移动通信用户规模的预测分析

上传者：宋明
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上传时间：2015-05-06
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移动通信用户规模的预测分析

２００６年第１期（总第８７期）

大众科技

ＤＡＺＨＯＮＧＫＥＪＩＮｏ．１，２００６

（ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅｌｙＮｏ．８７）

移动通信用户规模的预测分析

元彦梅

（东北财经大学统计系，辽宁大连１１６０２３）

【摘要】移动通信业务预测的对象主要是移动通信用户数，可供使用的预测技术分为定性预测和定量预测两类。文章中着重

分析了定量预测中的一类———时间序列预测技术。

【关键词】移动通信运营；移动通信业务预测；分析时间序列预测技术；趋势外推法

【文献标识码】Ａ【文章编号】１００８－１１５１（２００６）０１－００６３－０２【中图分类号】ＴＮ９１移动通信运营市场是一个竞争的市场，今后随着移动牌

照的增发，竞争将更加激烈。对某个移动运营商来说，合理的预测移动通信业务显得尤为重要。移动通信业务预测的对象主要是移动通信用户数，可供使用的预测技术分为定性预测和定量预测两类。定性预测着重多事物发展趋势、方向和重大转折点进行预测，主要凭借经验以及分析判断能力。定量预测可大体分为回归预测和时间序列预测两大类，这两类方法是从不同角度对事物进行预测。回归预测方法注重分析各种影响因素对预测对象的影响；时间序列预测是根据预测对象本身历史发展规律来预测未来。在此我们着重分析时间序列预测技术，采用的方法是趋势外推法。

移动用户数指标是最能代表一个国家移动通信发展水平

的指标之一，我国自上个世纪８０年代末开始提供移动通信服务以来，短短２０年取得了长足发展，移动通信规模早已经跃居世界第一位，而且还在以很高的速度发展。

（二）数据的搜集与整理虽然，我国自上个世纪８０年代末便开始移动通信服务，但移动通信产业在其发展过程中受到了许多非生产因素的影响，因此，一些数据并不能正确反映移动通信业的自身发展规律。这里仅搜集自１９９４年到２００４年的年用户数总额列表如下：

我国移动通信用户数增长表（单位：万户）

一、趋势外推法

趋势外推法是时间序列预测中最常用的方法。当预测对象

依时间变化呈现某种上升后下降的趋势，并能找到一种合适的函数曲线反映这种变化趋势时就可以用时间未自变量、预测对象的时序数值为因变量，建立趋势模型。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，就可以用该区是模型对预测对象未来值进行预测。

（一）趋势外推法是建立的假设基础

一般属于渐进变１．假设事物发展过程没有跳跃式变化，

化；预测目的主要是对我国移动通信运营业进行的宏观分析和研究，结合已有的数据，大致预测起未来几年的发展走向，我们这里只是要说明某种趋势，给移动运营商以参考。

现在和未来的客观条件基本上２．假设预测变量的过去、

保持不变，由于是宏观总量分析，所以在建模的过程中必定要忽略一些次要的细节问题，比如通信产业在发展过程中的一些政策影响，以及由于世界经济不景气而导致的投资减少等非必然的因素。我们考虑的是在一个连续的政策和经济状况下的通信业发展情况。