Prognosemetoder – en oversikt - Telenor

More documents

Recommendations

Info

72 “givende” sentralen til den “mottakende” sentralen. Da vil statistikkene isolert sett gi et kunstig bilde av etterspørselsutviklingen: På tidspunktet for nummeromkoplingen får vi et hopp ned i statistikken for det givende sentralområdet og et tilsvarende hopp opp i det mottakende sentralområdet. Ideelt sett burde en i slike tilfeller ha korrekte historiske data over utviklingen i den delen av dekningsområdet som ble flyttet, trekke disse ut av historikken for det givende sentralområdet og legge dem til historikken for det mottakende sentralområdet. I mangel av slike data har vi i praksis to måter å takle dette problemet på: 1 Vi kan enten la prognosemodellen estimere nummeromkoplingen som en del av prognosemodellen. Dette kan gjøres ved å modellere nivåskift (f eks ved hjelp av såkalte “dummyvariable”) i det tidspunkt hvor nummeromkoplingen faktisk skjedde. 2 Eller vi kan, etter beste skjønn, forsøke å rekonstruere den historiske utviklingen etter de nye sentralgrensene (manuell justering). Dette kan gjøres ved at en antar at den abonnementsmassen som omkoples til ny sentral, har hatt den samme utvikling som det totale sentralområdet den kom fra. Da har vi estimater for den historiske utvikling i den delen av dekningsområdet som ble flyttet. Når denne tidsserien så trekkes ut fra det gamle Tabell 3 Steg 2: Beregning av total etterspørsel etter TAT korrigert for nummerlån i Oslo kommune 31.12.90 Sentralområde i Etterspørsel Nr. lån til Nr. lån fra Etterspørsel Oslo kommune ukorrigert annen sentral annen sentral korrigert (+) (-) Furuset 14964 1 5 14960 Grorud 14653 17 3 14667 Stovner 12892 1 15 12878 Økern 22199 124 2 22321 Bryn 18622 0 378 18244 Holmlia 10541 379 79 10841 Kastellet 21599 90 4 21685 Øst 25738 60 73 25725 Fagerborg 5 255 0 130 125 Fagerborg 31623 134 112 31645 Frogner 25629 41 22 25648 Slemdal 15347 10 2 15355 Sørkedalen 228 0 0 228 Tåsen 15365 63 15 15413 Ullern 17168 15 3 17180 Åsen 20481 24 69 20436 Centrum 4/5/9 13891 583 577 13897 Centrum 6/7/m fl 18249 594 836 18007 Maridalen 0 247 0 247 Nord 23513 14 125 23402 Vaterland 4570 2 0 4572 Vika 5336 6 0 5342 Oslo kommune 332863 2405 2450 332818 sum sentralområdet og legges til det nye, har vi rekonstruert (estimert) historikken for de to sentralområdene etter de nye sentralgrensene. Dette er trolig det nærmeste vi kommer sammenliknbare historiske data for sentralområder som har fått endret sine dekningsområder (sentralgrenser). Resonnementene ovenfor gjelder selvfølgelig også for det tilfellet at ett eller flere sentralområder avgir abonnement til et helt nytt sentralområde. I tabell 4 er det vist et eksempel på slike manuelle justeringer for et utvalg av sentraler i Region Oslo. Følger vi sentralen i den første linjen (Centrum 4/5/9), så gir denne utviklingen slik den framkommer etter at vi har gjennomgått Steg 1–2. Vi ser imidlertid at utviklingen viser et fall i totaletterspørselen fra 30593 TAT i 1984 til 12211 TAT i 1985. Da fikk Centrum 6/7/m fl, som var nyopprettet dette året, ca 20000 abonnement fra Centrum 4/5/9. I linje 2 er det for årene 1982, 1983 og 1984 estimert hvordan de 20000 TAT som ble flyttet, utviklet seg. Det er antatt at de abonnementene som ble flyttet, har utviklet seg fra henholdsvis 17891 i 1982 til 18319 i 1983 og 19254 i 1984. Dette er under forutsetning av at denne abonnementsmassen har hatt samme utvikling som det totale dekningsområdet for Centrum 4/5/9. I linje 3 (C4/5/9 ny 1985) er så den antatte utvikling for de flyttede abonnementene trukket ut av linje 1. Dermed står den beregnede utviklingen for Centrum 4/5/9 tilbake, slik vi antar at den har utviklet seg om Centrum 6/7/m fl også hadde eksistert i perioden 1982–1984. I linje 4 ser vi statistikken for Centrum 6/7/m fl. Den starter naturligvis i 1985, det året som den ble opprettet. Imidlertid har vi beregnet hva utviklingen i årene 1982, 1983 og 1984 var (se linje 2). I linje 5 (C6/7/m fl ny 1985) er disse årene lagt til linje 4, og vi har nå en historikk for Centrum 6/7/m fl for hele perioden 1982–1990. 7 Et unntak er det som kalles “forlenget hovedlinje”, men da har abonnenten faktisk etterspurt et abonnement i et annet sentralområde. Statistikkene skal altså ikke korrigeres for slike tilfeller på tilsvarende måte som for nummerlån.
Følger vi linje 5, ser vi imidlertid at vi også i 1989 fikk en markant nedgang i totaletterspørselen for dette sentralområdet: Fra 1988 til 1989 gikk totaletterspørselen ned fra 23855 til 17926. Dette skyldes at to nye sentralområder ble opprettet i 1989 og at disse fikk tildelt hver sin abonnementsmasse fra Centrum 6/7/m fl: Vaterland fikk vel 2000 abonnement fra Centrum 6/7/m fl i 1989. Disse abonnementenes utvikling er i perioden 1982 til 1988 antatt å ha vokst fra 1633 til 2177, og dette er satt opp i linje 6. Denne utviklingen er også beregnet ut fra en forutsetning om at abonnementene har hatt den samme utvikling som det totale sentralområdet for Centrum 6/7/m fl, ref linje 3. Resultatet, etter at abonnementene i linje 6 er trukket ut av linje 5, finner vi i linje 7 (C6/7/m fl ny 1989, (A)). Tilsvarende som i tilfellet for Vaterland sentral, fikk Vika sentral vel 4500 abonnement i 1989. Utviklingen for denne abonnementsmassen er i perioden 1982–1988 beregnet på tilsvarende måte som i tilfellet for Vaterland sentral, og den er presentert i linje 8. Resultatet for Centrum 6/7/m fl, etter at den beregnede abonnementsutvikling for perioden 1982–1988 er trukket ut av linje 7, er vist i linje 9 (C6/7/m fl ny 1989, (B)). Beregningene, slik som de er forklart ovenfor, fortoner seg som det rene puslespill. I praksis er det viktig å ta for seg “generasjon” for “generasjon” i datasettene, ettersom de ulike grensejusteringene forekommer. Fordelen med denne kontinuerlige “rekonstruering” av data er at vi til enhver tid har data for alle sentralområder i alle perioder. Hadde vi ikke gjort dette, ville vi hatt flere sentralområder med så kort historikk at det ikke ville være mulig å trekke noen brukbare konklusjoner om historisk og framtidig utvikling. Ulempen med denne form for rekonstruksjon er, som før nevnt, at vi ikke kan være sikre på at den tidsrekken vi kommer fram til virkelig reflekterer den sanne historiske utvikling for de nye og endrede sentralområdene. Mest sannsynlig gjør de ikke det. Likevel er dette muligens den beste løsning vi kan finne, gitt fordelen som er nevnt i avsnittet ovenfor. Steg 4: Endelig oppsett Når data er korrigert for nummerlån og justert for grensejusteringer, er vi klare til å lage prognoser: Vi har data på “riktig” etterspørselsform. Vi kan da sette opp de endelige oversikter over den historiske utvikling på sentralområde, teleområde, kommune og region. Selve prognostiseringen kan enten skje ved at tidsrekken først analyseres med tanke på å bygge en prognosemodell, eller ved at en allerede innarbeidet prognosemodell benyttes. 4.2 Behandling av månedsdata Steg 1 – Steg 4 ovenfor viser hvordan vi ved hjelp av ulike statistikkrapporter kommer fram til status for total etterspørsel ved utgangen av 1990. Når det gjelder månedsdata, har det før 1991 ikke vært mulig å gjennomføre en slik oppfølging: Månedsstatistikkene har kun vært sammensatt av R35 og R34, dvs månedsdata har ikke vært korrigert for nummerlån. Fra og med januar 1991 har det vært mulig å hente ut nummerlånstatistikkene for hver måned. Resultatet av denne mangel på månedlig oppfølging av nummerlån-statistikk har vært at Region Oslo tidligere fikk spesialkjøringer to ganger i løpet av året, for å “logge” situasjonen i forhold til sentralområdeprognosene og eventuelt revidere disse. Når vi kommer opp på teledistrikt- og kommunenivå spiller nummerlån i de fleste tilfeller en mindre rolle, slik at vi i disse tilfellene (med forbehold om de tilfeller der vi vet det er spesielt mange) har valgt å se bort fra disse i den månedlige oppfølging. På regionsnivå blir problemet med nummerlån enda mindre enn på teledistrikts- og kommunenivå. 5 Segmentering av markedet Ett av de viktigste målene med etterspørselsstudier er forklaring av etterspørselens historiske utvikling. Som regel starter slikt arbeid med teorier for beskrivelse av hvordan markedet fungerer. Her spiller økonomisk teori en sentral rolle og kan langt på vei hjelpe oss fram til modeller som beskriver sammenhenger mellom årsak og virkning. I økonometriske analyser, som Tabell 4 Steg 3: Eksempel på beregning av ny historikk etterspørsel etter TAT for noen sentraler som har hatt grensejusteringer i perioden 1982–1990 Sentralområde 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1 Centrum 4/5/9 28427 29107 30593 12211 12856 12704 13363 13258 13897 2 C4/5/9–C6/7 m fl 1985 17891 18319 19254 3 C4/5/9 ny 1985 10536 10788 11339 12211 12856 12704 13363 13258 13897 4 Centrum 6/7/m fl 0 0 0 20160 21225 23625 23855 17926 18007 5 C6/7/m fl ny 1985 17891 18319 19254 20160 21225 23625 23855 17926 18007 6 C6/7 m fl–VAC 1989 1633 1672 1757 1840 1937 2156 2177 7 C6/7 m fl ny 1989 (A) 16258 16647 17497 18320 19288 21469 21678 17926 18007 8 C6/7 m fl–VIC 1989 3406 3487 3665 3838 4040 4497 4541 9 C6/7 m fl ny 1989 (B) 12853 13160 13832 14483 15248 16972 17137 17926 18007 73
Page 2 and 3:
Innhold TEMA: Introduksjon, Kjell S
Page 5 and 6:
1 Utvikling av prognosearbeidet i T
Page 7 and 8:
- Prognoser for vanlig telefonabonn
Page 9 and 10:
De økonomiske beregninger som ligg
Page 11 and 12:
ment fra bedrifter. I tillegg er de
Page 13 and 14:
Tele-hjemmearbeid Kommunikasjon mel
Page 15 and 16:
observasjoner, fordi det er en ny t
Page 17 and 18:
1.nyttårsdag (x 10 000) 400 350 30
Page 19 and 20:
20 dere med antall abonnenter. niv
Page 21 and 22: Indeks 220 200 180 160 140 120 100
Page 23 and 24: menes at det statistisk ikke er tro
Page 25 and 26: klassiske prognosemetoden i den fø
Page 27 and 28: Tabell 6.3 Tidsrekker med forskjell
Page 29 and 30: 38 7.3 Enkel modellbygging Utgangsp
Page 31 and 32: Når vi bruker minste kvadraters me
Page 33 and 34: e t 0 99.9 Figur 7.13 Plott av resi
Page 35 and 36: 58 53 48 43 38 33 28 1 0.5 0 -0.5 -
Page 37 and 38: sjonene eller utviklingen til y. Va
Page 39 and 40: det kommunisere med. Dermed blir tj
Page 41 and 42: 1 og ved t med (1 - b) og summerer
Page 43 and 44: i etterspørselen i påfølgende m
Page 45 and 46: aggregerte prognosen er riktig. Ned
Page 47 and 48: prognosene vil med sikkerhet ikke v
Page 49 and 50: skyld, er lite, vil det også være
Page 51: Ed: O D Anderson. Amsterdam, North
Page 54 and 55: 54 Diverse enkeltpersoner 16 Televe
Page 56 and 57: Figur 3.3 Innhenting av informasjon
Page 58 and 59: 58 Selvbetjening over telenettet Tj
Page 60 and 61: 60 Det kan være vanskelig med noen
Page 62 and 63: 62 I TITAN-prosjektet ble det foret
Page 64 and 65: 64 Prosentandel av husstander 25 20
Page 66 and 67: 66 I N E T T E T Annullerte bestill
Page 68 and 69: (x 100) 22 17 12 68 7 2 -3 01/87 +
Page 70 and 71: periodene, skyldes at dette skjules
Page 74 and 75: 74 spesielt er opptatt av forklarin
Page 76 and 77: 001.18:621.39 76 Glattingsmodeller
Page 78 and 79: 78 Tabell 2 De opprinnelige sesongo
Page 80 and 81: 80 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 y' t
Page 82 and 83: Tabell 3 Holts metode 82 År t Anta
Page 84 and 85: Tabell 5 Hvordan Holt-Winters addit
Page 86 and 87: (x 100) 20 15 10 86 5 0 antall abon
Page 88 and 89: Abonnement 540 520 500 480 460 88 n
Page 90 and 91: 90 ingsprosedyre som skal iterere s
Page 92 and 93: 92 forbedringer av modellen. Plott
Page 94 and 95: 94 Vi ser av (5.12) at variansen ti
Page 96 and 97: 96 Figur 7.2 Residualer fra lineær
Page 98 and 99: 98 Tabellen viser at alle parameter
Page 100 and 101: disse til å lage prognoser med. So
Page 102 and 103: 102 16 Bøe, J, Stordahl, K. Teller
Page 104 and 105: 200 180 160 140 120 100 80 60 40 Fi
Page 106 and 107: 106 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1 0.8 0.6 0
Page 108 and 109: 108 Tabell 2 viser de historiske da
Page 110 and 111: 001.18:621.39 110 Box-Jenkins metod
Page 112 and 113: Standardavvik 600 550 500 450 400 S
Page 114 and 115: 114 AR-parametre og q MA-parametre
Page 116 and 117: 116 Figur 13 Autokorrelasjonsfunksj
Page 118 and 119: 118 Korrelasjonsverdi Vi ser av fig
Page 120 and 121: 120 Aksepter hypotesen om at parame
Page 122 and 123:
Residualer 0.4 0.3 0.2 0.1 122 0 -0
Page 124 and 125:
124 Referanser 1 Stordahl, K, Hjelk
Page 126 and 127:
Tabell 1 Volum tellerskritt, abonne
Page 128 and 129:
128 Tabell 3a Prognose fra modell b
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
001.18:621.39 134 Prognoser for abo
Page 136 and 137:
136 Tabell 3 Analyse av støyledden
Page 138 and 139:
138 Tabell 5 Utskrift av prognosepr
Page 140 and 141:
vi ikke diskutere her. Poenget er
Page 142 and 143:
142 prognosen. Da “beskjæres”
Page 144 and 145:
144 7 Stordahl, K. Prognosemetoder:
Page 146 and 147:
Tabell 1 Oversikt over takstklassen
Page 148 and 149:
148 Tabell 5 Antall samtalesekunder
Page 150 and 151:
150 a) (x1000) 45 35 25 15 5 (x1000
Page 152 and 153:
152 Tabell 8 viser de avleste telle
Page 154 and 155:
154 Tabell 11 Komplett datasett med
Page 156 and 157:
001.18:621.39 156 Prognoser for nye
Page 158 and 159:
158 3.1 Vurderinger av foreliggende
Page 160 and 161:
160 passer utmerket, med relativt l
Page 162 and 163:
2B+D aksesser (x1000) 7 6 5 4 3 2 1
Page 164 and 165:
164 (x1000) 10 8 6 4 2 0 Tabell 6 I
Page 166 and 167:
001.18:621.39 166 Prognoser for pri
Page 168 and 169:
168 der ˆσ β* = ˆσ = ˆy t =
Page 170 and 171:
n r (t) 90 % 10 170 1,00 0,80 0,60
Page 172 and 173:
ønsker å benytte disse metodene f
Page 174 and 175:
174 Remote router/ Bridge hand, the
Page 176 and 177:
176 Figure 5 ATM cell Bridge 48 byt
Page 178 and 179:
178 DTE less than 2 Mbit/s, Frame R
Page 180 and 181:
180 References 1 Mannsåker, B et a
Page 182 and 183:
182 Table of contents page Introduc
Page 184 and 185:
006 621.391 184 Signal processing B
Page 186 and 187:
006:681.324 006:681.327.8 186 Data
Page 188 and 189:
006 621.39 188 Teletraffic and dime
Page 190 and 191:
190 contractor. The project had a b
Page 192 and 193:
Table 2 ITU Recommendations for con
Page 194 and 195:
006 654.01:65 194 Telecommunication
Page 196 and 197:
006 196 Introduction EURESCOM is an
Page 198:
198 Intelligent networks 26 % Infra
show all

Prognosemetoder – en oversikt - Telenor

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?