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    基于移動(dòng)平均法的通訊服務(wù)收入預(yù)測(cè)

    2020-09-09 03:31:06
    福建質(zhì)量管理 2020年16期
    關(guān)鍵詞:服務(wù)收入平均法預(yù)測(cè)值

    張 勇

    (對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院 北京 100000)

    一、相關(guān)概念

    移動(dòng)通信服務(wù)收入:主要由六個(gè)部分構(gòu)成,包括語(yǔ)音收入、流量流量收入、短彩信收入、套餐月租收入、SP與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)收入、政企業(yè)務(wù)收入。

    不限量流量套餐:一般指資費(fèi)套餐內(nèi)包含的免費(fèi)流量套餐大于5個(gè)G以上的流量套餐,向上超過(guò)一定閾值將被限速。

    折扣優(yōu)惠:指通訊服務(wù)商通過(guò)用戶存費(fèi)送費(fèi)的形式開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo),送費(fèi)部分稱(chēng)為折扣優(yōu)惠,一般通過(guò)通訊服務(wù)商成本進(jìn)行抵扣。

    ARPU值:指用戶每月消費(fèi)金額

    二、影響通信服務(wù)收入因素

    自從郵電系統(tǒng)“三分天下”以后。中國(guó)通訊行業(yè)快速發(fā)展時(shí)期,經(jīng)歷了從2G、3G、4G到現(xiàn)在流行的5G技術(shù),通訊收入與用戶規(guī)模高速增長(zhǎng)。在這20年里,中國(guó)移動(dòng)通訊服務(wù)也收入持續(xù)高增長(zhǎng),大部分省市的年均收入增長(zhǎng)超過(guò)10%。但是近幾年,由于各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音社交類(lèi)軟件的迅速崛起,特別是微信等APP,通過(guò)流量通道通話和發(fā)送信息,通訊行業(yè)的語(yǔ)音收入和短彩信收入受到了較大的沖擊,移動(dòng)通訊服務(wù)收入增長(zhǎng)開(kāi)始放緩。除了社交APP的影響之外,還有三個(gè)因素影響了通訊服務(wù)收入的增長(zhǎng)。一是政策因素,為了響應(yīng)國(guó)家提速降費(fèi)的政策,通訊服務(wù)商主動(dòng)開(kāi)發(fā)新的資費(fèi)套餐,特別是不限量流量套餐的推出,大幅度降低了流量使用門(mén)檻的同時(shí),流量收入也呈現(xiàn)增長(zhǎng)不足的情況。另外通訊服務(wù)商根據(jù)工信部政策,逐步取消了國(guó)內(nèi)長(zhǎng)途費(fèi)、漫游費(fèi)用,進(jìn)一步造成了收入減少。二是通訊運(yùn)營(yíng)商之間互相競(jìng)爭(zhēng),通過(guò)各種送費(fèi)優(yōu)惠活動(dòng)搶奪客戶。三是通信用戶總量已經(jīng)趨于上限,當(dāng)今中國(guó),幾乎人人都擁有一部或者多部手機(jī),要在此基礎(chǔ)上發(fā)展新用戶,難度非常大。

    除了以上這些因素外,通訊服務(wù)收入還受地域位置、社會(huì)遷徙行為、寒暑假等影響,想要比較準(zhǔn)確預(yù)測(cè)比較困難,本文擬從移動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)方法來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確性預(yù)測(cè)研究。

    三、預(yù)測(cè)模型

    (一)模型數(shù)據(jù)信息

    本文選擇2008年-2016年中國(guó)移動(dòng)某市通信服務(wù)收入分月數(shù)據(jù),使用移動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2017年分月通信服務(wù)收入,然后根據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,選定最優(yōu)模型。

    (二)移動(dòng)平均模型

    移動(dòng)平均法可以分為兩類(lèi),一類(lèi)是簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法,一類(lèi)是加權(quán)移動(dòng)平均法。

    (1)簡(jiǎn)單移動(dòng)平均模型公式如下,其中Ft代表下一個(gè)周期預(yù)測(cè)值,At-1代表上一周期預(yù)測(cè)值,At-2代表上上個(gè)周期預(yù)測(cè),以此類(lèi)推,n代表周期數(shù)

    Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n

    (2)加權(quán)移動(dòng)平均模型公式如下,其中Ft代表下一個(gè)周期預(yù)測(cè)值,At-1代表上一周期預(yù)測(cè)值,At-2代表上上個(gè)周期預(yù)測(cè),以此類(lèi)推,n代表周期數(shù)

    Ft=a1At-1+a2At-2+a3At-3+…+anAt-n

    且a1+a2+a3+…+an=1

    (三)移動(dòng)周期與權(quán)重選擇

    使用移動(dòng)平均法的關(guān)鍵在于選擇適當(dāng)?shù)囊苿?dòng)周期,加權(quán)移動(dòng)平均法除了考慮周期以外,權(quán)重參數(shù)ai的選擇也非常重要。

    下表分別顯示了從2-12個(gè)月左右周期,殘差值的變化趨勢(shì),由此可以認(rèn)為,周期越短,月平均殘差就越小,采用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的精度就越高,主要原因在于從2008年到2016年,移動(dòng)通訊收入處于持續(xù)、快速增長(zhǎng)期,統(tǒng)計(jì)周期越長(zhǎng),前N個(gè)月對(duì)預(yù)測(cè)月的影響就越大,拉低了預(yù)測(cè)值,這也是最大殘差值持續(xù)增大的原因。

    表1

    從上表來(lái)看,周期數(shù)為2個(gè)月為簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的最優(yōu)參數(shù),下面在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮加權(quán)移動(dòng)平均是否能夠進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度。為了計(jì)算方便,本文選擇加權(quán)參數(shù)的間距為0.1。

    表2

    表2中,使用n表示預(yù)測(cè)月數(shù),參數(shù)1表示n-2月收入權(quán)重,參數(shù)2表示n-1月收入權(quán)重,可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)參數(shù)1為0.1,參數(shù)2為0.9時(shí),平均殘差值最小,所有可以得出加權(quán)移動(dòng)平均法最優(yōu)預(yù)測(cè)公式:

    Fn=0.9An-1+0.1An-2

    對(duì)2個(gè)周期的簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法基礎(chǔ)上再采用加權(quán)移動(dòng)平均法,能夠在原有基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度,規(guī)則為離預(yù)測(cè)月距離越近,平均殘差值就越小,預(yù)測(cè)精度就越高。

    (四)預(yù)測(cè)模型存在的問(wèn)題與解決辦法

    使用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)通信服務(wù)收入主要存在的問(wèn)題是由于在2008-2016年間,通信服務(wù)收入一直處于持續(xù)、穩(wěn)定、快速的增長(zhǎng)期,所以一般來(lái)講,離預(yù)測(cè)值月份最近的一個(gè)月的殘差值最小,理論上來(lái)講直接用預(yù)測(cè)月前一個(gè)月的值來(lái)當(dāng)成預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)精度反而比采用任何周期、任何權(quán)重預(yù)測(cè)的精度都要高。

    所以按照以上結(jié)論,可以進(jìn)一步推論,若采用n-1項(xiàng)與n+1項(xiàng)的簡(jiǎn)單移動(dòng)平均預(yù)測(cè)n項(xiàng),那么預(yù)測(cè)的精度將進(jìn)一步提升。采用這種預(yù)測(cè)方法存在兩個(gè)問(wèn)題,一個(gè)是由于第一個(gè)預(yù)測(cè)月為未知數(shù),二是最后一個(gè)預(yù)測(cè)月無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    第一個(gè)預(yù)測(cè)月為未知數(shù)這個(gè)問(wèn)題,通過(guò)使用n-1和n-2項(xiàng)移動(dòng)平均法計(jì)算出,可以保障了誤差最小。最后一個(gè)預(yù)測(cè)月無(wú)法預(yù)測(cè),可以上一個(gè)月預(yù)測(cè)值乘以權(quán)重系數(shù)進(jìn)行替代,權(quán)重系數(shù)取預(yù)測(cè)年月均增長(zhǎng)率即可。

    優(yōu)化后預(yù)測(cè)模型精度平均殘差值最大殘差值最小殘差值8.3900.8-772.8

    四、結(jié)論

    采用優(yōu)化后的移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)可以比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)通信服務(wù)收入,預(yù)測(cè)精度是采用一般移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法的10倍。此法可以應(yīng)用于類(lèi)似與通信服務(wù)收入這類(lèi)的時(shí)間序列,其基本特征是長(zhǎng)期趨勢(shì)向上或者向下,且無(wú)法使用ARIMA等一些經(jīng)典時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)列。

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