникационные услуги региона.
Полученные в диссертации разработки внедрены в Ставропольском филиале ОАО «Южная телекоммуникационная компания» и учебный процесс Ставропольского государственного университета при обучешш студентов специальности «Прикладная информатика в экономике».
Отдельные положения, выводы и рекомендации, полученные в процессе исследования, носят универсальный характер и могут быть распространены ка другие регионы Российской Федерации.
Обоснованность и достоверность научных положений выводов и результатов подтверждается применением системного и экономического анализа, компьютерных моделей, статистических методов, инструментальных средств имитационного моделирования экономических процессов, признанных научным сообществом, соответствием теоретических результатов с показателями экспериментального обследования рынка инфотелекоммуникаци-онных услуг.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на меясдуиародных, всероссийских, региональных научно-методических к научпо-прахтических конференциях (2004 - 2006 гг.): 49-й научно-методической конференции «Университетская наука - региону» (Ставрополь, 2004 г.), 50-й научно-методической конференции «Университетская наука - региону» (Ставрополь, 2005 г.), Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: «Ломоносов - 2005» (Москва, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы развития мировых информационных ресурсов, электронного бизнеса, инфотеле-коммуникационных систем и технологий в экономике» (Ставрополь, 2005 г.), Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: «Ломоносов - 2006» (Москва, 2006 г.).
Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы Ставропольского государственного университета.
Публикации. По результатам исследования опубликованы 7 печатных работ общим объемом 1.55 п. л., в том числе автора — 1.0 п.л.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, изложенных на 150 страницах и содержащих 29 таблиц, 54 рисунков, а также списка использованных источников, состоящего из 150 наименований, и 10 приложений.
Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цель, задачи, предмет и объект исследования, охарактеризована научная новизна, показана практическая значимость полученных результатов.
В первом разделе «Моделирование ннфотелекоммукикационного рынка» исследовано место инфотелекоммуникационной отрасли в структуре народного хозяйства в целом. Определены экономические принципы и правовые нормы функционирования отрасли телекоммуникаций. Выполнена классификация экономико-математических моделей систем телекоммуникации. Рассмотрены и упорядочены показатели, характеризующие функционирование телекоммуникационного рынка в современных условиях.
Во втором разделе «Оценки современного экономического состояния и тенденции развития инфотелекоммуникацнонной отрасли» произведено исследование телекоммуникационного рынка г. Ставрополя и выполнен анализ полученных результатов. Получены основные оценки развития телекоммуникаций на основе разнородных показателей, динамики развития технологий доступа к телекоммуникационным ресурсам. Показана целесообразность использования теории массового обслуживания для описания процессов, происходящих в отрасли.
В третьем разделе «Моделирование формирования и развития телекоммуникационных услуг» произведен анализ экономических показателей эффективности телекоммуникационной отрасли и предложено их обобщение на основе ряда признаков. На основе статистических данных разработаны эконометрические модели для оценки параметров телекоммуникационной системы. Сконструирована имитационная модель, позволяющая получить численные значения показателей, характеризующих функционирование организации-провайдера. Предложена методика анализа и совершенствования тарифной политики организации-провайдера. Разработана оптимизационная модель тарифной политики на инфотелекоммуникационом рынке.
В заключении сформулированы основные выводы и результаты проведенного диссертационного исследования.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В диссертационной работе рассматриваются основные показатели развития телекоммуникационной отрасли, которое в настоящее время характеризуется опережающими темпами по сравнению с развитием экономики страны в целом. При этом важно отметить недостаточные темпы формирования телекоммуникационных ресурсов для удовлетворения возрастающих потребностей пользователей.
С начала XXI века, согласно данным Министерства информационных технологий и связи РФ, рынок услуг связи растет в среднем на 40% в год, а за 2004 год рост составил 45%. По итогам 2004 года реализация услуг связи составила 361,3 млрд. рублей (113% к уровню 2003 года), в том числе по традиционным операторам - 161,5 млрд. рублей (110,7%). Объем реализации платных услуг связи населению составил 159 млрд. рублей (113,8%), в том числе по традиционным операторам - 82,5 млрд. рублей (110,9%).
Основной особенностью современного периода является снижение темпов роста фиксированной связи, стабилизация темпов роста мобильной связи и увеличение как качественных, так и количественных показателей развития услуг передачи данных. Из-за отставания темпов роста проводной связи от других сегментов рынка (в первую очередь сотовой связи) ее удельный вес стабильно снижается -47% на конец первого полугодия 2005 г., при этом объем услуг передачи данных вырос с 41% до 53% (в 2003 и 2004 гг. соответственно).
Динамика роста трафика данных обусловлена расширением сфер использования Интернет. Так, на 1 января 2006 года число его пользователей в России составило 22 млн. человек или 16% населения страны. При этом следует отметить, что Южный федеральный округ (ЮФО) по темпам увеличения числа Интернет-пользователей незначительно отстает от общероссийских (некто-рое отставание является следствием преобладания в данном регионе доли сельского населения).
Динамика спроса на телекоммуникационном рынке в значительной степени зависит от методов доступа абонентов к ресурсам и их потребительских характеристик. Авторским обследованием установлено, что основным методом доступа остается коммутированный (dial-up), преобладающий в регионах, кроме Москвы и Санкт-Петербурга, где ярко выражена динамика расширения сферы скоростных методов доступа (домовая сеть, ADSL) - таблица 1 .
Таблица 1 — Использование альтернативных способов телекоммуникаций в России (2005 год)
Способ подключения % пользователей Темп прироста, % (в сравнении с 2004 г.)
Москва Санкт-Петербург Регионы
Коммутируемый доступ 52,2 32,4 65,6 72,4
ISDN 3,1 9,6 10,3 12,9
Домовые/районные сети 14,1 30,8 12,1 8,9
ADSL 3,0 23,6 12,5 9,4
Сеть кабельного ТВ 1,4 7,1 6,3 5.0
GPRS 9,0 6,2 3,5 4,3
Другое 2,8
Нет доступа к Интернету 14,4
Еще одним способом телекоммуникаций является GPRS с использованием мобильного телефона. Рассматриваемый доступ занимает свою нишу в предоставлении телекоммуникационных услуг, представленную на рисунке 1. В то же время по свидетельству операторов, это весьма популярная и быстро распространяющаяся услуга. При этом следует учесть, что количество посто-
янных пользователей данной услуги намного меньше, чем количество подключений, что доказывает неудовлетворенность как скоростью соединения, так й ограниченной возможностью использования. Поэтому в настоящее время данный метод доступа является неконкурентоспособным.
800000
• | 600000
I 1 400000 г 5 § 5 200000
о
—Количество подключений —м—количество активных ]
Рисунок 1 — Динамика активных пользователей и количества подключений GPRS (Ставропольский край, 2005 г.)
Конвергенция телекоммуникационных сетей создает предпосылки к развитию сети следующего поколения (NGN), использующей новые способы предоставления телекоммуникационных услуг, которые должны обеспечить реализацию широкого набора современных услуг и одновременно - гибкую и простую структуру сети для возможности быстрой разработки и внедрения новых идей.
Обзор существующих моделей и методов анализа систем реализации услуг показал, что данная область является недостаточно изученной. В предшествующих работах по данной тематике делается акцент на анализ методов предоставления услуг без возможности вычисления и оценки вероятностно-временных характеристик и экономической обоснованности внедрения ин-фотелекоммуникационных услуг. Также в работах нет единой классификации услуг с учетом развития телекоммуникационной системы и информационных потребностей общества.
В настоящее время существуют различные взгляды и подходы к классификации продуктов (услуг телекоммуникаций), которые зависят, в первую очередь, от целей компании или методов регулирования ее деятельности. Например, существует классификация Министерства информационных технологий и связи РФ, используемая при лицензировании услуг, однако она не учитывает все необходимые особенности телекоммуникационного оператора и развития рынка. Поэтому операторы и их ассоциации используют свои классификации услуг, которые формируются различными способами. Например, услуги делятся на основные (базовые) и дополнительные, либо по типу используемых коммуникаций. На подходы к классификации влияют, в подавляющем большинстве, особенности маркетинговой стратегии компании.
Классификация услуг в компании должна отражать не только видение их специалистами маркетинговой службы и менеджеров по продажам (отражающих потребности клиентов), но, например, и специалистов, которые вос-
месяцы 2005 года
принимают услуги с позиций обеспеченности ресурсами, необходимыми для их предоставления. Таким образом, сотрудники разных подразделений по-разному воспринимают телекоммуникационные услуги. Возникает необходимость в однозначной интерпретации всеми службами компании понятия услуги, предоставляемой клиенту, и задействованных для этого объема телекоммуникационных ресурсов.
Основными целями классификации продуктов (услуг), сервисов и ресурсов являются:
- формирование единой методики научно обоснованного подхода к реализации телекоммуникационных услуг всеми подразделениями компании;
- ликвидация разрыва между услугой и ресурсами компании;
- подготовка к интеграции информационных технологий компании;
- возможность перехода к пакетам услуг на основе агрегированных сервисов.
Авторская классификация представлена на рисунке 2.
и
с:
Пакет услуг
Рисунок 2 — Классификация телекоммуникационных услуг
Наиболее острая необходимость в разработке классификатора как средства создания единой информационной модели данных компании, появляется при предоставлении сложных услуг (например, услуга БМС, в которой ис-
пользуются ресурсы мобильной и фиксированной сетей) и формировании пакетов услуг (например, Тпр1еР1ау). Авторская классификация телекоммуникационных услуг (рисунок 2), сервисов, ресурсов, в дальнейшем может использоваться для:
- управления телекоммуникационными услугами;
- построения процессов управления жизненным циклом услуг (РЬМ);
- формирования маркетинговой стратегии компании;
- моделирования процессов оказания услуг клиентам;
- автоматизации и оптимизации процессов оказания услуг клиентам;
- формирования структуры данных (информационной модели) компании;
- расчета себестоимости предоставляемых услуг.
Основной задачей диссертационной работы было выявление характеристик пользователей инфотелекоммуникационными услугами, оценка уровня конкуренции и определение основных направлений развития новых видов телекоммуникационных услуг с целью расширения разработки новых тарифных планов и пакетов услуг. В соответствии с поставленной задачей, исследование телекоммуникационного рынха проводилось на основе анкетирования населения города Ставрополя в ноябре 2005 года.
Результаты спроса потребителей телекоммуникационных услуг можно обобщить на остальных участников рынка предоставления услуг передачи данных, так как организация ОАО «ЮТК» (рисунок 3) является первичным провайдером на рынке телекоммуникационных услуг и имеет наиболее длительный опыт работы в сфере предоставления услуг передачи данных.
Другие показатели развития телекоммуникационной отрасли в г. Ставрополе (время пользования сервисами, объем ежемесячной скачиваемой информации, экономическая отдача от использования сетевых технологий, заказ товаров и услуг через Интернет-магазины, и ряд других) представлены в диссертационной работе.
58,00
- 12,00 , I-1 22,00 п 4,00 3,23
ЮТК VIP-UNE Искра SIL Другие
телекоммуникационные организация
Рисунок 3 - Характеристика провайдерских организаций (Ставрополь, 2005 г.)
В проведенном исследовании приняло участие 1000 респондентов из различных районов города. Анализ выявил следующие тенденции:
- рынок испытывает потребность расширения спектра предоставляемых услуг (IP-телефония, рассылка полезной информации, E-mail, видео по за-
просу, кабельное ТВ, радио, перевод личных платежей в разряд электронных и т. д.) - рисунок 4;
- пользователи не удовлетворены коммутированным доступом (сНа1ир) (скоростью соединения, срывами соединения, невозможностью дозвона в часы пиковых нагрузок (ЧПН) и т.д.);
- имеет место кластеризации пользователей по ежемесячным доходам и затратам на использование глобальной сетью, а также по объему ежемесячного трафика.
44%
--- ------
t-'fv; v У
Г 11
Видео Кабельное ТВ E-mail IP-телефония Рассылка Pi
полезной
телекоммуникационные услуги информации
Рисунок 4 - Требуемая степень расширения телекоммуникационных услуг
В результате исследования был установлен уровень спроса и предложения на телекоммуникационные услуги региональных провайдерских учреждений в зависимости от цены на них (абонентской платы и оплаты трафика за месяц), представленный на рисунке 5.
Рисунок 5 - Кривые спроса и предложения на телекоммуникационные услуги в г. Ставрополе (декабрь 2005 года)
На основании полученных зависимостей спроса и предложения была определенна эластичность спроса телекоммуникационного рынка по цене и по доходам пользователей.
Эластичность спроса определена как функция цены, при этом изменение цены Р на х% приводит к изменению спроса Б на у%.
SP
—0,6 (l)
p _ x%
° SD y% D
Таким образом, уменьшение на I % стоимости 1 минуты доступа (dial-up) в Интернет приводит к увеличению трафика на 0,60%.
Эластичность спроса по доходам потребителя определяется аналогичным образом. Данная модель используется для всех потребителей, определяя средний доход и уровень спроса, или же для сегментов потребителей по уровню доходов, по доходам и потреблению для каждого сегмента отдельно.
Таким образом, увеличение доходов потребителей на 1% приводит к увеличению трафика (в оплаченных минутах) на 0,68%.
Проведенные исследования телекоммуникационного рынка услуг приводят к выводу об итерационности процесса сходимости спроса и предложения к равновесному значению, при котором предложение запаздывает от спроса на один лаг. Динамика цены (а также спроса и предложения) в рамках ■ данной модели может быть изображена в виде кривой - спирали (паутины). На рисунке 6 изображена блок-схема моделирования динамики цены на телекоммуникационном рынке.
40 ■
35 -
30 -
х 25 -
х
о>
Ц20-
CL
о 15 10 5
0 ■
Уровень потребление TK услуги Предъявляет спрос Sl_ti Пользуется услугой
Предложение ТК услуги
Установление цены на ТК услуги
WiJ-s,.,
• 45
-40 35
m
-30 |
■25 I + » £
a
■is а
>ч
10
■ 5
■ 0
100
300
500
800
1000
1500
Рисунок 6 - Блок-схема паутинной модели спроса и предложения на рынке телекоммуникационных услуг
В основе модели с запаздыванием предложения (рисунок 6) лежат следующие предположения:
- при определении объема предложения в каждый период времени телекоммуникационная компания ориентируется на спрос в предыдущий период;
- на рынке в каждый период г +1 устанавливается равновесная цена причем эта цена является решением уравнения 1>(Р„,) = 5,.,;
- потребитель предъявляет спрос, который при цене /¡^ в каждый момент времени равен предложению , вследствие чего потребитель покупает все, что ему предложено.
В данной модели представлена связь между потреблением С„ спросом Д и предложением S, в каждый период времени t и динамическая спираль «наматывается» против часовой стрелки. Поэтому в спиралевидной модели, при линейных функциях спроса и предложения колебания цен затухают, и на рынке наступает равновесие. Таким образом, итерационный процесс динамики цен в рассмотренной модели сходится.
Если усовершенствовать данную модель, в которой товаропроизводитель учитывает характер динамики цен, и более точно рассматривает условия на рынке, то текущее предложение в модели, представленной на рисунке 6, можно определить уравнением:
(2)
где 0 < г < 1.
Данное соотношение означает, что товаропроизводитель при установлении цен и объемов предложения теперь уже ориентируется не на спрос предшествующего периода, а на некоторое среднее значение между спросом и предложением в этот период. Тем самым он учитывает в своих ожиданиях колебания цен, которые позволяют делать предложение более адекватным.
В процессе исследования телекоммуникационной системы оператора были выявлены основные проблемы эксплуатации сетей NGN, которые в общем случае сводятся к очень емкой формуле: любые параметры работы сетей NGN находятся в прямой зависимости от профиля (вида) трафика в сети. По этой причине изменения в сетях NGN могут носить непредсказуемый и лавинообразный характер. Профиль нагрузки определяется следующими параметрами потока (в случае потока IP):
• уровнем интенсивности трафика (GAP);
■ длиной датаграммы (L);
■ приоритетностью коммутации датаграмм (Рг);
• адресом сетевого уровня (IP).
Нормы на QoS в соответствии с рекомендациями RFC-2544, используемые для паспортизации потока в настоящее время включают в себя следующие параметры:
■ пропускную способность (Th);
■ задержку передачи данных (Lat) и ее распределение ( LD);
• количество ошибок в потоке (FE).
В диссертационной работе проведено исследование рынка инфотеле-коммуникаций на базе инструментальных методов. Была проведена оценка инструментальных средств построения имитационных моделей. Для построения имитационной модели загруженности телекоммуникационных ресурсов организации-провайдера была выбрана среда имитационного моделирования Object GPSS, которая имеет ряд достоинств по сравнению с другими
средами имитационного моделирования, ориентированными на СМО (GPSS World, PILGRIM):
- общее число функций достигает 123;
- для работы с системой используется программа - мастер, которая позволяет достаточно просто создавать, компилировать и выполнять моделирование;
— уменьшение времени для создания модели за счет использования графического интерфейса и компактности текста модели;
— более наглядное, по сравнению с другими средами, графическое представление конечных результатов.
Оценка параметров телекоммуникационных услуг (видео и передача данных) и загруженности телекоммуникационных ресурсов была выполнена посредством сконструированной имитационной модели. Основными выходными параметрами данной модели являются:
• пропускная способность (Throughput) - Th;
• количество потерянных пакетов (Frame Loss) — FL;
• количество пакетов с ошибками (Frame Error) - FE;
• задержка передачи (Latency — Lat) и ее распределение (Latency Distribution - LD);
В сконструированной модели были использованы ограничения на:
-количество обслуживаемых серверов;
-количество коммутированных каналов;
-среднюю продолжительность сеанса связи;
-количество сеансов связи за час в час наибольшей нагрузки (ЧНН) ТФОП и в ЧНН Интернет;
—долю неуспешных вызовов на 100 попыток (может быть приравнена к доле неуспешных вызов в ТФОП).
С помощью среды имитационного моделирования Object GPSS была разработана и реализована модель интеграции двух видов нагрузки — видеоизображения и передачи данных, результаты которой представлены на рисунке 7.
В данной модели предусматривается использование двух блоков для имитационного моделирования распределенной системы. Один блок генерирует тестовый профиль трафика (подключившись по каналу широкополосного доступа, возможен одновременный доступ сразу к тремя сервисам: высокоскоростной Интернет, цифровое телевидение и телефонию, или TCP/IP+IP-TV+VoIP). При этом видео данным присваивается самый высокий уровень приоритетности в соответствии с заданными параметрами QoS.
Тестовый поток с заданным профилем трафика, проходя ряд транзакций, передается во второй блок, который аккумулирует итоговую статистику, которая в дальнейшем анализируется по параметрам качества RFC-254.
Отдельные измерения отличаются только профилем генерируемой нагрузки и результирующими зависимостями параметров качества.
Целью проведения измерений в имитационной модели является определение возможных ограничений на участках пользователь — сервер, оценка вероятностно-статистических характеристик сети при внедрении телекоммуникационных услуг, разработка практических требований к параметрам качества в соглашениях о качестве обслуживания (SLA), а также оценка потенциального размера будущей сети по количеству пользователей.
Принципиально важным вопросом является проблема минимального количества имитаций. В специальной литературе описаны несколько различных подходов. Наиболее распространен приведенный Нейлором способ определения минимального объема выборки. Клейнен приводит метод, полученный Штейном после модификации вышеупомянутого, который представляется несколько более точным. Пусть, после проведенных имитаций, имеем N значений исследуемой величины, которые можем считать независимыми случайными наблюдениями с нормальным законом распределения. Вычислим: выборочное среднее, равное 0,626 и дисперсию - 0,413.
Поскольку выборочное среднее и дисперсия зависят от объема выборки или количества имитаций, то практический интерес представляет метод определения минимального числа экспериментов, дающий требуемую надежность. Из-за случайного характера моделируемого процесса на 100 % невозможно утверждать, что вычисленная величина х совпадает с ее истинным значением М. Поэтому корректно говорить лишь о вероятности непревышения заранее заданного значения величины отклонения | х — М |. Обозначив через от эту вероятность, получим:
Я<и-лф<с] = 1-в. (3)
В случае нормального распределения мы можем воспользоваться известным соотношением:
с=ж (V
Разрешив относительно N. получим окончательно расчетную формулу минимального числа имитационных экспериментов с нужной надежностью:
Л92
(5)
где Г выбирается в соответствии с заданным уровнем доверительной вероятности; а - по таблице распределения Стьюдента.
Нормативным документом, регулирующим соотношение телекоммуникационных услуг и соответствующие им ресурсы, в настоящее время является РД 45.120-2000 Министерства информационных технологий и связи РФ. Для соотношения абонентов сети и телекоммуникационного оборудования предлагается эмпирическая формула, выражающая приближенное соотношение. По авторской оценке для расчета данного критерия необходимо воспользоваться формулами Эрланга и Энгсета. В соответствии с этими формулами число абонентских линий рассчитывается так, чтобы выполнялась соотношение:
*! (б)
1) при использовании юрмулы Эрланга;
С" А,
й (7)
2) при использовании формулы Энгсета.
Мы подобрали значение удельной нагрузки на абонента и вероятность блокировки так, чтобы резул1гаты расчетов максимально приближались к расчетам по эмпирической формуле. Получилось, что эмпирическая формула соответствует удельной нагрузка на абонента в 0,03 Эрл, а норма потерь задана вероятностью блокировки в 0,002. Полученные итоговые результаты представлены на рисунке 8.
4 8 16 24 36 48 100 ISO 200
количество абонентов
—•— Эрланга —♦—Энгсета -х-эмпирическая формула
Рисунок 8 - Зависимость количества коммуникационных каналов от .числа абонентов ,
Из рисунка 8 следует, что при использовании эмпирической формулы, приведенной в РД 45.120-2000, будет обеспечивать качество обслуживания не хуже, чем при проведении расчетов по точным формулам. Однако нетрудно увидеть, что предлагаемыми уточненными расчетами можно для числа абонентов от 100 до 200 можно сократить количество линий по сравнению с их числом, получаемым по эмпирической формуле.
В настоящее время происходит стремительный рост числа пользователей телекоммуникационными услугами, при-этом каждому отдельно взятому пользователю необходимо расширить как спектр предоставляемых услуг, так и объем ежемесячного трафика. Данная особенность в телекоммуникационных компаниях не учитывается и поэтому при проектировании телекоммуникационной системы или её модернизации могут быть неоптимальным образом распределены данные ресурсы. Поэтому необходима разработка такой математической модели, при которой учитывается как спрос на определенные виды услуг, так и ресурсные возможности организации—провайдера. Таким образом, требуется нахождение минимальных значений функции F(x) при которых выполняется:
F(x) = D(x) - S(x) U mm > (8)
при ограничениях на общую стоимость ¿истемы:
W = fiMltf,M> 0 (9)
(=1
где D(x) - функциональная зависимость спроса на телекоммуникационные услуги от их цены; S(x) - функциональная зависимость предложения на услуги от их цены;т, = R,j ;R,,mстоимостные коэффициенты в узле i;
а— коэффициент нелинейности в узле i; Ms — ограничения на стоимость системы.
Функциональную зависимость спроса на телекоммуникационные мы выявили в подразделе 2.3 данной работы. Функциональную зависимость предложения выразим через стоимость телекоммуникационного оборудования. Следовательно, решение задачи приводит к эффективному использованию как уже имеющихся ресурсов, так и удовлетворению спроса на телекоммуникационные услуги.
В работе для экономического обоснования вновь разрабатываемых телекоммуникационных услуг была разработана следующая оптимизационная модель:
где Е- целесообразность внедрения новой телекоммуникационной услуга, Т— стоимость пользования новой услугой, D- количество пользователей новой услугой (уровень спроса), Л,— постоянные затраты на обслуживание телекоммуникационного оборудования, К - капитальные вложения в предоставления новой услуга (затраты на приобретение оборудования, обучение персонала и т.д.), Р.— оплата исходящего и входящего трафика первичному провайдеру, G- оплата штрафных санкций за невыполнение условий договора между поставщиком и потребителем телекоммуникационной услуги (SLA).
Следующим этапом в моделировании телекоммуникационных услуг является нахождение оптимального тарифного плана по объему ежемесячного трафика с использованием формулы Эрланга.
= в"*, (П)
где к— число отдельных операций, требующих затрат времени на выполнение, Х- величина, обратная математическому ожиданию случайной величины.
Исходными данными для составления зависимости между объемом ежемесячного трафика и долей пользователей являться результаты анкетирования.
Для использования формулы Эрланга телетрафика представим к -разбиение на 11 элементарных интервалов полного диапазона трафика. Вместо времени t используем непосредственно объем трафика TR, .величина X была вычислена и имеет значение 4,49 при k=lU В результате была получена зависимость между ежемесячным объемом трафика и долей населения, использующей данный объем трафика (рисунок 9).
" [/-■19 39*i4'49*ll*l0g'°ra"> ! (Р)
^ 3628800 ) ' '
где U — процент населения, использующий тот или иной объем трафика, TR- объем трафика.
Рисунок 9 — Сопоставление теоретической и экспериментальной зависимостей спроса от ежемесячного трафика
Задача математического моделирования распространения телекоммуникационных услуг формулируется следующим образом: определить необходимое количество комплектов для предоставления /-той телекоммуникационной услуги в перспективе.
Пусть н, -. максимальное количество комплектов для предоставления телекоммуникационных услуг (например, IP-TV), приобретенное пользователем. Процесс распространения начинается с первого пользователя и заканчивается при достижении потенциала насыщения S в течение промежутка времени t. Функция N(t) определяет число комплектов в момент времени t, а Н- N(t) представляет неиспользуемую часть потенциала II. Темп применения телекоммуникационных услуг Aft) равен скорости распространения и определяется по формуле:
A(.0 = q*N(t)*(H-N(t)) (13)
где q — количество пользователей в момент t.
Математическая модель развития телекоммуникационной услуги имеет
вид:
(14)
где II - потенциал насыщения;
В основе математической модели лежит логистическая функция. Рост пользователей происходит медленно, т.к. большинство потребителей знакомятся с нововведением и ждут положительных результатов. После их получения вводится социальное и экономическое воздействие и нововведение повсеместно применяется. Распространение достигает наивысшего значения, когда достигнет потенциала насыщения, т.е. потенциальные потребители установят максимальное количество комплектов для предоставления телекоммуникационных услуг.
Полученные данные диссертационной работы позволили выявить основные факторы, определяющие политику предоставления телекоммуникационных услуг и представить процесс планирования телекоммуникационной услуги:
• тип рынка (конкурентный);
• доля рынка у конкурентов;
• существующие и планируемые мощности компании;
• скорость расширения (или сужения) рынка;
• возможность влиять через цену и потребительскую ценность продукции на поведение покупателей;
• соотношение между занимаемой долей рынка и прибыльностью отдельных видов продукции;
• эластичность спроса по цене на телекоммуникационные услуга;
• эластичность спроса по доходам пользователей.
Процесс планирования тарифов на нерегулируемые услуги представлен
Рисунок 10 - Процесс планирования тарифов на нерегулируемые телекоммуникационные услуги Для эффективного функционирования на рынке телекоммуникационных услуг операторам необходимо не только выполнять мониторинг колебаний потребительского спроса, но и анализировать структуру рынка, изучать стратегию и тактику конкурентов, оперативно реагировать на изменение экономической конъюнктуры как в плане коммерциализации и расширения услуг, так и в плане организационно-технического совершенствования производства.
Основные положения диссертации опубликованы в следующих научных работах:
Статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных перечнем ВАК:
1. Азаров И.В., Минаков В.Ф., Корчагин Д.Н., Король A.C., Галстян А.Ш. Оптимизация автоматизированных систем межбанковских расчетов
И Финансы и кредит. - 2006. - -N¡>20(224). - С. 17-21. - 0.5 п.л., в т.ч. авт. 0.1 п.л.
2. Азаров И.В., Минаков В. Ф. Моделирование конъюнктуры инфо-телекоммуникационного рынка // Экономический вестник Ростовского государственного университета.— Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ.- 2006. №2. — С. 35-40. -0,3 п.л., в т. ч. авт. 0,25 п.л.
Публикации в материалах конференций, сборниках трудов:
3. Азаров И.В. Проблемы развития инфраструктуры Интернет в России // Устойчивое развитие региона в условиях экономической интеграции России в мировое хозяйство: Материалы 49 научно-методической конференции «Университетская наука - региону». - Ставрополь: Изд-во СГУ, 2004. -0,1 пл.
4. Азаров И.В., Глушко Д.С. Оптимизация информационных технологий // Устойчивое развитие региона в условиях экономической интеграции России в мировое хозяйство: Материалы 50 научно-методической конференции «Университетская наука — региону» посвященной 60-летию Победы в Великой Отечественной войне. - Ставрополь: Изд-во СГУ, 2005. - С.63-65. - 0,2 п.л., в т. ч. авт. 0,15 пл.
5. Азаров И. В., Глушко Д.С. Состояние и тенденции развития рынка телекоммуникаций в России // Проблемы развития мировых информационных ресурсов, электронного бизнеса, инфотелекоммуникационных систем и технологий: Материалы всероссийской научно-практической конференции посвященной 75-летнему юбилею Ставропольского государственного университета.—Ставрополь: Изд-во СГУ, 2005. -0,15 п.л., в т. ч. авт. 0,10 пл.
6. Азаров И. В. Математическая модель распределения трафика Интернет-ресурсов // Ломоносов — 2006: Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, МГУ им. М.В. Ломоносова 12-15 апреля 2006. Секция «Экономико-математическое моделирование». Сборник тезисовТГл. ред. В.Н. Сидоренко. - М.: Изд-во МГУ, 2006. - С.176-177.-0,1 пл.
7. Азаров И.В. Анализ спроса на телекоммуникационные услуги // Гуманитарные и экономические проблемы информатизации современного общества.- Ставрополь: ООО «Мир данных», 2006.- С. 214-217. -0,2 п.л.
Формат 60x84 1/16. Гарнитура Times New Roman. Бумага офсетная. Печать офсетная. Уч. печ. л. 1,1 Уч. изд. л. 1,02 Тираж 100 экз. Заказ № 463
Отпечатано с готового оригинал-макета в ООО «Ставропольбланкиздат» 355035, г. Ставрополь, ул. Ленина, 211, тел: 26-70-47
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Азаров, Иван Валерьевич
ВВЕДЕНИЕ.
1 МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОГО РЫНКА.
1.1 Организационно-экономические структуры телекоммуника- 9 ций и принципы их функционирования в экономике.
1.2 Нормативно-правовое обеспечение функционирования от- 22 расли телекоммуникаций.
1.3 Классификация и анализ экономико-математических моделей 35 отрасли телекоммуникации.
2 ОЦЕНКИ СОВРЕМЕННОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИНФОТЕЛЕКОММУНИ- 50 КАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ
2.1 Анализ структуры показателей и динамики развития телекоммуникации, рейтинговые оценки.
2.2 Моделирование спроса и предложения на телекоммуникационные услуги.
I 4 2.3 Прогнозные оценки развития телекоммуникаций.
3 МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ.
3.1 Многофакторное оценивание телекоммуникационных ресурсов и анализ эффективности их использования.
3.2 Имитационное моделирование телекоммуникационной системы.
3.3 Моделирование телекоммуникационных услуг провайдерской организации.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование динамики рынка телекоммуникационных услуг"
Необходимым условием интеграции России в глобальное сообщество является создание и развитие информационно-телекоммуникационных технологий и услуг, называемых инфотелекоммуникациями. Инфотелекоммуни-кации быстро становятся жизненно важным стимулом развития мировой экономики и мирового сообщества в целом. Они дают возможность эффективно решать как экономические, так и социальные проблемы. Именно эти тенденции привели к бурному распространению глобальных систем телекоммуникаций и технологий передачи данных.
В настоящее время во всем мире наблюдается устойчивый рост телекоммуникационного рынка. Этот рост обусловлен двумя группами факторов. К первой группе относится рост платежеспособности, а соответственно -спроса индивидуальных и корпоративных клиентов на предоставление телекоммуникационных услуг и расширение их спектра. Ко второй группе относится лавинообразный процесс роста предложения на рынке новых телекоммуникационных услуг и числа телекоммуникационных операторов. Исследования факторов такого роста и моделирование развития инфотелекоммуни-кационных ресурсов как инфраструктурной компоненты является актуальной задачей.
В целом практическое решение проблем конвергенции телекоммуникационных систем передачи и связи становится важнейшим шагом на пути эволюции к единому информационному пространству. В эпоху конвергенции инфотелекоммуникационных систем, усиления конкуренции в отрасли, повышения требований пользователей к коммуникациям возрастающее значение приобретают диверсификация инфотелекоммуникационных услуг, а также инновационные решения в системе предоставления услуг, обеспечивающих интеграцию и конкурентоспособность сервисов.
Принципиально новые подходы к предоставлению современных инфотелекоммуникационных услуг, ориентированных на системы телекоммуникаций нового поколения, делают актуальными исследования методов организации, моделей и показателей эффективности современных телекоммуникационных услуг, которым посвящено настоящее диссертационное исследование.
Состояние изученности проблемы. Формирование и развитие телекоммуникационных услуг, их технологическая реализация и внедрение на инфотелекоммуникационом рынке исследовались большим кругом специалистов. Среди отечественных ученых, которые внесли большой вклад в решение данной проблемы, можно выделить В.П. Мочалова, Е. В. Нагаева, A.A. Петрова, В.В. Крылова, С.С. Самохвалову, Ю.Б. Окунева, А.Н. Ильченко, Э.А. Разроева, H.A. Соколова, В.А. Филимонова, Д.В. Суворова, Е.А. Вершинина, Э.А. Разроева и других.
В зарубежной литературе проблема формирования и развития инфотеле-коммуникационных услуг представлена исследованиями следующих специалистов: И. Фишера, Л.Дж. Сэвиджа, В. Баумоля, Дж. Неймана, Т. Купманса, М. Моришима, Дж. Робинсона, JI. Стефана, М. Хаммера, Дж. Андерсена, А. З.Додда, С.Дэвида, Д. Г. Грина и других.
Вместе с тем, проблема повышения эффективности бизнес-процессов инфотелекоммуникационных компаний не нашла комплексного решения, что предопределяет недостаточную разработанность и научную новизну данной проблемы и необходимость проведения исследований в этом направлении.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальности ВАК (по экономическим наукам). Диссертационная работа выполнена в рамках специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.3 - «Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности» и п. 2.2 - «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических и финансовых систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер».
Объектом исследования выступают инфотелекоммуникационные услуги, рынок инфотелекоммуникационной отрасли.
Предметом исследования являются экономические процессы формирования и развития телекоммуникационных услуг.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей предоставления телекоммуникационных услуг, спроса и предложения на телекоммуникационном рынке, а также проверка их в масштабе региона.
Поставленная цель включает решение следующих задач: исследование современного состояния инфотелекоммуникацион-ной отрасли, ее основных экономических показателей и тенденций ее развития; экономико-математическое моделирование и анализ функционирования телекоммуникационной сферы и направлений ее модернизации и развития; анализ спроса, предложения на телекоммуникационном рынке и механизмов экономического взаимодействия его субъектов; построение имитационной модели для оценки показателей функционирования телекоммуникационных систем; построение оптимизационной модели телекоммуникационных услуг.
Теоретической и методологической основой исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-информатиков и экономистов в области экономико-математических методов, системного анализа, а также законодательные и нормативные документы, концепции и программы развития информационного общества в Российской Федерации. Обработка информации, её анализ и получение результатов производились с применением прикладной программы Microsoft Office Excel ХР и среды имитационного моделирования Object GPSS.
Информационная и эмпирическая база исследования. В качестве исходных источников эмпирической информации использовались данные государственных статистических органов, региональных провайдерских организаций, их годовые отчеты, анкетирование и наблюдения автора, опубликованные статьи и монографии. Для решения поставленных в работе задач применялись современные методы экономико-математического моделирования с использованием компьютерных технологий. Научная новизна исследования.
1. Современные темпы развития инфотелекоммуникационной инфраструктуры неадекватно сочетаются с повышенными темпами роста спроса пользователей на поток трафика данных, не отвечают современным потребностям рынка.
2. Авторские математические модели спроса и предложения на телекоммуникационные услуги, позволяющие определить оптимальные телекоммуникационные ресурсы, при которых спрос и предложение на данные услуги максимально близки друг к другу.
3. Сконструированная и реализованная имитационная модель телекоммуникационной системы, дающая возможность вычисления основных характеристик телекоммуникационной системы в зависимости от вида нагрузки.
4. Разработанная оптимизационная модель внедрения телекоммуникационных услуг, позволяющая выполнить экономическое обоснование вновь вводимых телекоммуникационных услуг по сегментам рынка.
5. Предложенная классификация телекоммуникационных услуг, как основа совершенствования системного анализа инфотелекоммуникацион-ной инфраструктуры.
Практическая значимость проведенного исследования состоит в том, что разработанные в ней положения создают теоретическую и практическую основу для эффективного использования телекоммуникационных ресурсов. Непосредственное практическое значение имеют следующие разработки: математические модели спроса и предложения на телекоммуникационные услуги, рекомендации по использованию телекоммуникационных ресурсов провайдерских организаций.
Изложенные в диссертационной работе основные положения, выводы и рекомендации носят научно-практический характер и могут быть использованы на практике специалистами, занимающимися разработками и организацией тарифных планов на телекоммуникационные услуги региона.
Полученные в диссертации разработки внедрены в Ставропольском филиале ОАО «Южная телекоммуникационная компания» и учебный процесс Ставропольского государственного университета при обучении студентов специальности «Прикладная информатика в экономике».
Отдельные положения, выводы и рекомендации, полученные в процессе исследования, носят универсальный характер и могут быть распространены в других регионах Российской Федерации.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и результатов подтверждается применением системного и экономического анализа, компьютерных моделей, статистических методов, инструментальных средств имитационного моделирования экономических процессов, признанных научным сообществом.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных, всероссийских, региональных научно-методических и научно-практических конференциях (2004 - 2006 гг.): 49-й научно-методической конференции «Университетская наука - региону» (Ставрополь, 2004 г.), 50-й научно-методической конференции «Университетская наука - региону» (Ставрополь, 2005 г.), Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: «Ломоносов - 2005» (Москва, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы раз-I вития мировых информационных ресурсов, электронного бизнеса, инфотелекоммуникационных систем и технологий в экономике» (Ставрополь, 2005 г.), Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: «Ломоносов - 2006» (Москва, 2006 г.).
Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы Ставропольского государственного университета
Публикации. По результатам исследования опубликованы 7 печатных работ общим объемом 1.55 п. л., в том числе автора - 1.0 п.л.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, изложенных на 150 страницах и содержащих 29 таблиц, 28 рисунков, а также списка использованных источников, состоящего из 150 наименований, и 10 приложений.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Азаров, Иван Валерьевич
Заключение
Результаты диссертации представляют новое решение актуальной задачи применения и совершенствования методов экономико-математического моделирования и анализа функционирования телекоммуникационной системы для внедрения телекоммуникационных услуг с целью повышения эффективности функционирования системы.
Разработанные модели и примененные методы позволяют повысить эффективность и обоснованность принимаемых решений в области повышения эффективности и качества телекоммуникационной системы.
Полученные результаты использованы при разработке рекомендаций по совершенствованию управления телекоммуникационными ресурсами.
1. С увеличением числа пользователей Интернета возрос спрос на услуги серверных приложений и пропускную способность телекоммуникационной системы.
2. Современные темпы развития инфотелекоммуникационной инфраструктуры не адекватно сочетаются с темпами развития трафика пользователей, не отвечают современным потребностям населения, уровню урбанизации города. В этой связи необходимо уточнение методологической основы анализа и совершенствования телекоммуникационной системы.
3. Проведен содержательный анализ показателей повышения эффективности телекоммуникационной системы, обобщена система показателей, характеризующих ее функционирование.
4. Получена математическая зависимость между спросом и предложением на услуги передачи данных, позволившая определить оптимальный уровень между ежемесячными затратами пользователей и установленными тарифами провайдерских организаций, которая может являться в качестве одного из показателей функционирования провайдерской организации.
5. Имитационную модель обслуживания приоритетных заявок целесообразно применять совместно с оптимизационной моделью функционирования телекоммуникационной системы для сочетания социальной необходимости с экономической целесообразностью.
6. Разработана методика структурированности телекоммуникационных ресурсов с учетом использования экономико-математических методов и моделей на различных этапах позволяет оптимальным образом разрабаты
149 вать тарифные ставки и пакеты телекоммуникационных услуг провайдерской организации.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Азаров, Иван Валерьевич, Ставрополь
1. Давыдянц Д.Е. Оценка, анализ и пути повышения эффективности экономики (макро, мезо- и микроуровни, торговля). Ставрополь: Кавказский край, 2001. - 500 с.
2. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. -М: изд-во "Советское радио", 1973, 440 с.
3. Васильев В.И., Красильников В.В., Плаксий С.И., Тягунова Т.Н. Статистический анализ многомерных объектов произвольной природы. М.: Издательство ЖАР, 2004. 382 с.
4. Афанасьев М.Ю., Суворов Б.П. Исследование операций в экономике: модели, задачи, решения: Учеб.пособие. М.: ИНФРА-М, 2003- 444 с.
5. Экономико-математическое моделирование: Учебник для студентов вузов /под общ.ред. И.Н. Дрогобыцкого. М.: Издательство "Экзамен", 2004. - 800 с.
6. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н Математические методы в экономике: Учебник/ Под общей ред. д.э.н.,проф. А.В.Сидоровича; МГУ им.М.В.Ломоносова.- 3-е изд., перераб. М.: Издательство "Дело и Сервис", 2001. - 368 с.
7. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.
8. Симанков B.C., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов: Монография (научное издание) /Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. Краснодар, 1999. -318 с.
9. Денисов A.A., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления.-' Л.: Энергоатомиздат, 1982.-287 с.
10. Системный анализ в управлении: Учеб.пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 е.: ил.151
11. Михеенко B.C. Вторичные сети связи. Телефонные сети связи.: МО РФ, 1999.-512 с, ил.
12. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами.- СПб: Питер, 2001.-384с.: ил.
13. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин JI. И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. - 342с.
14. Иберла К. Факторный анализ. -М.: Статистика, 1980. 279 с.
15. Харман Г. Современный факторный анализ. -М.: Статистика, 1972.
16. Kaiser.H.F. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrica, 23, 187-200 (1958).
17. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учебное пособие для вузов,- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 270 с.
18. Буреш О.В. Моделирование сложной экономической системы (на примере транспортного комплекса Оренбургской области) Электронный ресурс.: Дис. . к-та экон. наук: 08. 00 .13 .-М.: РГБ, 1999 (Из фондов Российской Государственной библиотеки)
19. Эконометрика: Учебник/ Под ред. И.И.Елисеевой. -М.: Финансы и статистика, 2001.-344 е.: ил.
20. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И.Елисеева, С.И. Ку-рышева, Н.М. Гордиенко и др.: Под ред. И.И.Елисеевой. -М.: Финансы и статистика, 2002. -192 е.: ил.
21. Боровиков В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -2-е изд. М.: КомпьютерПресс, 2001. -301 е.: ил.
22. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows, -М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1997. - 608 с.
23. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Р.А.Шмойлова, В.Г.Минашкин, Н.А.Садовникова; Под ред.Р.А.Шмойловой. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004. - 416 е.: ил.
24. Дубов A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике: Учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2002. 352 е.: ил.
25. Петрова Е.В., Ганченко О.И., Алексеева И.М. Практикум по статистике транспорта: Учеб.пособие. -М.: Финансы и статистика,2002.-368 е.: ил.
26. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш.Кремера.- М.: Юнити-Дана, 2003. -311с.
27. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования, различных систем. -М.: ДМК Пресс, 2004. -320 е.: ил.
28. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебное пособие / А.А.Емельянов, Е.А.Власова, Р.В.Дума; Под ред. А.А.Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 е.: ил.
29. ЗЬБенкович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование динамических систем СПб.: ,БХВ-Петербург, 2002. - 464с.: ил.
30. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов -3-е изд., перераб. и доп. -М.: Высшая школа, 2001. 343 е.: ил.
31. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. -М.: Мир, 1976.-756с.
32. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогнозирование и управление. Пер. с англ. A.JI. Левшина. -М.: Мир, 1974. 195с.
33. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. -М.: Мир, 1980.- 536с.
34. Кендел М. Временные ряды. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1979.- 198с.
35. Хенан Э.Дж Многомерные временные ряды. -М.: Мир, 1986.-575с.
36. Хенан Э.Дж Анализ временных рядов. -М.: Статистика, 1964.-215с.
37. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основныеметоды. -М.: Мир, 1982. 430с.
38. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. -М.: Мир, 1979. 311с.
39. Гренджер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. Пер. с анг. -М.: Статистика., 1972. 312с.
40. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его применение. Т.1 -М.: Мир, 1971.-316с.
41. Гейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1970.-365с.
42. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. -М: Издательский дом "Дашков и К", 2000. -308с.
43. Кильдинов Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973. -324с.
44. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Статистика, 1980. - 289с.
45. Магнус Я.Р., Катышев Л.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.-М.: Дело, 2000. 311с.
46. Болн Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Наука, 1979. -348с.
47. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. -М.:Финансы и статистика, 1981.-278с.
48. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. -М.: Статистика, 1973.-388с.
49. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. -М.: Финансы и статистика, 1982. -317с.
50. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. -М.: Финансы и статистика, 1983. -302с.
51. Вайну Я.Я. Корреляция рядов динамики. -М.: Статистика. 1977. -118с.
52. Broomhead D.S., King G.P. Extracting qualitative dynamics from experimental data//Physica D. 1986. Vol. 20. p.217-236.
53. GolyandinaN., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2001. 305 p.
54. Eisner J., Tsonis A. Singular Spectrum Analysis. A New Tool in Time Series Analysis. New York: Plenum Press, 1996. 163 p.
55. Vautard R., Yiou P., Chil M. Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals // Physica D. 1992. Vol. 58. p.95-126.
56. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Сов.радио, 1974, 398с.
57. Финкельштейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи' дискретного программирования. М.: Наука, 1976, -263с.
58. Кофман А., Анри-Лабордер А. Методы и модели исследования операций. М.: Мир, 1997, -367 с.
59. Айвазян С.А.,Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статисти-ка.Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. -487с.
60. Ставропольский край в цифрах: Краткий статистический сборник-Госкомстат России. Ставропольский краевой комитет государственной статистики. С76. -Ставрополь , 2001. 68с.
61. Транспорт и связь в Ставропольском крае. Статистический сборник Госкомстат России. Ставропольский краевой комитет государственной статистики. Ставрополь , 2002. - 27с.
62. Ставропольский край в цифрах: Краткий статистический сборник Госкомстат России. Ставропольский краевой комитет государственной статистики. С76, 2001. 68с.
63. А.В. Леоненков Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -304 е.: ил.
64. С.А. Трофимов CASE-технологии: практическая работа в Rational Rose. Изд.2-е. -M.: Бином-Пресс, 2002 . 288с.: ил.
65. В.А. Половников и др. Оценивание точности и адекватности моделей экономического прогнозирования. // Математическое моделирование экономических процессов: Сборник научных трудов. М.: МЭСИ, 1986. с.37-47.
66. В.П. Боровиков Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2000. -384 е.: ил. IBSN 5-279-01980-1.
67. Р.И. Трухаев Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981,-258 с.
68. Gwilliam K. The Value of Time in Economic Evaluation of Transport Projects. Lessons from Recent Research. World Bank, Wash. DC, 1997.
69. Waters W. The Value of Time Savings for the Economic Evaluation of Highway Investments in British Columbia. ВС Ministry of Transportation and Highways, 1992.
70. Н.А. Толоконцев Здоровье человека и абиологические тенденции в современных условиях и образе жизни // Общественные науки и здравоохранение/ Отв. ред. И.Н.Смирнов. М.: Наука, 1987. С.126-139.
71. А.И. Шипилов, О.А. Шипилова Высокая работоспособность персонала забота кадровика http://www.dis.rU/kp/arhiv/2003/3/6.html76. http://nwapa.spb.ru/htmldb/1045/chapter4.html
72. И.В. Бакланов. В помощь IP-телевизионщику// Connect №9, 2005г.-с.216-219
73. А.Г. Королёв Моделирование систем средствами Object GPSS. Практический подход в примерах и задачах. Учебное пособие. Луганск: Изд-во Восточно-украинского нац. ун-та, 2005.-307 с.
74. Balci О. Credibility Assessment of Simulation Results//Proceedings of the 1986 Winter Simulation Conference. 1986. - pp. 39-44.
75. Carson J.S. Model verification and validation//Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference. 2002. - pp. 52-58.
76. Henriksen J. An Introduction to SLX Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference IEEE 1997 p. 593-599.
77. Law A.M., McComas, M.G. How to build valid and credible simulation models//Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference.' 2001. -pp. 22'29.
78. Sargent R.G. Some approaches and paradigms for verifying and validating simulation models//Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference. -2001,-106-114.
79. Schriber T. Introduction to Simulation Using GPSS/H N4 John Willey & Sons 1991.
80. W. David Kelton, Randall P. Sadowski, Deborah A. Sadowski Simulation with Arena WCB/McGraw'Hill, 1998.
81. B.B. Крылов, С.С. Самохвалова Теория телетрафика и её приложения-СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-288с.: ил.
82. Гребенник и.в., Хабаров А.Ю. Многофакторное оценивание проводной сети электросвязи и анализ эффективности ёё использования // Радиоэлектроника и информатика, 2003, №2
83. Додд Аннабел 3. Мир телекоммуникаций. Обзор технологий и отрасли / Пер.с англ. М. Бодров А. Кучумов — М.: ЗАО «Олимп—Бизнес», 2002, —400 с: ил.
84. С. В.Журавлев От услуг связи к созданию каналов продаж. Зарубежные операторы меняют концепцию triple play // ИнформКурьерСвязь, №5, 2006 г.
85. Руководящий документ отрасли "Порядок применения технологии асинхронного режима переноса на Взаимоувязанной сети связи России".-РД 45.123-99, 2001.
86. РД 45.120-200. Руководящий документ отрасли. Нормы технологического проектирования. Городские и сельские телефонные сети. ЦНТИ, «ИНФОРМСВЯЗЬ», М. 2000 г.
87. Руководящий документ по ОГСТфС (общегосударственной системе автоматизированной телефонной связи). -М.: Прейскурантиздат, 1988.
88. Основные положения системы сельской телефонной связи. М.: Радио и Связь, 1986
89. С. Coltro, J. van Bogaert. Global Alcatel metropolitan solutions. Alcatel Telecommunications Review, 1st Quarter 2002.
90. P. Merrima. Broadband entertainment over DSL: the business imperative. Alcatel Telecommunications Review, 2nd Quarter 2002.
91. A.R. Modarressi, S. Mohan. Control and Management in Next-Generation Networks: Challenges and Opportunities. IEEE Communications Magazine, October 2000.
92. P. Morris. Telecommunications and 3Rs: Competition and Enterprise in Regional, Rural and Remote Australia. Telecommunication Journal of Australia, Vol. 49, No 2, 1999.
93. S.D. Personick. The Evolving Role of Telecommunications Switching. IEEE Communications Magazine, January 1993.
94. J.G. Turnbull. Introducing home area network. ВТ Technology Journal, Vol. 20, №2, April 2002.
95. White Paper "Broadband Multi-Service networks: The advance to IP networks of the future". Ericsson, October 2001.
96. Jl. Бараш. Архитектура мультисервисных сетей. Компьютерное обозрения, № 14, 10 - 16 апреля 2002.
97. А.Г. Барсков. Softswitch мягкая посадка в сети нового поколения. - Сети и системы связи, № 9(73), 2001.
98. А.Г. Барсков. "Софтсвич" это по-нашему. - Сети и системы связи, №2, 2003.
99. А.Б. Гольдштейн. Устройства управления мультисервисными сетями: Softswitch. Вестник связи, №4, 2002.
100. Гольдштейн Б.С., Орлов О.П., Ошев А.Т., Соколов Н.А. Цифро-визация ГТС и построение мультисервисной сети// Вестник связи. -2003, №4.
101. Гольдштейн Б.С., Орлов О.П., Ошев А.Т., Соколов Н.А. Модернизация сетей доступа в эпоху NGN// Вестник связи. 2003, №6.
102. Б.С. Гольдштейн, О.П. Орлов, А.Т. Ошев, Н.А. Соколов. Эволюция услуг в сетях следующего поколения. Вестник связи, №7, 2003.158
103. Я. Городецкий, А. Осоченко. Softswitch: технология или маркетинговая уловка. Сетевой журнал, №3, 2003.
104. И.В. Марченко. Мультисервисные сети: мифы и реальность. -Вестник связи, №9, 2002.
105. Н.А. Соколов. Применение цифровых коммутационных станций на СТС. Электросвязь, 1993, № 6 .
106. Цифровизация телефонных сетей Калужской области. ТелеВестник, № 4, 1995.
107. В.И. Шельгов. Siemens представляет NGN-решения. Сети и системы связи, №3, 2003.
108. М.А. Шнепс-Шнеппе. NGN и IP-телефония. Connect, №1, 2003.
109. Й.К. Юн, М. Улема. Системы беспроводного абонентского радиодоступа на основе широкополосной технологии CDMA. Мобильные системы, №6,2002.
110. В.И. Лохтин. Пути решения проблемы конвергенции сетей электросвязи ОАО "Связьинвест". Международная конференция "Развитие услуг связи на основе телекоммуникационных технологий нового поколения (NGN-2003), 26-28 августа 2003 г., Санкт-Петербург.
111. А.В. Шалагинов, К.Н. Анкилов. Эволюция ТФОП Китая: от наращивания емкости к повышению эффективности. Информ Курьер Связь, №12, 2003.
112. А.В. Пинчук, Н.А. Соколов. Мультисервисные концентраторы в сетях сельской связи. Вестник связи, 2003, №12.
113. С. Орлов. Новая телефония. Журнал сетевых решений / LAN, декабрь 2003.
114. Н.А. Соколов, А.И. Витченко. Оценка экономической эффективности мультисервисных абонентских концентраторов. Вестник связи, 2004, №10.
115. И. Бакланов. NGSDH: успех неизбежен. Connect! Мир связи, 2004, №11.
116. А.В. Пинчук, Н.А. Соколов. Мультисервисные абонентские концентраторы для функциональных возможностей "Triple-Play Services". Вестник связи, 2005, №6.
117. С.Н. Прокопенко Triple Play: игра со многими неизвестными // "Экспресс-электроника", 2005.-№06
118. Н.П. Бусленко Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978,400 с.
119. А.Г. Варжапетян. Имитационное моделирование на GPSS/H. -М.: Вузовская книга, 2004.
120. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход)./Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. и др. М.: Наука, 1985.-176 с.
121. Имитационное моделирование производственных систем/Под общей редакцией A.A. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983.-416 с.
122. Имитационное моделирование социально-экономических систем. Алексеев Ю.Н., Биткова Г.В. и др. 1986.
123. К.А. Багриновский и др Имитационные системы принятия экономических решений М.: Наука, 1989.
124. Имитационный анализ регионального воспроизводст-ва./Ответственный редактор доктор физ.-мат. наук Булавский В.Г. -Новосибирск: Наука, сибирское отделение, 1987г. -176 с.
125. В.В. Калашников Организация моделирования сложных систем. -М.: Знание, 1982, 62 с.
126. Е. Киндлер Языки моделирования, пер. с чешек. М.: Энергоатом-издат., 1985. 288 с.
127. Дж. Клейнен Статистические методы в имитационном моделировании 1,2 т.- М.: Статистика, 1978.
128. Дж. Клир Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990.
129. Н.Б. Коблев. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. -М.: Дело, 2003.
130. A.A. Кугаенко Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М.: Вузовская книга 1998. - 392с.160
131. Лекции по теории сложных систем. Бусленко Н.П., Калашников В.В. и др. М.: Сов. радио, 1973.- 440 с.
132. A.M. Лоу, В.Д. Кельтон Имитационное моделирование. Классика CS 3-е издание - Питер, 2004.
133. H.H. Лычкина Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине "Имитационное моделирование экономических процессов", ГУУ, -М.: 2004.
134. H.H. Лычкина Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений,/III Международная конференция "Идентификация систем и задачи управления" SICPRO'04, M., 2004.
135. H.H. Лычкина Моделирование социально-экономического развития регионов./ Материалы научно-практического семинара кафедры информационных систем./Под ред. Ю.М. Черкасова; ГУУ, М., 2001.
136. H.H. Лычкина Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов. Компьюлог, № 2 (32), М., 1999.
137. Ильченко А.Н., Бабаев Д.Б. Новая экономика: реальность информационного общества/ Иван, roc, хим.-технол. ун-т. Междунар. фонд Н.Д.Кондратьева, Иваново- М, 2004. -176 с