На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Системный анализ

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 26.04.2012. Сдан: 2011. Страниц: 11. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание

Введение

 
      Отрасли экономики, основанные на применении информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), в настоящее время  динамично развиваются как в  России, так и в мире. Количество абонентов различных видов связи, пользователей Интернета неуклонно  увеличивается. Финансовые показатели наиболее крупных предприятий этих отраслей растут год от года, несмотря на мировой финансовый кризис, исчерпание основного источника экстенсивного роста и т.д. Такое положение в сфере российских ИКТ сохраняется уже второй десяток лет.
      Началом массового внедрения в экономику  информационно-коммуникационных технологий можно считать конец 1990-х гг., когда появились высокоскоростные средства связи и основанные на их использовании новые технологии. Именно в тот период наметилась тенденция к взаимопроникновению и объединению двух отраслей ИКТ – телекоммуникаций и информационных технологий. Тесная связь этих отраслей послужила стимулом к их взаимно поддерживаемому интенсивному развитию. В настоящее время процесс взаимопроникновения этих отраслей практически завершён, и единая отрасль продолжает развиваться ещё более быстрыми темпами.
      Современные телекоммуникации являются важной частью инфраструктуры общества и обеспечивают его транспортными линиями передачи различных видов информации. Достигнутый уровень развития систем связи косвенно отражает общий экономический уровень страны, а динамика дальнейшего роста экономики определяет прогресс общества в целом.
      Мобильная связь как подотрасль телекоммуникаций по темпам развития занимает в России одно из лидирующих мест. Появившись в России на много лет позже, чем в странах Америки, Европы и Азии, сегодня этот вид связи существенно сократил отставание, достигнув текущего уровня технического развития за более короткое время, чем его достигли другие развитые страны. Однако окончательно сравняться по уровню технологического развития сетей подвижной связи российским операторам не позволяют различные ограничения со стороны государственных регулирующих органов.
      Среди разновидностей подвижной связи  ведущее место занимает сектор мобильной сотовой связи. Сегодня это один из наиболее динамично развивающихся российских рынков: объёмы доходов и прибыли в данном секторе ежегодно увеличиваются. Обширные территории и большое население страны обеспечили высокий потенциал роста данного сектора ИКТ, тем самым поставив ряд проблем перед участниками российского рынка сотовой связи – предприятия сотовой связи (ПСС) до сих пор не имеют чёткой стратегии своих компаний, продолжая развиваться хаотично.
    Приведённый выше общий анализ ситуации и тенденций развития отрасли и проблем отдельных предприятий свидетельствует об актуальности темы данного курсового исследования.
    Исследованию  экономических проблем ИКТ отрасли  и предприятий связи и, в частности, ПСС, посвятили свои работы многие отечественные и зарубежные исследователи. Исследования экономики российских секторов ИКТ нашли отражения в трудах В.Б. Булгака, Л.Е. Варакина, А.Е. Варшавского, Е.А. Голубицкой, Е.В. Дёминой, М.В. Грачёвой, В.Е. Дементьева, Н. Карра, Е.Г. Кухаренко, Н.П. Резниковой, Л.Д. Реймана, В.В. Макарова, В.Л. Макарова, В.О. Тихвинского, И.Э. Фролова, А.Б. Юрчука. Результаты исследований в области математического моделирования деятельности предприятий сотовой связи и опыта их применения отражены в работах Е.Е. Володиной, А.Б. Блинова, С.Ю. Казанцева, А.И. Коблова, С.В. Кюнтцеля, А.Е. Пономарёва, Б.С. Субанова, В.И. Ширяева и др.
    Значительный  вклад в изучение проблем стратегического  планирования деятельности предприятий  внесли такие учёные-экономисты как  Р. Акофф, Б. Альстред, И. Ансофф, С. Голаш, Д.Б. Куинн, Д. Лэмпел, Г. Минцберг, М. Портер, А. Чандлер, К. Уолш, Б. Хендерсен, О.А. Богомолов, А.П. Градов, В.А. Горемыкин, В.С. Катькало, Г.Б. Клейнер, Э.М. Коротков, Б.Г. Литвак и др. Моделированию рыночной стратегии предприятия посвящены работы Т.С. Булышева, К.А. Милорадова, М.А. Халикова, Н.П. Тихомирова. Проблемы эффективности стратегии предприятия рассматриваются в трудах А.А. Атавиной, Р.М. Качалова, В.Н. Лившица, С.А. Смоляка, С.Г. Фалько и др.
    Тем не менее, задача согласования частных стратегических вариантов при разработке комплексной стратегии предприятия остаётся не исследованной и требует дальнейшей проработки.
     Цель  данной курсовой работы – рассмотреть  теоретические и практические аспекты  системного моделирования рынка телекоммуникационных услуг (сотовой связи).
    В качестве объекта исследования в  курсовой работе выступают российские предприятия сотовой связи, работающие на инфокоммуникационном рынке.
    Предметом исследования является решение задачи выбора альтернатив с помощью метода анализа иерархий на основе анализа существующих предложений основных операторов рынка сотовой связи России . 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Методы принятия управленческих решений

 
     Теория  принятия решений — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.
     Различают нормативную теорию, которая описывает рациональный процесс принятия решения и дескриптивную теорию, описывающую практику принятия решений.
     Процессы  принятия решений в различных  сферах деятельности во многом аналогичны. Поэтому необходим универсальный  метод поддержки принятия решений, соответствующий естественному ходу человеческого мышления.
     Часто экономические, медицинские, политические, социальные, управленческие проблемы имеют несколько вариантов решений. Зачастую, выбирая одно решение из множества возможных, лицо, принимающее  решение, руководствуется только интуитивными представлениями. Вследствие этого принятие решения имеет неопределенный характер, что сказывается на качестве принимаемых решений.
     С целью придания ясности процесс  подготовки принятия решения на всех этапах сопровождается количественным выражением таких категорий как «предпочтительность», «важность», «желательность» и т.п.
     Задачи  принятия решения можно рассмотреть  следующим образом.
     Пусть имеются:
     1.       несколько однотипных альтернатив (объектов, действий и т.п.),
     2.       главный критерий (главная цель) сравнения альтернатив,
     3.       несколько групп однотипных факторов (частных критериев, объектов, действий и т.п.), влияющих известным образом на отбор альтернатив.
     Требуется каждой альтернативе поставить в  соответствие приоритет (число) – получить рейтинг альтернатив. Причем чем более предпочтительна альтернатива по избранному критерию, тем больше ее приоритет.
     Принятие  решений основывается на величинах  приоритетов.
     Одним из методов принятия решений является метод анализ иерархий
     Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального  рейтингования. 
Метод анализа иерархий создан американским ученым Т. Саати и вырос в настоящее время в обширный междисциплинарный раздел науки, имеющий строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения.

     Основное  применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической  композиции задачи и рейтингования  альтернативных решений. Имея в виду это обстоятельство, перечислим возможности метода.
     1) Метод позволяет провести анализ  проблемы. При этом проблема принятия  решения представляется в виде  иерархически упорядоченных:
     а) главной цели (главного критерия) рейтингования  возможных решений,
     б) нескольких групп (уровней) однотипных факторов, так или иначе влияющих на рейтинг,
     в) группы возможных решений,
     г) системы связей, указывающих на взаимное влияние факторов и решений.
     Предполагается, так же, что для всех перечисленных  «узлов» проблемы указаны их взаимные влияния друг на друга (связи друг с другом).
     2) Метод позволяет провести сбор  данных по проблеме.
     В соответствие с результатами иерархической  декомпозиции модель ситуации принятия решения имеет кластерную структуру. Набор возможных решений и все факторы, влияющие на приоритеты решений, разбиваются на относительно небольшие группы – кластеры. Разработанная в методе анализа иерархий процедура парных сравнений позволяет определить приоритеты объектов, входящих в каждый кластер. Для этого используется метод собственного вектора. Итак, сложная проблема сбора данных разбивается на ряд более простых, решающихся для кластеров.
     3) Метод позволяет оценить противоречивость  данных и минимизировать ее.
     С этой целью в методе анализа иерархий разработаны процедуры согласования. В частности, имеется возможность определять наиболее противоречивые данные, что позволяет выявить наименее ясные участки проблемы и организовать более тщательное выборочное обдумывание проблемы.
     4) Метод позволяет провести синтез проблемы принятия решения.
     После того, как проведен анализ проблемы и собраны данные по всем кластерам, по специальному алгоритму рассчитывается итоговый рейтинг - набор приоритетов  альтернативных решений. Свойства этого  рейтинга позволяют осуществлять поддержку принятия решений Например, принимается решение с наибольшим приоритетом. Кроме того, метод позволяет построить рейтинги для групп факторов, что позволяет оценивать важность каждого фактора.
     5) Метод позволяет организовать  обсуждение проблемы, способствует достижению консенсуса.
     Мнения, возникающие при обсуждении проблемы принятия решения, сами могут в данной ситуации рассматриваться в качестве возможных решений. Поэтому метод  анализа иерархии можно применить  для определения важности учета  мнения каждого участника обсуждения.
     6) Метод позволяет оценить важность  учета каждого решения и важность  учета каждого фактора, влияющего  на приоритеты решений.
     В соответствии с формулировкой задачи принятия решения величина приоритета напрямую связана с оптимальностью решения. Поэтому решения с низкими приоритетами отвергаются как несущественные. Как отмечено выше, метод позволяет оценивать приоритеты факторов. Поэтому, если при исключении некоторого фактора приоритеты решений изменяются незначительно, такой фактор можно считать несущественным для рассматриваемой задачи.
     7) Метод позволяет оценить устойчивость  принимаемого решения.
     Принимаемое решение можно считать обоснованным лишь при условии, что неточность данных или неточность структуры  модели ситуации принятия решения не влияют существенно на рейтинг альтернативных решений.
     В рамках метода анализа иерархий нет  общих правил для формирования структуры  модели принятия решения. Это является отражением реальной ситуации принятия решения, поскольку всегда для одной  и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод позволяет учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения. Это одно из важных достоинств данного метода перед другими методами принятия решений. 
Формирование структуры модели принятия решения в методе анализа иерархий достаточно трудоемкий процесс. Однако в итоге удается получить детальное представление о том, как именно взаимодействуют факторы, влияющие на приоритеты альтернативных решений, и сами решения. Как именно формируются рейтинги возможных решений и рейтинги, отражающие важность факторов. Процедуры расчетов рейтингов в методе анализа иерархий достаточно просты (он не похож на «черный ящик»), что выгодно отличает данный метод от других методов принятия решений. 
Сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется главным образом с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми. (Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных.) При этом возникает необходимость пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими. Однако в итоге лицо, принимающее решение, приобретает уверенность, что использующиеся данные являются вполне осмысленными. 
В рамках метода анализа иерархий нет средств для проверки достоверности данных. Это важный недостаток, ограничивающий отчасти возможности применения метода. Однако метод применяется главным образом в тех случаях, когда в принципе не может быть объективных данных, а ведущими мотивами для принятия решения являются предпочтения людей. При этом процедура парных сравнений для сбора данных практически не имеет достойных альтернатив. Если сбор данных проведен с помощью опытных экспертов и в данных нет существенных противоречий, то качество таких данных признается удовлетворительным.

     Схема применения метода совершенно не зависит  от сферы деятельности, в которой  принимается решение. Поэтому метод является универсальным, его применение позволяет организовать систему поддержки принятия решений.
     Работа  по подготовке принятия решений часто является слишком трудоемкой для одного человека. Модель, составленная с помощью метода анализа иерархий, всегда имеет кластерную структуру. Применение метода позволяет разбить большую задачу, на ряд малых самостоятельных задач. Благодаря этому для подготовки принятия решения можно привлечь экспертов, работающих независимо друг от друга над локальными задачами. Эксперты могут не знать ничего о характере принимаемого решения, что отчасти способствует сохранению. В частности, благодаря этому удается сохранить в тайне информацию о подготовке решения. 
Метод дает только способ рейтингования альтернатив, но не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов, т.е. считается, что человек, принимающий решение, зная рейтинг возможных решений, должен в зависимости от ситуации сам сделать вывод.) Это следует признать недостатком метода.

     Данный  метод может служить надстройкой  для других методов, призванных решать плохо формализованные задачи, где  более адекватно подходят человеческие опыт и интуиция, нежели сложные математические расчеты. Метод дает удобные средства учета экспертной информации для решения различных задач.
     Метод отражает естественный ход человеческого  мышления и дает более общий подход, чем метод логических цепей. Он дает не только дает способ выявления наиболее предпочтительного решения, но и позволяет количественно выразить степень предпочтительности посредством рейтингования. Это способствует полному и адекватному выявлению предпочтений лица, принимающего решение. Кроме того, оценка меры противоречивости использованных данных позволяет установить степень доверия к полученному результату.
      Важным  требованием, обеспечивающим обоснованность применения метода, является квалифицированность  экспертов, принимающих участие  в создании структуры модели принятия решения, подготовке данных и в интерпретации результатов, т.е. их способность давать правильную непротиворечивую информацию. Во многом обоснованность решения, принятого с помощью иерархического анализа проблемы, связана: 1) с полнотой учета факторов, определяющих рейтинг решений, 2) с полнотой учета связей между целью рейтингования, факторами и возможными решениями, 3) адекватностью формулировок критериев для парных сравнений тем целям, которые преследуются для построения модели.
      Модели, основанные на строгом иерархическом  принципе, являются полилинейными и  предполагают использование взвешенного  суммирования для вычисления приоритетов  альтернатив. При этом взаимная зависимость  однотипных факторов, от которых зависят  приоритеты решений, друг от друга выясняется или путем парных сравнений или не учитывается вовсе (т.е. факторы в модели считаются независимыми). Таким образом, если учитываются сильно коррелирующие факторы, то соответствующая модель должна как минимум иметь обратные связи. Учет обратных связей позволяет установить опосредованные связи между однотипными факторами (через факторы других типов). Если в реальной ситуации имеются существенно нелинейные взаимодействия между компонентами задачи, то аддитивный принцип расчета рейтинга, принятый в методе анализа иерархий может приводить к ошибкам.
      Метод наиболее подходит для тех случаев, когда основная часть данных основана на предпочтениях лица, принимающего решения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Анализ рынка телекоммуникационных  услуг

 
     Современная информационная инфpастpуктуpа передовых  стран строится таким образом, чтобы  справиться с мощным трафиком, создаваемым  мультимедиа (голос, данные, образ, текст  и видео), и исходя из пpедположения, что в ближайшем будущем сфоpмиpуется  огpомный pынок для тоpговли "электpонной" инфоpмацией, сегодня уже можно говорить о вполне сложившейся информационно – коммуникационной индустрии, включающей в себя и телекоммуникации, и компьютерную, и аудивизуальную технику.
     На  совpеменном этапе pазвития телекоммуникаций пpоисходит междунаpодная интегpация финансовых и технологических pесуpсов с целью pасшиpения номенклатуpы услуг связи и охвата новых теppитоpий. Этот пpоцесс тpебует обновления всей структуры отрасли путем создания глобальной информационной инфраструктуры.
     Нужно заметить, что между сегментами мирового рынка телекоммуникаций происходит постоянное перераспределение. Растет доля мобильной связи и передачи данных за счет традиционной телефонии.
     К особенностям рынка телекоммуникационных услуг можно отнести следующие:
      потребление услуг сотовой связи сугубо индивидуально - каждый абонент обладает уникальным профилем пользования, на который, с одной стороны, влияют внешние факторы (стоимость сотовой связи, факторы сезонности и времени суток); с другой стороны, он зависит от таких индивидуальных характеристик абонента, как круг его общения, ценовая эластичность. Таким образом, агенты-абоненты существенно гетерогенны.
      потребление услуг неравномерно по времени, зависит от факторов сезонности, времени суток.
      для рынка характерны многочисленные обратные связи. Например, приток новых абонентов, обуславливая рост трафика, приводит к снижению качества связи, что уменьшает динамику роста пользователей.
     Большинство потребительских рынков в Российской Федерации за последние годы изменились в сторону возросшей конкуренции, усложнения внутренней структуры рынка, появления новых продуктов, способов их дистрибуции и маркетинга. В полной мере это относится к рынку сотовой связи. Он сформировался как один из наиболее сложно организованных потребительских рынков
      Доля  активных пользователей услуг мобильной  связи в России существенно возросла в 2005-2007 гг и достигла 95,9 млн чел (65,7% населения страны). В 2010-2014 гг количество пользователей будет медленно расти, и к 2014 году составит 117,6 млн чел.
      Выручка от услуг сотовой связи в России в 2009 г составила 714,9 млрд руб, снизившись на 7,7% по сравнению с предыдущим годом. В 2010-2014 гг рост выручки на рынке сотовой связи будет обусловлен восстановлением экономики, ростом абонентской базы и появлением новых услуг.
      Средняя цена на базовые услуги мобильной  связи в 2010-2014 гг продолжат падение. Однако, это будет компенсироваться ростом мобильного трафика и развитием рынка дополнительных услуг.
     Между действиями его субъектов, среди  которых операторы сотовой связи, пользователи, компании-дилеры, присутствуют многочисленные прямые и косвенные взаимосвязи. Экспертные оценки не позволяют учесть всю имеющуюся статистику по абонентам, действиям конкурентов, правильно оценить последствия маркетинговых инициатив. Поэтому применение систем ППР требуется во многих направлениях деятельности операторов сотовой связи, начиная с прогнозирования результата вывода нового тарифа и заканчивая оценкой стратегических инвестиционных проектов по выходу на смежные рынки.

3. Выбор оператора сотовой связи на основе метода анализа иерархий

 
 
      Для анализа и сравнения поставщиков услуг сотовой связи предлагается три экономических критерия выбора:
      - критерий К1: стоимость подключения
      - критерий К2: стоимость минуты
      - критерий К3: стоимость сервиса  (абонплата)
      и два физических критерия:
      - критерий К4: зона покрытия 
      - критерий К5: наличие связи
      В качестве альтернатив рассматриваются  следующие альтернативы:
      А1: МТС
      А2: U-tel                                   
      А3: Мегафон
      А4: Билайн
      Исходные  данные для расчетов представлены в  таблице:
  МТС U-tel                                    Мегафон Билайн
Стоимость подключения 200 150 150 250
Стоимость минуты, коп 1,95 1,9 2 1,5
Стоимость сервиса 0 0 50 50
Зона  покрытия хорошее плохое хорошее среднее
Наличие связи хорошее среднее среднее хорошее
 
 
 
 
 
 
      Составим  МПС по 1-му критерию (стоимость подключения):
К1 А1 А2 А3 А4
А1 1 8 4 7
А2 0,125 1 0,2 3
А3 0,25 5 1 4
А4 0,143 0,333 0,25 1
 
      Для каждой строки матрицы вычислим произведение её членов и возьмём из корень 4-й  степени из произведения:
а1 3,868673
а2 0,523318
а3 1,495349
а4 0,330316
 
      Далее рассчитаем сумму всех координат: а? = а1 + а234 = 6,217
      Составим  нормированный вектор, для этого  разделим каждую координату аi на сумму всех координат:
S1(K1) 0,622208
S2(K1) 0,084166
S3(K1) 0,2405
S4(K1) 0,053126
 
      
 

      Вектор  S3 (0,2405) является наиболее предпочтителен для критерия К1.
     Для каждого столбца матрицы посчитаем  сумму его элементов, а затем  найдём сумму попарных произведений:
b1 1,517857
b2 14,33333
b3 5,45
b4 15
 
     Получили  вектор b (1,517; 14,33; 5,45;15).
     Покоординатно перемножим вектора и суммируем  полученные произведения. Получим максимальное собственное число экспериментальной  матрицы парных сравнений (?max).
     ?max = b1 • S1 + b2 • S2 + b3 • S3 + b4 • S4 =4,258
     Рассчитаем  индекс согласованности (ИС):
ИС = ?max - n
n - 1
ИС = 4,258-4 ? 0,0861
3
 
     Теперь  вычислим отношение согласованности (ОС):
ОС =

ИС

СС
      где СС = 0,9 в соответствии с таблицей индексов случайной согласованности (СС) квадратной, положительной, обратносимметричной матрицы с единичной главной диагональю, имеющей размерность n = 4.
      ОС=0,095
      Отношение согласованности (ОС) находится в  пределах от 0 до 0,15, следовательно, составленная экспериментальная матрица парных сравнений согласована и полученным вектором приоритетов S (0,622; 0,084; 0,2405; 0,053) можно пользоваться.
          
        МПС по 2-му критерию:
К2 А1
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.