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:

 
 
 
 
 
 

      Составим  МПС по 1-му критерию (стоимость подключения):

 

      Для каждой строки матрицы вычислим произведение её членов и возьмём из корень 4-й  степени из произведения:

 

      Далее рассчитаем сумму всех координат: а_∑ = а₁ + а₂ +а₃ +а₄ = 6,217

      Составим  нормированный вектор, для этого  разделим каждую координату а_i на сумму всех координат:

 

      

 

      Вектор  S₃ (0,2405) является наиболее предпочтителен для критерия К_1.

     Для каждого столбца матрицы посчитаем  сумму его элементов, а затем  найдём сумму попарных произведений:

 

     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 (λ_max).

     λ_max = b₁ ∙ S₁ + b₂ ∙ S₂ + b₃ ∙ S₃ + b₄ ∙ S₄ =4,258

     Рассчитаем  индекс согласованности (ИС):