Aplicación del análisis multivariante a los precios de licencias de uso privativo del dominio público radioeléctrico en las bandas IMT

Insúa Feito, Manuel (2017). Aplicación del análisis multivariante a los precios de licencias de uso privativo del dominio público radioeléctrico en las bandas IMT. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Aplicación del análisis multivariante a los precios de licencias de uso privativo del dominio público radioeléctrico en las bandas IMT
Author/s:
  • Insúa Feito, Manuel
Contributor/s:
  • Frías Barroso, Zoraida
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería de Telecomunicación
Date: 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Gestión del espectro; Precios del espectro; Subasta del espectro; Análisis de regresión; Machine Learning
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El espectro radioeléctrico se está convirtiendo en un recurso cada vez más importante a medida que crece el número de dispositivos móviles y su capacidad transmitir y recibir contenidos. El tráfico de datos móviles ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo que conlleva un aumento de la demanda de espectro para cubrir esta demanda de tráfico. Debido a que el espectro radioeléctrico es un recurso escaso, se han creado diferentes mecanismos de asignación de licencias que tienen como objetivo garantizar la eficiencia de su uso. Estas licencias de uso requieren de una compensación monetaria por el uso privativo de este recurso público. Este trabajo explora cómo afectan diferentes parámetros al precio que han pagado los operadores móviles por el espectro en varios países europeos: Alemania, España, Francia, Irlanda, Italia, Países Bajos, Portugal, Suecia y Reino Unido. Los parámetros estudiados comprenden tanto características de las licencias asignadas (duplexación del canal, duración, frecuencia o ancho de banda), como características inherentes de los territorios en los que se asignan (densidad de población, producto interior bruto o concentración del mercado). Para realizar este análisis, se ha recurrido a la técnica de regresión lineal. Por un lado, se han utilizado regresiones simples para conocer qué relación existe entre las diferentes variables y el precio del espectro expresado en EUR/MHz/pop. Partiendo de los resultados de este análisis, se han propuesto diferentes modelos de predicción de estos precios utilizando regresiones múltiples. Entre estos modelos existe un modelo general y modelos específicos, adaptados a diferentes bandas o territorios. Además, se ha realizado un análisis superficial de otras técnicas de Machine Learning entre las que se encuentran diferentes modelos de clasificación y regresión. Por último, se ha realizado una comprobación de la validez de los modelos propuestos mediante validación cruzada. Para ello se han planteado varios escenarios en los que se realizan predicciones del valor de licencias utilizando información únicamente disponible en el momento de su licitación. Con ello se pretende reflejar cómo de preciso hubiera sido el modelo si se hubiera usado en esos eventos. Para la realización de este trabajo se han aplicado diferentes conocimientos adquiridos durante el Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación. Entre estos conocimientos se encuentran los fundamentos económicos de la regulación de las telecomunicaciones y su marco regulatorio, el planteamiento de problemas de negocio y su resolución mediante aplicaciones y servicios tecnológicos, el uso de herramientas matemáticas para la resolución de problemas de estimación y predicción, así como el análisis financiero de una empresa de telecomunicaciones. Además, se han adquirido competencias nuevas como el uso de nuevos lenguajes de programación y herramientas software.

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Item ID: 47680
DC Identifier: http://oa.upm.es/47680/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47680
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 11 Sep 2017 09:13
Last Modified: 11 Sep 2017 09:13
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