资料电信业务增加的因素分析.docx

1、资料电信业务增加的因素分析电信业务收入增加的因素分析一问题的提出中国的经济发展以其独有的魅力吸引着全世界的目光。从1998年起，国内生产总值的增长率就保持在7%-8%之间，2003年的增长率达到了9.1%。2004年国家采取了积极的宏观调控政策，保证中国经济的稳定增长。2004年的国内生产总值达到136515万元。中国经济的增长有很多的原因，其中通信产业的快速增长是其中的关键原因之一。从1998年起，通信产业收入所占国内生产总值的比重逐年增加，由1998年的2.87%上升到2004年的4.19%。通信产业的飞速增长体现在2001年，通信业务收入达到了3571.9亿元，同比增长16.1%。从几年

2、来的发展历程看，中国通信产业保持了一个较快的增长速度，一直保持二至三倍于国内生产总值（GDP）的增长速度。中国通信市场的增长规模将为全球电信的发展提供更加广阔的空间。近十年来，是中国电信事业大发展的时期，也是电信业务蓬勃兴起的春天。进入21世纪，中国加入WTO，中国电信产业面临着空前的市场机遇和来自多方面的巨大挑战。中国电信十几年的高速发展主要得益于规模效应。几十年积压下来的电信事业发展欠帐和伴随经济增长社会对电信事业的巨大需求，把电信产业推到了国民经济的最前沿，成为拉动经济增长的主要驱动力。电信业务种类不断增加，应用领域逐渐拓宽，经营主体逐年增多，全国电信业务总量由1990年的109.59亿

3、元增加至14595.37549亿元（2006年信息产业部年检统计）。在此期间虽然政府监管部门采取了降低电信业务市场准入门坎、扩大电信业务种类、下调电信资费、为电信业务经营单位核配专用短号码等措施，为电信业务经营者的发展和竞争提供了一系列的政策保障，并且随着电信应用的不断普及、电信新增装机用户的逐步减少，规模效应的增长开始放缓，电信产业的进一步发展遇到了阻力。但目前我国电信业务总量增长平稳。笔者根据统计的数据，对影响电信业务增加的因素进行分析，并提出自己的建议。二理论综述米尔恩在1998年首先从经济发展水平和电信发展阶段角度研究了电信普遍服务发展问题。网络发展状况主要可以分为五个阶段，每一阶段都

4、反映了不同的电信和经济发展水平。在电信网络发展的前两个阶段，人均国民生产总值停留在中下水平，主线普及率一般在30%以下，住宅用户安装比例则更低，电信运营大多是国家垄断，寻找投资、扩大网络是公司的管理重点，因此，普遍服务内容主要是安装公用和提高住宅普及率，而规定许可证条件和普遍服务义务则成为典型的普遍服务政策。在电信网络完善的后面阶段，人均国民生产总值往往比较高，主线普及率一般超过40%，所有的住宅用户几乎都能装上，电信运营商之间的竞争比较激烈，因此满足每个人的通信需求、扩大普遍服务内容成为普遍服务的特点。早在1963年吉珀(Jipp)就证明了人均GDP和主线普及率存在着很强的关系，他发现不管是

5、最发达国家还是最不发达的国家人均GDP和普及率几乎是线性对数关系。詹姆斯阿雷曼(JalliesAlleman)等人1994年用非洲南部国家的例子研究了电信和经济发展的关系，得出电信发展是经济发展的必要条件。安德鲁哈迪(AndrewHardy)采集了45个国家14年的数据论证了电信和经济互为因果的结论。诺顿(Norton)认为电信投资减少了金融市场的交易成本，促进了金融发展和经济发展，电信发展是经济发展强有力的驱动因素。此外ITU以及Kang和Yoon也都研究给出了每百人主线数与人均GDP之间的回归方程式。曾有人收集了1978-2002年我国国民经济发展和电信发展的有关数据，设x代表用美元折算的

6、人均GDP，y*代表主线普及率，采用最小二乘法，分别得出以下双对数线性回归模型和简单线性回归模型：可以看出，两个方程的R2都很接近于1，而两个方程的所有回归系数的标准差(括号内数值)都很小。所以这两个方程及其系数在统计上的回归效果都是非常显著的。这说明经济的发展促进了电信普遍服务的实施。但是仅仅是经济的发展促进了电信业务的增加吗？对于其他方面的影响，我们将在此对电信业务收入的增加因素进行分析。三数据收集以及模型建立我们收集的数据全部来自CSMAR证券财务年报股票市场研究数据库，样本容量为34，基本符合大样本的要求。统计期间电信业务收入（Y）电信投资完成额（X1)用户合计（X2）普及率(X3)互

7、联网用户(X4)移动通话时长合计(X5)2003-01358.5-966643044.333.7487539850002003-02706.1-96664378933.74927.474770002003-031089.321544711.733.74992117100002003-041477.3383.745475.633.75078.8160930002003-051824.2571.546293.833.75221205640002003-062199.7785.147208.237.75323.5252230002003-072621.9930.448021.337.75381.33

8、01630002003-083015.71069.448904.437.75443.3353540002003-093420.11240.850044.239.85387.6407330002003-103814.41420.451207.739.85350462310002003-1142101687.75233239.85325.6518090002003-1246102215.253199.842.15365.7577290002004-01414.1-966654573.542.15543.96498994.72004-02818.9-966655685.942.15464.81303

9、9900.22004-031249.4284.457138.642.15458.5204956732004-041683.6450.458119.842.15412.728096437.42004-052103.6625.45909642.15366.635823368.12004-062536.1886.460077.147.4534743570341.82004-072974.41046.760921.447.45302.2515239712004-083417.6121561800.147.45284.359501019.82004-093862.11381.262699.449.352

10、32.967982955.32004-104316.81556.263572.949.35106.9765183832004-11475517656430849.34929.985192667.52004-125187.62136.564726.750.84786.294303281.72005-01450.4-966665542.750.84829.837592044392005-02886.3-966666374.850.84482.920217339280.72005-031365.228467445.450.84511.728827485253.42005-041848.8406.56

11、831850.84256.416337752743.42005-052328.1539.569204.550.84184.812348115474.52005-062812778.170060.6544038.827658456633.92005-073305.7901.770811543991.11768945999.42005-083808.21040.571507.2543963.390779644728.42005-094311121172369.955.73843.437190661990.92005-104807.8139373163.455.73782.7224101832544

12、.82005-115293.71618.773895.855.73733.8116113209876.92005-1257992033.474386.157.33572.8618125087832.2建立模型：以电信业务收入为Y被解释变量，电信投资完成额为X1解释变量， 用户合计为X2解释变量，普及率（包括固定移动）为X3解释变量，互联网用户为X4解释变量， 移动通话时长合计为X5解释变量。设立多元线性回归模型：Y=C+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*x4+a5*X5+UU为随机扰动项四模型的估计与调整利用eviews进行最小二乘估计得：Included observations:

13、36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C414.03361006.6560.4112960.6838X10.0536330.0178513.0043990.0053X2-0.1103880.036100-3.0578420.0047X3104.952649.233542.1317290.0413X40.3618930.1315042.7519610.0100X55.12E-053.34E-0615.315990.0000R-squared0.970445Mean dependent var2768.961Adjusted R-square

14、d0.965519S.D. dependent var1562.135S.E. of regression290.0747Akaike info criterion14.32917Sum squared resid2524300.Schwarz criterion14.59309Log likelihood-251.9250F-statistic197.0091Durbin-Watson stat0.856336Prob(F-statistic)0.000000Y = 414.0335928 + 0.05363292988*X1 - 0.1103884871*X2 + 104.9525691*

15、X3 + 0.3618926633*X4 + 5.121455625e-005*X5模型的检验：1、经济意义的检验：x2的符号不符合经济理论。按照假设，所有的解释变量对被解释变量的影响都是正向的。所以该模型不能通过经济意义检验。2、统计检验：R值为0.970445，修正后的R值为0.965519，模型的拟合情况很好，F值为197.0091整个模型对电信业务收入的影响是显著的。T检验：给定显著性水平0.05，查表得自由度为n-k=36-6=30临界值为2.0423，x1、x2、x3、x4、x5的绝对值都大于2.0423，说明t检验显著。3、计量经济检验：A）多重共线性检验：简单相关系数检验法计算

16、各解释变量的相关系数，得相关系数矩阵如下：X5X4X3X2X1X51.000000-0.6078270.7331240.7032880.608932X4-0.6078271.000000-0.741521-0.756258-0.130999X30.733124-0.7415211.0000000.9878910.234572X20.703288-0.7562580.9878911.0000000.240127X10.608932-0.1309990.2345720.2401271.000000由相关系数矩阵可以看出，x2 和x3，x2和x5,x5和x3,x1和x5的相关系数都较高。证实存在多重

17、共线性。多重共线性的修正：逐步回归法分别做Y对X1、X2、x3、X4、X5的一元回归，结果如下所示：变量X1X2X3x4X5参数估计值0.2740820.075005108.8408-0.937134.53E-05t统计量5.9846963.1125863.533003-2.2936115.4556R20.513010.2217580.2685360.1339930.875401调整的R20.4986860.1988680.2470220.1085220.871736其中，加入X5的方程R2最大，把x5作为第一个变量引入回归方程，顺次加入其他变量进行回归。R2x5、x10.909517x5、x

18、20.94467x5、x30.936224x5、x40.94053经比较，新加入X2的变量的方程虽然R2最大，但是X2的符号变得不合理，且t检验不显著，说明X2引起多重共线性，应予剔除。选择保留X4，再加入其他新变量逐步回归，结果显示：在X5、X4基础上加入X3后，X3的符号变得不合理，而加入X1后， R2为0.9495，有改进。说明X3和x2引起多重共线性，应予剔除。最后修正多重共线性影响的回归结果为：Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2935.403795.0268-3.69220

19、60.0008X10.0495000.0207072.3905160.0229X40.6971980.1383855.0380930.0000X54.95E-053.27E-0615.133500.0000R-squared0.949541Mean dependent var2768.961Adjusted R-squared0.944811S.D. dependent var1562.135S.E. of regression366.9834Akaike info criterion14.75295Sum squared resid4309659.Schwarz criterion14.92

20、890Log likelihood-261.5531F-statistic200.7265Durbin-Watson stat0.539976Prob(F-statistic)0.000000Y = -2935.402591 + 0.04949991742*X1 + 0.6971976894*X4 + 4.952406459e-005*X5各变量的T检验和F检验都显著，R2=0.949541，拟合优度较好。B）异方差性检验：因为变量的观测值为大样本，并且是时间序列数据，所以采用ARCH检验。1）提出原假设：H0：a1=a2=a10=0;H1: a1,a10中至少有一个不为02）对原模型做OLS

21、估计，求出残差e2,并计算滞后期为10期的残差平方序列，E2(-1)2 E2(-2)2 E2(-3)2 E2(-4)2 E2(-5)2 E2(-6)2 E2(-7)2 E2(-8)2 E2(-9)2 E2(-10)2，3)做辅助回归：E22 = C(1) + C(2)*E2(-1)2 + C(3)*E2(-2)2 + C(4)*E2(-3)2 + C(5)*E2(-4)2 + C(6)*E2(-5)2 + C(7)*E2(-6)2 + C(8)*E2(-7)2 + C(9)*E2(-8)2 + C(10)*E2(-9)2 + C(11)*E2(-10)2结果如下：Included observ

22、ations: 26 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C2.56E+103.37E+100.7602980.4589E2(-1)20.8058080.2503033.2193300.0057E2(-2)2-0.5452450.323740-1.6842030.1128E2(-3)20.4860720.3514751.3829490.1869E2(-4)2-0.2866530.371670-0.7712570.4525E2(-5)20.2563650.3757710.6822380.5055E2(-6)2

23、-0.1850130.375957-0.4921120.6298E2(-7)20.0960290.3711500.2587330.7994E2(-8)2-0.1265380.351577-0.3599160.7239E2(-9)20.0327340.3225820.1014760.9205E2(-10)2-0.0787320.250814-0.3139080.7579R-squared0.461624Mean dependent var5.13E+10Adjusted R-squared0.102707S.D. dependent var1.20E+11S.E. of regression1.

24、14E+11Akaike info criterion54.05338Sum squared resid1.95E+23Schwarz criterion54.58566Log likelihood-691.6940F-statistic1.286157Durbin-Watson stat1.997997Prob(F-statistic)0.3195134）计算(n-10)*R2=26*0.461624=12.002，给定显著性水平0.05，查表得临界值=18.307，因为12.00218.307,接受原假设，表明模型中的随机误差不存在异方差。C)自相关性检验：采用DW检验法：由使用普通最小二

25、乘法估计出的模型得：DW值= 0.540420，对样本量为36，3个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知： dL=1.295,dU=1.654,DWdL,显然消费模型中有自相关。这一点从残差图也可以看出：残差图连续为正和连续为负，表明确实存在自相关。残差图连续为正和连续为负，表明确实存在自相关。自相关问题的修正：科克伦-奥克特迭代法：使用e2=resid进行滞后一期的自回归，得到：e2=0.810868*e2(-1)自相关系数等于0.810868，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程如下：Y-0.810868*Y（-1）=a1*(1-0.810868)+a2*(x1-0.81086

26、8*x1(-1) +a3*(x4-0.810868*x4(-1)+a4*(x5-0.810868*x5(-1) +U回归结果如下：Included observations: 35 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-648.5317266.6419-2.4322200.0210X1-0.810868*X1(-1)0.0262270.0150841.7387170.0920X4-0.810868*X4(-1)0.6939470.2697242.5728060.0151X5-0.810868*X5(-1)

27、5.74E-053.47E-0616.550760.0000R-squared0.959144Mean dependent var662.7684Adjusted R-squared0.955190S.D. dependent var1088.570S.E. of regression230.4325Akaike info criterion13.82500Sum squared resid1646073.Schwarz criterion14.00276Log likelihood-237.9376F-statistic242.5864Durbin-Watson stat1.855367Prob(F-statistic)0.000000