基于函数型数据分析的电信需求预测模型研究

发布时间：2016-12-19 15:06

  本文关键词：中国电子信息技术百强企业网络的若干特点，由笔耕文化传播整理发布。

《北京邮电大学》 2011年

基于函数型数据分析的电信需求预测模型研究

张丽贤  

【摘要】：电信业技术的高速发展和电信市场竞争的日益激烈使得电信运营商越来越需要依靠对多样化的电信新业务的需求的预测来为大型的投资决策提供支撑。在学术上,虽然传统电信业务的需求预测模型已经比较成熟,但电信新业务的需求预测模型的研究还处于探索阶段(Robert Fildes, V. Kumar,2002), Bass扩散模型及其扩展目前被广泛应用于电信新业务需求扩散过程的研究。而由于实际中电信新业务数据缺乏且分布不均匀,扩散模型的预测效果有待进一步验证。Ashish Sood等学者(2009)首次提出应用一种新的方法——函数型数据分析(Functional data analysis, FDA)来探讨新产品的渗透规律。近年来函数型数据分析方法虽在统计领域得到了高度的重视和发展(J. O.Ramsay,B. W. Silverman,2002;等),但仍极少有学者将其应用到市场类的研究中,本文旨在将函数型数据分析这一前沿的方法首次应用于电信需求预测的研究领域。 在Ana M. Aguilera et al. (1997)和曲爱丽(2009)等学者的研究基础上,本文在分析了电信需求的数据特征后,应用函数型主成分分析方法建立了电信需求预测模型。基于函数型主成分分析的电信需求预测模型的基本假设是,某一地区某一电信业务的需求变化过程可视为一个函数,由于地区业务需求变化存在相似性而可分离出共同的函数型主成分,则电信需求变化曲线可以由均值函数和若干主成分的线性加和来表示。此外,考虑到不同地区不同电信业务需求发展的差异性,本文在建模过程中上采取了先聚类再分类别建立模型的步骤。 应用基于函数型主成分分析的电信需求预测模型,本文对3组电信业务的需求数据的样本进行了实证研究,预测结果表明,采用函数型数据分析方法的预测模型具有良好的预测精确度。本文还选择时间序列指数平滑模型与Bass模型及其扩展的成长曲线模型来比较基于函数型主成分分析的模型与其它模型的预测结果。比较及检验结果表明,基于函数型主成分分析的模型效果最佳,而且它与其它模型预测效果的差异是显著的。 在预测的基础上,本文基于函数型数据分析的基本方法,从函数的视角对多种电信新业务需求发展规律和扩散特征进行了探讨,得到相关结论。首先,对于同一地区推出的不同电信新业务,它们的需求扩散规律的共性是在时间维度上需求呈马鞍型扩散；第二,对于在不同地区推出的相同电信新业务,各类地区的业务的需求扩散速度增长变化形式可分为若干类进行需求预测；第三,对于在不同地区推出的不同电信新业务,可能在不同地区和不同业务中同时存在“领先-滞后”影响作用。这些规律为在实际中对缺乏数据的电信新业务需求预测提供了有价值的参考。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F626;F224
【目录】：

摘要4-6

ABSTRACT6-10

第一章 绪论10-14

1.1 选题背景及研究意义10-12

1.2 主要研究内容12

1.3 研究创新点12-14

第二章 电信需求预测研究综述14-28

2.1 电信需求预测研究的问题14-15

2.2 传统电信业务需求预测研究综述15-19

2.2.1 宏观预测模型16-17

2.2.2 微观市场分析模型17-18

2.2.3 本节小结18-19

2.3 电信新业务市场需求预测研究综述19-26

2.3.1 市场潜力研究21-23

2.3.2 扩散路径研究23-26

2.3.3 本节小结26

2.4 文献综述的总结与评价26-28

第三章 基于函数型数据分析的电信需求预测模型28-40

3.1 函数型数据分析研究概述28-31

3.1.1 统计数据发展的基本脉络28

3.1.2 函数型数据分析的发展及其在不同行业的应用28-31

3.2 函数型数据分析基本理论31-35

3.2.1 函数型数据的基本概念31-32

3.2.2 函数型数据分析的基本步骤和基本方法32-33

3.2.3 函数型数据分析中的基本统计量33

3.2.4 函数型主成分分析33-35

3.3 基于函数型主成分分析的电信需求预测模型35-40

3.3.1 描述电信需求的数据特征35-37

3.3.2 模型基本假设及建立思路37-38

3.3.3 基于函数型主成分分析的预测模型建立38-40

第四章 基于函数型数据分析的电信需求预测模型实证研究40-64

4.1 样本的选取及数据的处理40-42

4.2 基于函数型主成分分析的电信需求预测模型建立42-59

4.2.1 同地区多业务的预测模型建立与预测43-49

4.2.2 同业务跨地区的预测模型建立与预测49-55

4.2.3 跨地区多业务的预测模型建立与预测55-59

4.3 预测模型效果比较59-64

第五章 基于函数型数据分析的电信需求预测模型实证研究主要发现64-76

5.1 同地区不同电信新业务的需求发展规律64-69

5.1.1 时间维度上同地区不同电信新业务需求呈马鞍型扩散64-65

5.1.2 业务维度上同地区功能不同电信新业务需求具有差异65-69

5.2 相同电信新业务在不同类地区的需求发展各具特征69-71

5.3 跨地区不同种类电信新业务需求发展存在相似性71-76

第六章 总结与展望76-79

参考文献79-83

附录83-87

致谢87-88

作者攻读学位期间发表的学术论文目录88

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