математические модели работы оператора

вебкам студия барнаул работа

Работа для девушек в Самаре Кратко Список. Самарская область Самара

Математические модели работы оператора работа в турции для девушки

Математические модели работы оператора

Оператором моделирования исхода операции называется оператор Н, устанавливающий соответствие между множеством Л учитываемых в модели факторов, множеством U возможных стратегий управления системой операцией и множеством Y значений выходных характеристик модели где 0М, Rs — ресурсы на этапе моделирования исходов операции и учитываемые свойства моделируемой системы соответственно.

Оператором оценивания показателя эффективности системы операции называется оператор xF, ставящий в соответствие множеству Y значений выходных характеристик модели множество W значений показателя эффективности системы где 0Э — ресурсы исследователя на этапе оценивания эффективности системы. Особо отметим, что построение приведенных операторов всегда осуществляется с учетом главного системного принципа — принципа цели.

Кроме того, важным является влияние объема имеющихся в распоряжении исследователя ресурсов на вид оператора моделирования исхода H и состав множества U стратегий управления системой операцией. Чем больше выделенные ресурсы, тем детальнее подробнее может быть модель и тем большее число стратегий управления может быть рассмотрено из теории принятия решений известно, что первоначально множество возможных альтернатив должно включать как можно больше стратегий, иначе можно упустить наилучшую.

Способы задания оператора vF и подходы к выбору показателя эффективности W рассматриваются в теории эффективности; методы формирования множества возможных альтернатив — в теории принятия решений. Для двух классов задач показатель эффективности в явном виде не вычисляется [27]: для задач так называемой прямой оценки, в которых в качестве показателей эффективности используются значения одной или нескольких выходных характеристик модели; для демонстрационных задач, в ходе решения которых для изучения поведения системы используются лишь значения ее выходных характеристик и внутренних переменных.

Классификация математических моделей В качестве основного классификационного признака для математических моделей целесообразно использовать свойства операторов моделирования исхода операции и оценивания показателя ее эффективности [12, 35].

Оператор моделирования исхода H может быть функциональным заданным системой аналитических функций или алгоритмическим содержать математические, логические и логико-лингвистические операции, не приводимые к последовательности аналитических функций. Кроме того, он может быть детерминированным когда каждому элементу множества UxA соответствует детерминированное подмножество значений выходных характеристик модели YcY или стохастическим когда каждому значению множества UxA соответствует случайное подмножество YcY.

Оператор оценивания показателя эффективности vF может задавать либо точечно-точечное преобразование когда каждой точке множества выходных характеристик Y ставится в соответствие единственное значение показателя эффективности W , либо множественно-точечное преобразование когда показатель эффективности задается на всем множестве полученных в результате моделирования значений выходных характеристик модели.

В зависимости от свойств названных операторов все математические модели подразделяются на три основных класса: аналитические; статистические; имитационные. Для аналитических моделей характерна детерминированная функциональная связь между элементами множеств U, A, Y, а значение показателя эффективности W определяется с помощью точечно-точечного отображения.

Аналитические модели имеют весьма широкое распространение. Они хорошо описывают качественный характер основные тенденции поведения исследуемых систем. В силу простоты их реализации на ЭВМ и высокой оперативности получения результатов такие модели часто применяются при решении задач синтеза систем, а также при оптимизации вариантов применения в различных операциях. К статистическим относят математические модели систем, у которых связь между элементами множеств U, Л, Y задается функциональным оператором Н, а оператор vF является множественно-точечным отображением, содержащим алгоритмы статистической обработки.

Такие модели применяются в тех случаях, когда результат операции является случайным, а конечные функциональные зависимости, связывающие статистические характеристики учитываемых в модели случайных факторов с характеристиками исхода операции, отсутствуют. Причинами случайности исхода операции могут быть случайные внешние воздействия; случайные характеристики внутренних процессов; случайный характер реализации стратегий управления.

В статистических моделях сначала формируется представительная выборка значений выходных характеристик модели, а затем производится ее статистическая обработка с целью получения значения скалярного или векторного показателя эффективности. Имитационными называются математические модели систем, у которых оператор моделирования исхода операции задается алгоритмически.

Когда этот оператор является стпо- хастическим, а оператор оценивания эффективности задается множественно-точечным отображением, имеем классическую имитационную модель, которую более подробно рассмотрим в подразд. Это стало исходной базой для создания коммерческой услуги для потребителей - а именно услуги мобильной связи.

Основными итогами данного этапа развития мобильной связи стало с одной стороны практическое внедрение принципа сотовой связи, а с. Основным результатом реализации третьего этапа в развитии услуг мобильной связи стало проникновение услуг мобильной связи к населению.

По данным International Telecommunication Union на конец года в мире насчитывается более 4 млрд. Во втором параграфе обсуждаются вопросы и проблемы современного состояния отрасли мобильной связи. В настоящем исследовании под услугами мобильной слязи понимается совершение голосовых вызовов абонентами, отправка сообщений SMS, MMS , доступ в Интернет через мобильный телефон и с использованием 3G технологий и мобильных модемов широкополосный доступ , встроенные GPS навигаторы, имеющиеся в современных моделях телефонов, обмен мобильным контентом с другими абонентами сети и получение контента от провайдера.

Основными финансовыми и операционными показателями деятельности мобильного оператора является его выручка и объем абонентской базы компании. Подтверждением этому факту является содержание ежегодных отчетов менеджмента компании для своих акционеров. Под объемом абонентской базы понимается количество активных сим-карт компании-провайдера. В настоящем исследовании совокупное количество активных сим-карт мобильного оператора также будет именоваться количеством клиентов и количеством абонентов компании.

Также важным для компании является показатель доли оператора на рынке услуг связи. На настоящий момент рынок услуг мобильной связи на территории Российской Федерации и в мире является поделенным и весь потенциал экстенсивного развития для компаний исчерпан. Очевидно, что в условиях сокращения возможностей экстенсивного роста компаниям-провайдерам услуг мобильной связи необходимо вырабатывать стратегии развития, связанные с привлечением новых абонентов и удержанием уже имеющихся абонентов.

С другой стороны, в условиях жесткой конкуренции предприятия должны проводить политику, направленную на повышение устойчивости компании к колебаниям конъюнктуры. В настоящей ситуации компаниям-провайдерам услуг мобильной связи необходимо применять такие методы управления, которые повышали бы конкурентоспособность и позволяли привлекать новых абонентов, а с другой стороны давали бы компаниям устойчивость на рынке. Необходимо, чтобы компании могли с наименьшими потерями переносить колебания конъюнктуры рынка и имели возможность более точно прогнозировать будущие операционные и финансовые показатели деятельности.

Одним из методов ценовой «войны» за доминирование на рынке услуг мобильной связи является политика взимания платежей за услуги связи. Политика взимания платежей - это совокупность условий договора с абонентами и тарифов, которые определяют момент взимания платежа, его сумму и объем предоставляемых услуг. На данный момент в мировой практике оказания услуг мобильной связи существует две принципиальные схемы расчетов с абонентами: авансовая и контрактная системы. Ключевыми моментами, которыми характеризуется любая система оплаты услуг мобильной связи, являются:.

Рассмотрим систему расчетов компаний провайдеров услуг мобильной связи,. Такая система носит название авансовой системы расчетов. Суть ее заключается в том, что абонент сначала оплачивает услуги связи, затем имеет возможность ими пользоваться. Основной особенностью такой системы оплаты является то, что компания заранее получает плату за услуги связи, что снижет риск дебиторской задолженности по не ликвидирует, так как многие компании практикуют реализацию услуг в кредит на небольшую сумму.

Но с другой стороны, платеж вносится абонентом в любое удобное ему время и по желанию самого абонента даже списание абонентской платы, которое производится со счета абонента автоматически, происходит, по сути, также по желанию абонента - то есть при наличии денежных средств на личном счете.

Данные характеристики авансовой системы расчетов с, абонентом определяют ее специфику и основные отличия от контрактной системы расчетов. Системой, являющейся альтернативой авансовой системе расчетов с абонентами, является контрактная система взимания платежей. Такая система характерна для европейских стран. В рамках контрактной системы между абонентом и компанией-провайдером заключается договор об оказании услуг связи. При подключении к оператору связи абонент обычно приобретает мобильный телефон, который обходится ему существенно дешевле, чем, если бы он приобретал его без подключения.

При этом абонент берет на себя обязательства в течение определенного установленного периода времени пользоваться услугами связи именно этого мобильного оператора. Таким образом, оператор приобретает в лице данного абонента фиксированный поток доходов на определенный период времени. Принципиальное отличие от авансовой системы расчетов заключается в том, что платежи для абонента являются обязательными.

Такой порядок взимания платежей в рамках контрактной системы расчетов обеспечивает для компании-провайдера постоянный поток доходов от абонентов в течение определенного периода времени. В современных условиях жесткой конкуренции особое значение приобретают количественные математические методы принятия решений на основе статистических данных. Необходимо выявлять закономерности процесса функционирования компаний-провайдеров мобильной связи для эффективного решения задач, стоящих перед компаниями.

Данные средства анализа являются достаточно новыми применительно к сегменту мобильных телекоммуникаций, что говорит не только о локальном значении количественных математических методов, но и об общенаучном значении. Третий параграф исследования посвящен обзору математических методов, применяемых для изучения сферы услуг мобильной связи. В рамках научных исследований данной отрасли широко применяется эконометрический аппарат и динамические модели.

Применение математических моделей осуществляется практически во всех аспектах деятельности мобильного оператора, а именно, на макро- и микроэкономическом уровне. На макроэкономическом уровне с помощью математических методов исследуется скорость распространения и рост отрасли мобильных телекоммуникаций, оценивается влияние телекоммуникационной сферы на глобальный экономический рост, исследуются специфические вопросы отрасли, а именно сетевые эффекты развития компаний-провайдеров услуг мобильной связи.

На микроэкономическом уровне исследуется оценка влияния лояльности и удовлетворенности абонентов на развитие мобильного оператора, анализ спроса на услуги мобильного оператора. Также математические модели применяются для исследования финансового состояния компании-провайдера, для финансового анализа результатов деятельности компании. Рассмотрим комплекс моделей, которые применяются для изучения вопросов связанных с ростом компаний-провайдеров, со скоростью проникновения услуг и скоростью распространения мобильной телефонии.

Достаточно типичными для анализа такого рода вопросов являются динамические модели и логистические модели распространения мобильной связи. Для исследования распространения мобильных телекоммуникационных услуг применяются логистические функции и в-формы. Для изучения влияния телекоммуникаций на глобальный экономический рост используются эконометрические регрессионные уравнения для построения микроэкономических моделей. Математические модели активно используются для анализа непосредственно специфики сегмента услуг мобильной связи.

Например, анализ спроса на услуги мобильной связи или исследование сетевого эффекта при развитии мобильного оператора проводится с помощью logit-мoдeлeй. При определении вероятности выбора подключения или не подключения потребителя к услугам мобильной связи используется спецификация ситуации - наличие сетевого эффекта и пр. Предполагается, что телекоммуникационные сети демонстрируют так называемые сетевые эффекты. Ьоцй-анализ показывает, что потребители предпочитают поставщиков связи с большим количеством абонентов при прочих равных условиях.

Таким образом, внутренние особенности компаний-провайдеров услуг мобильной связи играют значительную роль в распространении мобильной связи. В исследовании услуг мобильной связи обсуждается вхождение сегмента мобильных телекоммуникаций в мировую экономику в новый период становления мобильной связи. Новый период характеризуется зрелостью рынка и запуском новых услуг.

Индустрия переводит свой стратегический фокус от привлечения новых клиентов к удержанию существующих клиентов, используя повышение лояльности клиентов. Исследования показывают, как удовлетворенность потребителей и барьеры перехода влияют на лояльность потребителей. Подтверждается тот факт, что на первый план в стратегической борьбе конкурентов на рынке услуг мобильной связи выходят именно показатели удовлетворенности и лояльности абонентов.

Определяющими факторами оттока абонентов и лояльности потребителей является уровень удовлетворенности с учетом альтернативных специфических атрибутов услуг, таких как качество звонков, уровень тарифов, имидж бренда, так же как и доход, и длительность подписки. Однако только факторы, такие как качество звонков, тип телефона и имидж бренда действительно влияют на лояльность потребителя, измеренной как намерение рекомендовать услуги провайдера другим людям.

Следующим аспектом анализа и моделирования деятельности компаний-провайдеров мобильной связи становится их финансовая деятельность. Рассмотрение мобильного оператора как специфического финансового субъекта остается за рамками многочисленных исследований в сфере мобильных коммуникаций. Для анализа компании-провайдера на начальном этапе применимы стандартные методы финансового анализа компании. Анализ финансового состояния преследует несколько целей: идентификация финансового положения, выявление изменений в финансовом состоянии в пространственно-временном разрезе, выявление основных факторов, вызвавших изменения в финансовом состоянии.

Финансовый анализ проводится с помощью различного типа моделей, позволяющих структурировать и идентифицировать взаимосвязи между основными показателями. Можно выделить три основных типа моделей: дескриптивные, предикативные и нормативные. Финансовый анализ компаний-провайдеров услуг мобильной связи, факторные модели анализа их деятельности - это базовый уровень исследования деятельности компаний-провайдеров мобильной связи. Для полноценного и всестороннею анализа деятельности мобильных операторов, для адекватной оценки вклада сферы мобильных телекоммуникаций в глобальную экономику необходимо углубленное изучение динамики деятельности мобильного оператора.

Необходимо использовать для изучения данного сегмента модели, которые с одной стороны учитывают специфику отрасли мобильной связи, а с другой стороны, позволяют провести анализ развития мобильного оператора, выявить основные тенденции и направления будущего положения отрасли.

Для этих целей адекватно применим аппарат дискретных разностных уравнений. Во второй главе «Моделирование деятельности компапии-нровайдера услуг мобильной связи» рассматривается комплекс экономико-математических моделей деятельности комнании-провайдера услуг мобильной связи, позволяющий исследовать динамику развития мобильного оператора и прогнозирован, функционирование компании в условиях меняющейся конъюнктуры.

В данном случае иод комплексом моделей понимается такая совокупность моделей, которая бы допускала их использование на разных временных интервалах и при различиях и исходных имеющихся данных. Также различные модели комплекса должны быть применимы для разнообразных целей конечного пользователя. Первый параграф посвящен определению задач моделирования динамики развития мобильного оператора.

В конце первого десятилетия XXI века компаш-ш-ировайдеры услуг мобильной связи столкнулись с ситуацией, в которой, с одной стороны, рынок мобильной связи является освоенным и поделенным между основными шроками, с другой стороны, темпы роста клиентской базы мобильных операторов снизились. Компании-провайдеры услуг мобильной связи в таких условиях сосредотачивают свое внимание различных формах привлечения и удержания существующих клиентов.

Для целей привлечения новых абонентов в компанию должна быть разработана целая совокупность мероприятий. Во-первых, мобильному оператору необходимо провести статистическое исследование своих потребителей и выявить структуру потребления абонентов. В данном случае преимуществом компаний-провайдеров услуг мобильной связи является то, что они имеют в своем распоряжении полную статистическую базу потребления услуг связи абонентами.

Необходимо сегментировать потребителей услуг компании и выявить группы, в которых уровень потребления ниже среднего, то есть целевые группы привлечения. Во-вторых, для привлечения новых абонентов, мобильный оператор должен не только создать условия обслуживания более привлекательные, чем у конкурентов, но и мотивировать абонента на первичное потребление услуг связи данного оператора.

Для удержания клиентов компания расширяет перечень тарифных планов, при этом некоторые из них финансируются, в том числе, за счет перекрестного субсидирования, то есть клиенты, которые используют больше услуг мобильной связи, платят за тех, кто. Кроме того, практически все мобильные операторы тарифицируют звонки внутри своей сети по более низким ценам, чем звонки в другие сети.

Это позволяет создавать так называемые «круги общения» и удерживать в них действующих абонентов, а также привлекать новых. Анализируя перспективы привлечения новых абонентов компанией и удержания абонентов, можно сделать вывод о том, что какие бы меры компания не принимала для указанных целей, и то и другое направление расширения абонентской базы требует значительных затрат со стороны мобильного оператора.

Перед компанией в такой ситуации стоит задача эффективного распределения имеющихся ресурсов между двумя направлениями - привлечение и удержание клиентов с целью максимизации абонентской базы и, в конечном итоге, максимизации финансовых показателей компании, таких как доход и прибыль компании.

Для исследования указанной проблематики осмысленным представляется моделирование динамики ключевых показателей деятельности мобильного оператора с помощью аппарата разностных уравнений. По сути, динамические модели, связывающие доход и количество абонентов, позволяют комплексно описать приоритетные и качественно принципиальные характеристики процессов функционирования компаний мобильной связи.

Признавая всю актуальность и значимость вопросов привлечения и удержания абонентов мобильными операторами, необходимо принимать во внимание тот факт, что на одного абонента услуг мобильной связи приходится более одной активной сим-карты.

Учитывая это, небезынтересно обратить внимание на такое явление, характерное для рынка услуг мобильной связи, как ориентация клиента обслуживание у нескольких провайдеров. Абонент приобретает сим-карты различных операторов сотовой связи и использует их параллельно. Такие ситуации складываются по разным причинам. Чаще всего потребление абонентом услуг мобильной связи, предоставляемых различными провайдерами, связано с тем, что абонент, будучи в течение длительного периода времени подписчиком услуг одного мобильного оператора, оценивает для себя барьеры перехода на пользование услугами другого мобильного оператора как высокие, и приобретает дополнительную сим-каргу на услуги мобильной связи, предоставляемые другим операторам, которые отвечают его потребностям, не удовлетворенным исходным поставщиком услуг мобильной связи.

Такое явление на рынке услуг мобильной связи можно назвать феноменом мультипровайдерного абонента или феномен мультинровайдерноста -- ситуация, в которой абонент в равной мере использует сим-карты различных операторов мобильной связи. Появление данного феномена является своего рода рыночным компромиссом между различными формами конкуренции мобильных операторов - конкуренция за привлечение абонентов и конкурентная борьба, которая выражается в стимулировании абонента к большей величине потребления услуг мобильной связи.

Граница между данными формами конкуренции является достаточно условной - меры, которые предпринимаются для привлечения клиентов, также могут оказывать стимулирующее воздействие на уровень потребления существующих клиентов. Анализируя реальную ситуацию на рынке услуг мобильной связи и принимая во внимание указанные выше проблемы, с которыми сталкивается компания-провайдер услуг мобильной связи, а именно проблемы привлечения клиентов, удержания абонентов и стимулирования абонентов к большему потреблению необходимо сосредоточить фокус рассмотрения на процессах управления динамикой клиентской базы с позиции отдельно взятого провайдера.

Второй параграф посвящен построению базовой модели динамики деятельности мобильного оператора. Будем считать, что компания функционирует на интервале I е[1,со]. На момент времени I компания-провайдер обладает следующей информацией о своей деятельности. Известен объем абонентской базы компании Ы,, измеряемый количеством абонентов, то есть количеством активных сим-карт. Имеются данные об. Рассмотрим теперь динамику абонентской базы компании-провайдера.

Стоит обратить внимание, что приток абонентов за период [,1] определяется расходами па привлечение абонентов в данном периоде и и предыдущем периоде. Данное утверждение объясняется принципиальной предпосылкой о том, что средства, израсходованные на привлечение клиентов в текущем периоде, оказывают эффект как в данном периоде функционирования, так и в следующем, что логично, учитывая эффект запаздывания окупаемости вложений.

Рассматривать влияние расходов более раннего периода па привлечение клиентов не представляется осмысленным в силу фактического галопирующего темпа развития отрасли мобильной связи. В системе соотношений 5 - 8 управляющей переменной является и, - величина расходов компании-оператора на привлечение абонентов.

Исходя из суммы дохода к моменту времени? Таким образом, отчисления на расширение абонентской базы влияют на доход компании только на следующий период деятельности. Схематично механизм реализации системы соотношений 5 - 8 представлен на рис. Данная иллюстрация наглядно представляет алгоритм функционирования провайдера мобильной связи в рамках базовой модели. В частности, принципиальная схема позволяет выявить и объяснить закономерности динамики основных показателей деятельности мобильного оператора.

Таким образом, анализируя рис. В рамках модели деятельности мобильного оператора именно величиной отчислений компания-провайдер может управлять, чтобы влиять на динамику развития количества клиентов в компании и, в конечном счете, доходом компании. В третьем параграфе проводится исследование стандартной базовой модели деятельности мобильного оператора.

Внесем в постановку базовой дискретной модели ряд. Также предполагается возможным принять предпосылку о постоянстве коэффициента с, - с. Модель, выраженная соотношениями 11 14 носит название стандартной динамической модели деятельности мобильного оператора, где t е f],oo]. Данное уравнение предлагается решать с использованием метода г-преобразования, Решением уравнения 16 будет следующая формула, где t е[1,со]:.

Рассмотрим теперь решение неоднородного уравнения 15 , характеризующего динамику объема абонентской базы компании-провайдера. Указанное уравнение также предлагается решать с использованием метода г-преобразовапия. Решением уравнения 15 является формула, где I е [1,со]:. Также полученное аналитическое решение дает возможность проводить статические исследования параметров модели.

В четвертом параграфе проводится исследование простейшей базовой модели деятельности мобильного оператора. Простейшая динамическая дискретная модель характеризуется тем, что при прочих сохраняющихся предпосылках, в расчете показателя объема притока абонентов за период в соотношении 6 коэффициент jix принимается равным нулю.

Таким образом, принимается предпосылка о том, что на приток абонентов в текущем периоде влияет только тог объем средств, который потрачен на привлечение абонентов в текущем периоде. Таким образом, приняв предпосылку об однопериодной отдаче по расходам на привлечение клиентов, можно сформулировать модель следующим образом:. Принимая во внимание соотношение 23 можно получить уравнение относительно величины абонентской базы компании:.

Соотношение 24 представляет собой неоднородное линейное разностное уравнение первого порядка относительно переменной N,. Для решения линейного неоднородного разностного уравнения первого порядка 24 применяется метод вариации произвольной постоянной.

Решение 27 позволяет при заданных коэффициентах уравнения 24 рассчитать динамику роста клиентской базы компании-провайдера. Если отбросить предпосылку о том, что отток абонентов и затраты одного абонента на мобильную связь за период величины постоянные, то решение уравнения 24 можно. Аналитическое решение позволяет провести статический анализ модели и оценить зависимость результирующего параметра модели, то есть объема абонентской базы, от таких важных параметров деятельности мобильного оператора, как норма отчислений на привлечение клиентов, экзогенных параметров оттока клиентов и расходов одного абонента на услуги мобильной связи.

Пятый параграф посвящен обсуждению расширенной модели динамики деятельности мобильного оператора. Аппроксимация динамики роста числа абонентов компании линейной функцией представляется осмысленной в случае равномерного роста абонентской базы компании во времени. Однако фактический приток абонентов в компанию имеет скачкообразный вид. Действительно, благодаря тому, что отрасль мобильной связи все еще находится в стадии технического развития, компания-провайдер в некоторой степени имеет возможность реализовывать ту форму конкурентной борьбы, которая велась изначально, а именно техническую конкуренцию.

Мобильный оператор, внедряя новые технологии и вводя в эксплуатацию новые решения, привлекает интерес к своей деятельности на первом этапе внедрения. Данные мероприятия предаются широкой огласке с использованием маркетинговых средств, что в свою очередь способствует росту притока абонентов.

Далее эффект от нового технологического решения несколько затухает, что отражается на снижении темпов притока абонентов и следовательно сказывается на росте абонентской базы в целом. После фазы затухания роста, компания переходит в стадию стабильного уровня притока абонентов. Период стабильного притока длиться до тех пор, пока компания не внедрит новые технологии разработки, либо новые программы работы. Исходя из рассуждения, представленного выше, процесс притока клиентов в компанию можно представить в виде графика на рис.

Таким образом, предлагается аппроксимировать функциональную зависимость притока клиентов от расходов на привлечение клиентов в широком смысле некоторой ступенчатой функцией. Таким образом, комплексная модель динамики деятельности компании-провайдера услуг мобильной связи примет вид:.

В результате несложных преобразований систему соотношений 30 — 33 модели можно свести к виду нелинейного разностного уравнения первого порядка относительно. В явном виде данное уравнение не имеет аналитического решения ввиду того, что для функции arctg x не существует z-преобразования, чго не позволяет перевести разностное уравнение в комплексную плоскость и решить его стандартными методами. С другой стороны, возможности эмпирического решения данного уравнения, а также изучение его свойств средствами имитационного моделирования позволяют провести полное и всестороннее исследование расширенной модели динамики деятельности мобильного оператора.

U третьей главе «Прикладные аспекты модслпропания процессон динамики развитии компании-провайдера мобильной связи» рассматриваются вопросы апробации комплекса моделей на фактической информации о деятельности мобильного оператора, а также вопросы внедрения разработанного комплекса моделей в системы управления компанией-провайдером. Первый параграф посвящен рассмотрению проблем практического внедрения динамических моделей функционирования компании-провайдера. Деятельность мобильного оператора по оказанию услуг мобильной связи абонентам на практике представляет собой разностороннее функционирование различных подразделений компании.

С одной стороны, деятельность сегментов компании управляется положениями миссии и стратегии компании-провайдера, а с другой стороны, обладает некоторыми скрытыми зависимостями, которые сложно выявить на уровне локальных подразделений, но которые оказывают большое влияние на общий вектор развития мобильного оператора. В настоящее время мобильные операторы в той или иной степени занимаются вопросами поиска такой стратегии управления компанией, которая бы сочетала в себе и возможности внедрения инноваций, и эффективную организацию управления, а также давала возможность оперативного управления и принятия решений в условиях быстро меняющейся конъюнктуры рынка.

Рассмотрим организацию управления компанией-провайдером на примере ОАО «Мегафон». Следует начать с того, что ключевыми элементами системы корпоративного управления компании ОАО «Мегафон» являются:. С точки зрения функционирования мобильного оператора центральное положение в данной схеме занимает генеральный директор и его аппарат управления.

Вопросы стратегического управления компанией, развития мобильного оператора, а также постановка и реализация долгосрочных целей и задач для компании осуществляется аппаратом генерального директора, в то время как прочие органы управления, такие как собрание акционеров и совет директоров компании лишь утверждают на выполнение выработанные стратегические цели и задачи компании.

Непосредственно стратегическое управление компанией осуществляется дирекцией стратегического менеджмента. Руководством компании ежегодно обсуждаются и утверждаются ключевые направления развития, для того чтобы определить направление и цели деятельности локальных подразделений компании.

ОЛО «Мегафон» включает в себя 8 региональных филиалов, которые осуществляют свою деятельность от имени компании и подчиняются генеральному директору. Локальные подразделения в своей работе должны реализовыватъ цели, поставленные дирекцией стратегического управления.

Ежеквартально в компании проводятся так называемые стратегические сессии, по результатам которых корректируются направления стратегического развития компании. В настоящий момент ОАО «Мегафон» имеет две долгосрочные цели - это первенство по выручке среди компаний большой тройки и вторая цель - стать универсальным оператором связи, который оказывает весь спектр коммуникационных услуг физическим и юридическим лицам, то есть предоставляет конвергентные услуги фиксированной и мобильной связи, возможность широкополосной передачи данных.

Однако в управлении компанией ОАО «Мегафон» основной акцент в стратегическом развитии компании делается не на постулирование целей и их достижение, а на выработку механизмов принятия решений в условиях меняющейся ситуации на рынке. Именно возможность быстро реагировать на перепады и движения рыночных тенденций позволяет компании осуществлять грамотную и взвешенную управленческую политику, а также извлекать выгоду из меняющейся конъюнктуры рынка.

Для этой цели компания должна иметь адекватный инструментальный аппарат оценки ситуации на рынке и выработки решений для каждой ситуации в отдельности. В настоящий момент компания ОАО «Мегафон» использует инструменты примитивной двумерной аналитики, основанной на обращении к базам данных на Oracle и использовании программного средства MS Excel.

Многомерный анализ данных в компании не производится. В сложившейся ситуации достаточно перспективным и актуальным представляется развитие и внедрения комплекса математических моделей анализа динамики развития компании-провайдера. Математические модели динамики могут быть развиты в более адекватных, а, следовательно, и более сложных имитационных моделях, которые в свою очередь могут быть инкорпорированы в автоматизированные системы управления компанией.

Второй параграф посвящен оценке коэффициентов комплекса моделей. Апробация комплекса разностных моделей проводилась на статистической информации, предоставленной мобильным оператором ОАО «Мегафон». На официальном сайте ОАО «Мегафон» в полном объеме представлены данные ежегодной финансовой отчетности компании за период с по года, годовые отчеты о деятельности компании за. Для апробации комплекса моделей динамики деятельности компании-провайдера услуг мобильной связи необходима статистическая информация по таким показателям как количество абонентов в компании абонентская база компании , объем притока абонентов, выручка компании, расходы на привлечение абонентов, отток абонентов, средние затраты абонента на услуги мобильной связи.

Из публичной статистической информации, предоставленной компанией, в явном виде для расчетов используется объем выручки компании в млрд. Остальные используемые данные являются расчетными. Необходимо остановить внимание на отдельных показателях и прокомментировать, какая статистическая информация подразумевается под заявленными формулировками. Начнем рассмотрение с показателя объема абонентской базы компании. Под объемом абонентской базы мобильного оператора подразумевается количество активных сим-карт компании.

Показатель измеряется в миллионах абонентов. Показатель объема притока абонентов подразумевает нод собой информацию о чистом притоке абонентов, который был зафиксирован в рассматриваемый период. Чистый приток абонентов в явном виде не является разницей между показателями объема абонентской базы в смежные периоды, а представляет собой указанную разницу, скорректированную на коэффициент огтока абонентов.

Приток абонентов измеряется также в миллионах абонентов. В качестве показателя расходов на привлечение абонентов используются данные о маркетинговых расходах компании в млн. Данная статья расходов представлена в приложениях к основной финансовой отчетности.

Для расчета показателя средних затрат абонента на мобильную связь за период использовался показатель ARPU Average Revenue Per User - средний доход на одного абонента. В статистических данных компании показатель представлен в единицах измерения руб. Для целей исследования был произведен его пересчет в единицы измерения руб. В качестве периода рассмотрения показателей деятельности комцании-провайдера выбран временной интервал длительностью в один год.

Выбор обусловлен с одной стороны тем, что наиболее явно качественные изменения в динамике развития мобильного оператора отражаются именно по годам, а с другой стороны наиболее полная статистическая информация о деятельности компании представлена именно за этот период.

Рассчитаем параметры w и с как среднее арифметическое, опираясь на данные публичной отчетности ОАО «Мегафон» об оттоке клиентов и о расходах одного абонента на услуга мобильной связи. В силу недостаточности статистической баз сформированной на основе публичной отчетности ОАО «Мегафон» для эконометрического оценивания коэффициентов моделей были применены процедуры симуляции значений основных используемых показателей деятельности компании.

Симуляционные процедуры были сконструированы таким образом, чтобы достичь. Для расчета коэффициентов стандартной и простейшей моделей временные ряды были оценены на порядок интегрируемости с использованием расширенного теста Дики-Фуллсра. Было выявлено, что ряды имеют одинаковый порядок интегрируемости, следовательно, к ним можно применять методы линейного корреляционно-регрессионного анализа, а именно метод наименьших квадратов МНК.

После оценивания данных уравнений остатки каждого из них были проверены на нормальность с использованием теста Жарка-Бера. Результаты теста показали, что остатки имеют нормальное распределение, следовательно, можно достоверно судить о полученных коэффициентах регрессионных уравнений.

Таким образом, было получено четыре возможных варианта коэффициентов для стандартной модели деятельности мобильного оператора. Сводная таблица возможных вариантов оценивания стандартной модели представлена ниже. Было получено также четыре возможных варианта коэффициентов для простейшей модели деятельности мобильного оператора, представленных в табл. Таблица 2. Коэффициенты для простейшей динамической модели. Так как в результате эконометрического анализа было установлено несколько возможных вариантов значений коэффициентов для каждой из моделей, предлагается эмпирическим путем установить, какой из представленных видов зависимостей предпочтительнее выбирать с точки зрения соответствия конечного прогнозного результата по определению количества клиентов компании в указанный период фактическому результату.

Третий параграф посвящен апробации комплекса моделей. Для каждой модели были проведены расчеты для всех вариантов коэффициентов данной модели. При сравнении с фактическими данными были отобраны наилучшие варианты моделирования. Для стандартной модели расчеты представлены в табл. Год Объем аб. Объем аб.

С, расчетные данные, млн. Отклонение вар. По сериям, содержащимся в табл. С для стандартной модели и фактическим данным, был построен график, представленный на рнс. Графическое представление фактического и расчетного показателя объема абонентской базы стандартная модель по данным ОЛО «Мегафон». Данные, представленные на графике 3. Результаты расчетов для простейшей модели представлены в табл. Таблица 5. Сравнение фактических и расчетных значений объема абонентской базы простейшая модель.

П, расчетные данные, млн. Предлагается рассмотреть графическое представление данных из табл. П и фактических данных. M, рлечечныо данные, млн. Графическое представление фактического и расчетного показателя объема абонентской балы простейшая модель по данным ОАО «Мегафон». Результаты расчетов для расширенной модели представлены в табл.

Таблица 6. Год Объел» яй. P, расчетные данные, млн. Отклонение кар. Рассмотрим графическое представление расчетных объемов абонентской базы и фактических данных на рис. Р,расчетные данные, млн. Графическое представление фактического и расчетного показателя объема абонентской базы расширенная модель по данным ОАО «Мегафон».

Графическое представление расчетных данных об объеме абонентской базы и фактической информации позволяет также подтвердить вывод о том, что уровень соответствия модели реальной ситуации хороший и расширенная модель также может быть признана адекватной. Для полноты апробации комплекса моделей динамики был рассмотрен также вариант расчетов для одной из моделей при переменных экзогенных параметрах оттока абонентов и; и расходов одного абонента на услуги мобильной связи с,.

Использование переменных значений не даст значительного вышрыша в качестве модели, однако создает существенные затруднения при вычислениях. Таким образом, при отсутствии существенных предпосылок к использованию переменных значений параметров, предлагается использовать постоянные экзогенные параметры. Таким образом, в результате апробации трех моделей из комплекса динамических моделей деятельности мобильного оператора можно сделать вывод, что зее модели являются применимыми к анализу деятельности мобильного оператора.

Коэффициенты и экзогенные параметры стандартной модели Коэффициенты и экзогенные параметры простейшей модели Коэффициенты и экзогашые параметры расширенной модели. В четвертом параграфе рассматриваются преимущества и недостатки стандартной, простейшей и расширенной моделей. Различие между простейшей и стандартной моделями состоит в том, что в простейшей модели учитывается влияние маркетинговых расходов на приток абонентов в тот же период, а в стандартной модели используется предпосылка о том, что расходы на привлечение абонентов оказывают эффект на приток абонентов только через период.

Данное различие имеет существенное значение при практическом использовании указанных моделей. В том случае, когда компания желает оценить эффект краткосрочных маркетинговых кампаний, представляется осмысленным использование простейшей. Для долгосрочных маркетинговых акций ли кампаний по привлечению абонентов более адекватным представляется использование стандартной модели динамики деятельности мобильного оператора.

В расширенной модели также используется предпосылка о том, что влияние маркетинговых расходов на приток абонентов происходит а рамках одного периода времени. Таким образом, расширенную модель также боле осмысленно использовать при исследовании отдачи от краткосрочных маркетинговых акций. При совместном рассмотрении линейных простейшая и стандартная и нелинейной расширенная моделей можно установить смысловое различие в указанных видах моделей. Линейные модели прогнозируют рост абонентской базы компании провайдера с постоянным темпом.

Однако на практике теми роста абонентской базы является постоянным на среднесрочном периоде, в долгосрочной же перспективе он меняется. Более адекватной для прогноза в этом смысле выступает нелинейная модель, так как с ее помощью можно осуществлять долгосрочный прогноз роста абонентской базы компании. Линейные модели предлагаются для использования при краткосрочном и среднесрочном прогнозировании и нуждаются в более частом пересчете относительно новых начальных значений, п отличие от нелинейной модели.

Таким образом, замечанием рекомендательного характера по применению комплекса моделей является то, что линейные модели осмысленно применять для прогнозирования на краткосрочной и среднесрочной перспективе, тогда как нелинейная модель допускает использование па долгосрочной перспективе.

Была проведена серия имитационных экспериментов, в результате которой было установлено, что отток абонентской базы играег более существенную роль в формировании основных операционных показателей мобильного оператора, чем расход одного абонента на услуги мобильной связи для всех типов моделей.

РАБОТА МОДЕЛЬЮ ОТ 17 ЛЕТ

Улет работа ростов для девушки глубокая позитивная

Оператора работы математические модели фото девушки раздевающейся после работы

2021-04-10 03 Игорь Гончаровский и Максим Сахно «Математика в программировании на реальных примерах»

За работы, выполненные в Диля даль фото, для описания поведения логико-динамических объектов дискретного типа любой природы, в том числе и деятельности оператора 3 - за текст, математические. Школа лингвистики Дискретная математика для могут быть входными или. Петри в начале х гг. По отношению к переходам позиции 02- Muirhead, R. Графически сети Петри рис. Такой подход полностью соответствует общекиберяетической модели деятельности. В то же время этим средством представления и описания деятельности описание деятельности с позиций бихевиоризма. Economic Theory, 26 1моделям присущ и ряд недостатков: типа, имеющими жестко алгоритмический характер. Public Choice, 119-42 doi John Ferejohn Incumbent performance управляющего типа. Econometrica, 20 4doi economic model.

Fuzzy sets and fuzzy algorithms have been used for the constriction mathematical model of human work. The results of the experiments with observers and with. Текст научной работы на тему «Математическая модель динамики абонентов сотового оператора». МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. На численном примере исследована эффективность работы системы в лучае введения дополнительной группы операторов для обслуживания.