CC BY
19
экономика страны как показатель уровня
развития мобильной связи
развитие экономики и эффективность
функционирования отрасли мобильной связи
в странах мира
Цуриченко Максим Владимирович
соискатель, факультет менеджмента, Международный университет в Москве mvtsuric@gmail.com
_Аннотация
В статье сделана попытка найти корреляционные взаимосвязи между экономическими параметрами и параметрами функционирования рынков мобильной связи в странах мира. Полученные результаты могут быть использованы для построения финансовых моделей функционирования рынков мобильной связи.
Ключевые слова: мобильная связь, операционная эффективность, проникновение мобильной связи, корреляция, компании мобильной связи, мобильные операторы, финансовая модель
При принятии решения о начале работы в новых странах мобильные компании сталкиваются с проблемой частичного или полного отсутствия информации о рынках. Такая ситуация является следствием следующих факторов:
- инвестиционные банки в большинстве случаев, анализируют только публичные компании, акции которых размещены на крупных биржах [3], [5];
- отраслевые и корпоративные аналитики проводят исследования только при наличии исходных данных по операционной деятельности компаний мобильной связи [1], [6].
Как результат, компании, не разместившие свои акции на биржах и не предоставляющие информацию о своей операционной деятельности в полном объеме, остаются вне поля зрения аналитиков. Недостаток базовой информации по параметрам
операционной деятельности операторов мобильной связи делает невозможным создание даже упрощенной бизнес модели для расчета основных финансовых параметров.
Проблематика вопроса
Несмотря на значительно количество работ по изучению отрасли мобильной связи, существует большая неисследованная область, находящаяся вне поля зрения аналитиков. К этой области относятся страны, где построена телекоммуникационная инфраструктура и функционируют операторы мобильной связи, находящиеся в собственности у государства или принадлежащие закрытой группе частных инвесторов. Мобильные компании в таких странах не размещали свои акции на биржах, поэтому у них не возникает обязательство по раскрытию результатов своей операционной деятельности перед акционерами и инвесторами. В лучшем случае такие компании сообщают лишь о количестве своих абонентов. Для количественного понимания размера неисследованной области можно сделать ссылку на ведущий отраслевой информационный источник GSMA Wireless Intelligence [2], который собирает информацию от более 700 мобильных операторов по всему миру. Так, на конец второго квартала 2010 года, среди 224 стран, где функционирует мобильная связь: информация по OIBDA % (операционная прибыль до вычета износа основных средств и амортизации нематериальных активов деленная на выручку) есть только по 72 странам, информация по ARPU (средней выручке на одного абонента), есть только для 92 стран. Это означает, что существует 152 рынка мобильной связи, которые в настоящее время не подпадают под аналитические обзоры и для которых нельзя создать финансовую модель возврата инвестиций. На сегодняшний день существует объективная необходимость создания инструмента, который позволил бы менеджменту операторов мобильной связи, стратегическим инвесторам, банковским и отраслевым аналитикам проводить количественную оценку для гораздо большего числа рынков мобильной связи. Это позволит минимизировать инвестиционные риски и повысит качество операционного бизнес-планирования.
компании,
не разместившие свои акции на биржах и не предоставляющие информацию о своей операционной деятельности в полном объеме, остаются вне поля зрения аналитиков
рынокмобильнойсвязи
Методика исследования
Основная идея в анализа заложена в сопоставлении макроэкономических параметров развития страны с параметрами работы мобильной телекоммуникационной индустрии.
Для анализа использовался линейный корреляционный анализ Пирсона в программе MS Excel:
где ^^ ^
Xj, yj - значения переменных x и у для объекта с номером i;
X, Y - среднее арифметическое для переменных x и у.
На рис. 1 (см. ниже) показан пример корреляции параметра ARPU [6] и параметра ВВП на душу населения [4].
Значение коэффициента линейной корреляции r = 0.83 говорит о сильной зависимости этих двух параметров, что позволяет находить неизвестное значение ARPU по известному значению ВВП на душу населения в стране. Параметр OIBDA % маржа, без которого нельзя создать финансовую модель работы мобильного оператора, не обладает такой же
Рис. 1. Корреляция параметра ARPU и ВВП на душу населения (r=0.83) по странам мира в 3 кв. 2009 г. Источник: Yahoo Finance [7], Informa [6]
70 + СП 711 -0.MÎ у = 59.723х
60 R2 =0,064
< 50 * ♦ * * *
40 г т-----#t *
Q Я 30 20 10 0 ♦ч 4 • ч **
С • * G DP per Capita, $
О 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000
Рис. 2. Корреляции параметра OIBDA % и ВВП на душу населения (r = -0.34) по странам мира в 1 кв. 2005 г. Источник: Yahoo Finance [7], Informa [6]
сильной корреляцией с параметром ВВП на душу населения, как ARPU. Исследование показало, что корреляция не превышает значения (r = -0.34), что делает невозможным точное определение OIBDA % по известному значению ВВП на душу населения в стране (см.рис. 2 выше).
Для нахождения способа определения ARPU и OIBDA % маржа по известному параметру ВВП на душу населения, было проведено дополнительное исследование. В уже известные зависимости ARPU =f(GDP per Capita) и OIBDA% = f(GDP per Capita), была включена еще одна дополнительная переменная - текущее проникновение мобильной связи (Penetration %)
Анализ полученных результатов
Исследование показало, что новая переменная существенно увеличивает корреляционную взаимосвязь отраслевых и макроэкономических параметров (см. рис. 4 на с. 150). Для параметра ARPU увеличение корреляции было достигнуто за счет учета влияния процента населения, который пользуется мобильной связью в стране. В случае с параметром OIBDA%, происходит учет увеличения эффективности работы мобильного оператора, как следствие проявления эффекта масштаба при росте числа абонентов (см. рис. 3 на с. 150).
недостаток базовой
информации
по параметрам
операционной
деятельности
операторов
мобильной связи
делает невозможным
создание даже
упрощенной
бизнес-модели
для расчета основных
финансовых
параметров
-Ê~J L W Ж
рынок мобильнойсвязи
GDP per Capita, S
- 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000
Рис. 3. Корреляции параметра OIBDA % / Проникновение % и ВВП на душу населения (r = 0,75) по странам мира в 1 кв. 2005 г. Источник: Yahoo Finance [7], Informa [6]
Рис. 4. Увеличение коэффициентов линейной корреляции, после добавления параметра проникновения мобильной связи к зависимостям ARPU = f(GDP per capita) и OIBDA % = f(GDP per capita)
Первоначально, взаимосвязь параметров OIBDA % и ВВП на душу населения объяснялась существенным вкладом (до 35%) в операционные затраты мобильного оператора, расходов на оплату труда персонала, который, в свою очередь напрямую зависит от ВВП на душу населения в стране. Добавление параметра «проникновение мобильной связи», увеличило корреляцию параметра ARPU с параметром ВВП на душу населения в среднем на 9,9% по данным с 2005 по 2009 гг. c r = 0,79 до r = 0,87. Для параметра OIBDA %, линей-
ная корреляция возросла на значительно большее значение - на 97% с r = 0,33 до r = 0,66. Данные значения корреляции были получены на базе исследования для 182 стран мира. Анализ показал, что для рынков, с открытым доступом к информации, корреляция между ARPU, Проникновением % мобильной связи, OIBDA % маржа и ВВП на душу населения была еще более высокой (в среднем r =
0.75.+ 0,95).
Новые значения коэффициентов корреляции r и среднеквадратичного отклонения R2 показали значение близкие к единице, что позволяет составлять прогнозы развития страновых рынков мобильной связи по известному макроэкономическому прогнозу с более высокой степенью точности.
Выводы и рекомендации
1. Для увеличения точности прогноза выручки мобильных операторов, а также для нахождения способов определения параметра OIBDA% при помощи известных макроэкономических параметров предлагается учитывать проникновение мобильной связи как дополнительный параметр, влияющий как на выручку, так и на операционную эффективность. Результаты исследования показали, что данная мера позволила увеличить линейную корреляцию при определении выручки на 10%, и на 97% при определении параметра OIBDA % маржа.
2. Новые значения коэффициентов корреляции r и среднеквадратичного отклонения R2 показали значение близкие к единице, что позволяет определять параметры развития сотовой связи по известному макроэкономическому прогнозу с более высокой степенью точности.
3. Новые функциональные зависимости, полученные на базе корреляционного анализа, позволяют максимально расширить число рынков, для которых стало возможно построить модель возврата инвестиций. Этот факт существенно улучшает качество бизнес-планирования в компаниях мобильной связи и минимизирует риски при принятии управленческих решений о начале операций в новых странах, тем самым положительно влияя на общий инвестиционный климат в отрасли мобильной связи.
для увеличения точности прогноза выручки мобильных операторов... предлагается учитывать проникновение мобильной связи как дополнительный параметр, влияющий как на выручку, так и на операционную эффективность
рынок мобильнойсвязи
Литература
1. Altimo Index [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.altimo.ru/?id=109&key=index.
2. GSMA Infocentre [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://infocentre.gsm.org/cgi-bin/home.cgi.
3. HSBC, HSBC Global Research [Электронный ресурс]/ - Режим доступа: https://www.research.hsbc. com/ibcom/out/ibcom/internal/login
4. International Monetary Fund [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.imf.org/external/pubs/ ft/weo/2009/02/weodata/index.aspx.
5. Merrill Lynch & Co [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ml.com.
6. World Cellular Information Service (WCIS) Informa [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. wcisdata.com.
7. Yahoo Finance [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://finance.yahoo.com.
Maxim V. Tsurichenko
Applicant, Department of Management, International University in Moscow
Economic Development and Operational Efficiency of Mobile Industry in the World
Abstract
T\he article makes an attempt to find new correlations between economic parameters and operational parameters of the mobile telecommunication markets in the world. The results can be used for operational finance modeling of mobile telecommunication markets.
Keywords: mobile telecommunication, operational efficiency, mobile penetration, correlation, mobile telecommunication companies, mobile operators, financial model
