电信业务发展的预测研究
随着中国经济的飞速发展，电信业已经逐步成为国民经济中不可替代的支柱产业。但由于近年来中国经济发展渐渐趋于平缓，使得电信业的发展也从高速转为中高速，电信行业即将进入一个业务和模式创新驱动发展的新时期。这个时期也不再会存在规模性可持续增长市场，电信行业需要注重发展每一个细分市场。本文首先对中国电信业务市场进行分析，确定影响电信业务量的因素，然后建立电信业务量的回归预测模型，最后对2017年第二个季度的电信业务量进行预测。本文的目的是通过对中国电信业务量的发展进行系统、客观的分析，为电信业务的发展提供相应的建议。关键词 电信业务，影响因素，多元线性回归模型
目 录
1 引言 1
1.1 选题背景及研究意义 1
1.2 研究思路和方法 1
1.3 国内研究现状 2
2 电信业务量影响因素的分析 3
2.1 电信业务发展的影响因素 3
2.2 电信业务量的影响因素 4
3 电信业务量的预测模型 7
3.1 变量指标的选择 7
3.2 各变量的相关性研究 8
3.3 模型的建立 9
3.4 模型评价 12
3.5 电信业务量的预测 13
4 电信业务未来发展的相关建议 17
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
1 引言
1.1 选题背景及研究意义
电信行业属于技术密集型的行业，是我国国民经济的基本载体，同时也是我国信息化程度和信息化水平最高的行业之一。但是随着近几年科技的发展，软件业、IT产业和电信业开始实现全方位的融合，全球电信业进入了一个新的融合与转型时期，电信业正在这个时期中逐步实现新的跨越式发展。
我国的电信业起步阶段较晚，甚至到了八九十年代才开始逐渐进入大规模的尝试应用阶段。在2000年后，随着互联网的崛起，电信业也进入了快速建设时期。2006年后随着移动互联网、大数据和云计算等新概念的提出，我国电信业进入了爆发式增长阶段，电信普及率快速增长。我们相信，将来的电信行业不再会是一潭死水，未来的电信行业中会充满更多的竞 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
争[1,2]。
此外，在2014年召开的中央经济会议中提出了“新常态”一词，这不仅代表了新一届政府对中国经济最新的认识，也意味着中国经济的增长速度发生了改变，不再维持高速的发展，经济结构也将不断优化升级。同样，对于已经持续高速增长多年的中国电信业而言，也存在着这样的一个“新常态”：收入和业务总量增速将慢慢降低；产业结构升级刻不容缓；作为传统业务的语音业务替代加速；产业增长发展点被迫从投资驱动向创新驱动转型。
1.2 研究思路和方法
在查阅了国内有关电信业务量影响因素的相关研究文献后，本文分析了我国电信产业市场的现状并搜集了20152017年的数据。在这些研究文献和数据的基础上，运用SPSS等相关软件和统计学的知识，对影响电信业务量的各因素进行分析，并由此建立回归模型，确定了电信业务量与各影响因素之间的关系。最后对此模型进行检验，并对随后几个月的中国电信业务量进行了预测。本文研究的主要框架如图1所示。
图1 本文研究的主要框架
本文主要使用的研究方法为多元线性回归分析预测法。一元线性回归是由一个主要影响因素作为自变量来对因变量进行解释。但是在现实的问题研究中，因变量的变化往往是同时受到几个重要因素的影响。这个时候就需要用到两个或者两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归[3]。
现在设为因变量，为其自变量，且它们之间为线性关系，则多元线性回归模型为：，其中，为常数，为回归系数。为了确保此回归模型能够较准确地解释和预测实际中的问题，在自变量的选择上我们要遵循下面三点原则：
（1）自变量与因变量之间一定有显著的相关性且呈线性相关；
（2）自变量能够被很好的计量，具备完整的统计数据；
（3）自变量之间关联性要低。
1.3 国内研究现状
电信业作为我国国民经济的基础载体之一，国内学者对影响其发展的影响因素相关研究也比较多。
林国华用时间序列的基本理论知识，依据相关数据构建预测模型。该文中使用了粒子群优化的混合核SVM预测模型与传统的ARIMA模型两种模型，在根据2012至2013年的移动短信业务量进行预测，最后进行比较与检验得出结论[4]。
黄凤忖从内部和外部综合分析，运用统计学中的灰色关联度等方法对影响我国电信业发展的因素进行分析，并由此对我国电信业未来几年的发展进行了预测[5]。
黄志丹指出了电信业务量做数据预测时，各影响因素之间有复杂的关系的特点。他在该文中对各种预测法作出了分析，具体方法有回归预测法、指数平滑法、灰色模型预测法、BP神经网络法、RBF神经网络法。最后还通过对各个预测结果进行精度检验，归纳了各种预测方法的优缺点[6]。
此外，电信业务量的发展不仅受到来自外部的影响，还受到内部因素的影响。韩磊，窦彩兰指出我国电信业近年来盲目扩张和区域发展不平衡等问题也在制约着电信业的发展[7]。
陈文沛，刘小平则是从邮电通信业供给和需求两个方面分析，建立多元回归模型，并对其业务量和业务收入进行了预测,最后得出电信业在经济增长方式转变和经济结构升级中发挥了巨大的作用[8]。
以上学者基本采用了多元回归、灰色关联度分析等方法对影响因素进行建模与分析。
2 电信业务量影响因素的分析
2.1 电信业务发展的影响因素
根据上文提及到的有关文献中我们可以看出，作为国民经济基础载体之一的电信业，影响电信业务的因素有很多，其中很多与我们生活息息相关。简而言之，凡是能够影响到电信业基础受众的因素我们都可以归结为影响电信业发展的因素。因此，本文把影响电信业务量的因素分为以下几类：
2.1.1 内部因素
目 录
1 引言 1
1.1 选题背景及研究意义 1
1.2 研究思路和方法 1
1.3 国内研究现状 2
2 电信业务量影响因素的分析 3
2.1 电信业务发展的影响因素 3
2.2 电信业务量的影响因素 4
3 电信业务量的预测模型 7
3.1 变量指标的选择 7
3.2 各变量的相关性研究 8
3.3 模型的建立 9
3.4 模型评价 12
3.5 电信业务量的预测 13
4 电信业务未来发展的相关建议 17
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
1 引言
1.1 选题背景及研究意义
电信行业属于技术密集型的行业，是我国国民经济的基本载体，同时也是我国信息化程度和信息化水平最高的行业之一。但是随着近几年科技的发展，软件业、IT产业和电信业开始实现全方位的融合，全球电信业进入了一个新的融合与转型时期，电信业正在这个时期中逐步实现新的跨越式发展。
我国的电信业起步阶段较晚，甚至到了八九十年代才开始逐渐进入大规模的尝试应用阶段。在2000年后，随着互联网的崛起，电信业也进入了快速建设时期。2006年后随着移动互联网、大数据和云计算等新概念的提出，我国电信业进入了爆发式增长阶段，电信普及率快速增长。我们相信，将来的电信行业不再会是一潭死水，未来的电信行业中会充满更多的竞 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
争[1,2]。
此外，在2014年召开的中央经济会议中提出了“新常态”一词，这不仅代表了新一届政府对中国经济最新的认识，也意味着中国经济的增长速度发生了改变，不再维持高速的发展，经济结构也将不断优化升级。同样，对于已经持续高速增长多年的中国电信业而言，也存在着这样的一个“新常态”：收入和业务总量增速将慢慢降低；产业结构升级刻不容缓；作为传统业务的语音业务替代加速；产业增长发展点被迫从投资驱动向创新驱动转型。
1.2 研究思路和方法
在查阅了国内有关电信业务量影响因素的相关研究文献后，本文分析了我国电信产业市场的现状并搜集了20152017年的数据。在这些研究文献和数据的基础上，运用SPSS等相关软件和统计学的知识，对影响电信业务量的各因素进行分析，并由此建立回归模型，确定了电信业务量与各影响因素之间的关系。最后对此模型进行检验，并对随后几个月的中国电信业务量进行了预测。本文研究的主要框架如图1所示。
图1 本文研究的主要框架
本文主要使用的研究方法为多元线性回归分析预测法。一元线性回归是由一个主要影响因素作为自变量来对因变量进行解释。但是在现实的问题研究中，因变量的变化往往是同时受到几个重要因素的影响。这个时候就需要用到两个或者两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归[3]。
现在设为因变量，为其自变量，且它们之间为线性关系，则多元线性回归模型为：，其中，为常数，为回归系数。为了确保此回归模型能够较准确地解释和预测实际中的问题，在自变量的选择上我们要遵循下面三点原则：
（1）自变量与因变量之间一定有显著的相关性且呈线性相关；
（2）自变量能够被很好的计量，具备完整的统计数据；
（3）自变量之间关联性要低。
1.3 国内研究现状
电信业作为我国国民经济的基础载体之一，国内学者对影响其发展的影响因素相关研究也比较多。
林国华用时间序列的基本理论知识，依据相关数据构建预测模型。该文中使用了粒子群优化的混合核SVM预测模型与传统的ARIMA模型两种模型，在根据2012至2013年的移动短信业务量进行预测，最后进行比较与检验得出结论[4]。
黄凤忖从内部和外部综合分析，运用统计学中的灰色关联度等方法对影响我国电信业发展的因素进行分析，并由此对我国电信业未来几年的发展进行了预测[5]。
黄志丹指出了电信业务量做数据预测时，各影响因素之间有复杂的关系的特点。他在该文中对各种预测法作出了分析，具体方法有回归预测法、指数平滑法、灰色模型预测法、BP神经网络法、RBF神经网络法。最后还通过对各个预测结果进行精度检验，归纳了各种预测方法的优缺点[6]。
此外，电信业务量的发展不仅受到来自外部的影响，还受到内部因素的影响。韩磊，窦彩兰指出我国电信业近年来盲目扩张和区域发展不平衡等问题也在制约着电信业的发展[7]。
陈文沛，刘小平则是从邮电通信业供给和需求两个方面分析，建立多元回归模型，并对其业务量和业务收入进行了预测,最后得出电信业在经济增长方式转变和经济结构升级中发挥了巨大的作用[8]。
以上学者基本采用了多元回归、灰色关联度分析等方法对影响因素进行建模与分析。
2 电信业务量影响因素的分析
2.1 电信业务发展的影响因素
根据上文提及到的有关文献中我们可以看出，作为国民经济基础载体之一的电信业，影响电信业务的因素有很多，其中很多与我们生活息息相关。简而言之，凡是能够影响到电信业基础受众的因素我们都可以归结为影响电信业发展的因素。因此，本文把影响电信业务量的因素分为以下几类：
2.1.1 内部因素
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/jsjkxyjs/1237.html
