Modeling perspective for the relevant market of voice services: mobile to mobile

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Los mercados asociados a los servicios de voz móvil a móvil, brindados por operadoras del Sistema Móvil Avanzado en Latinoamérica, han estado sujetos a procesos regulatorios motivados por la dominancia en el mercado de un operador, buscando obtener óptimas condiciones de competencia. Específicamente...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Quintero, O. Lucía, Jaramillo P., Fabian L., Bastidas, Manuela, Universidad de Cuenca, Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca, DIUC
Formato: Artículo
Lenguaje:Inglés
Publicado: Universidad de Cuenca 2016
Materias:
TELECOMMUNICATIONS FORECASTING
STATE SPACE MODELS
NEURAL NETWORKS
FUZZY LOGIC
MARKETING
MODEL SELECTION
Acceso en línea:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/24009
http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=ec/ec-003&d=12345678924009oai
Aporte de:
Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) de Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales
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description Los mercados asociados a los servicios de voz móvil a móvil, brindados por operadoras del Sistema Móvil Avanzado en Latinoamérica, han estado sujetos a procesos regulatorios motivados por la dominancia en el mercado de un operador, buscando obtener óptimas condiciones de competencia. Específicamente en Ecuador, la Superintendencia de Telecomunicaciones (Organismo Técnico de Control de Telecomunicaciones) desarrolló un modelo para identificar acciones de regulación que puedan proporcionar al mercado efectos sostenibles de competencia en el largo plazo. Este artículo trata sobre la aplicación de la ingeniería de control para desarrollar un modelo integral del mercado, empleando redes neuronales para la predicción de trarifas de cada operador y un modelo de lógica difusa para predecir la demanda. Adicionalmente, se presenta un modelo de inferencia de lógica difusa para reproducir las estrategias de mercadeo de los operadores y la influencia sobre las tarifas. Dichos modelos permitirían la toma adecuada de decisiones y fueron validados con datos reales.
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