stbusСтратегии бизнесаBusiness Strategies2311-7184Real Economy Publishing House10.17747/2311-7184-2019-11-20-22stbus-583Research ArticleСтатьиИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МОДЕЛИ БИНАРНОГО ВЫБОРА ПРИ АНАЛИЗЕ ОТТОКА В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ ОТРАСЛИSTUDY OF APPLICABILITY OF THE BINARY SELECTION MODEL IN ANALYSIS OF OUTFLOW IN THE TELECOMMUNICATION INDUSTRYПановВ. А.PanovV. A.

Студент 2-го курса магистратуры, Финансово-экономический факультет, Финансовый Университет при Правительстве РФ, Россия, г. Москва. Научный руководитель: Борисова О.В., к.э.н., доцент Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый Университет при Правительстве РФ.

v.panov2603@gmail.comFinancial University under the government of the Russia Federation, Russia, MoscowRussian Federation2019231120190112022Copyright © Панов В.А., 20192019Панов В.А.Panov V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.strategybusiness.ru/jour/article/view/583

В статье рассматривается актуальность проблемы оттока клиентов в телекоммуникационном секторе, а также преимущества использования эконометрических моделей двоичного выбора, позволяющих предсказывать вероятность оттока абонентской базы.

The article discusses the relevance of the problem of customer churn in the telecommunications sector; as well as the benefits of using econometric binary selection models to predict the probability of customer’s base churn.

отток клиентовтелекоммуникационная отрасльдвоичный выборлогистическая регрессияCustomer churntelecommunications industrybinary choicelogistic regressionReferencesПостроение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии //Науковедение. 2014. Вып. 2 (21). – Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/487966 (дата обращения: 11.10.2019).Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии //Науковедение. 2014. Вып. 2 (21). – Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/487966 (дата обращения: 11.10.2019).Мангус Я.Р., Катышев П.К., Пресецкии А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2004. 576 с.Мангус Я.Р., Катышев П.К., Пресецкии А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2004. 576 с.Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник для экономических специальностей вузов [текст] / Пер. с англ. Е.Н. Лукаш и др. – М.: ИНФРА-М, 1997. 402 с.Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник для экономических специальностей вузов [текст] / Пер. с англ. Е.Н. Лукаш и др. – М.: ИНФРА-М, 1997. 402 с.Методы эконометрики и многомерного статистического анализа: Учебник [текст] / Н.П. Тихомиров, Т.М. Тихомирова, О.С. Ушмаев. – М.: Экономика, 2011. 647 с.Методы эконометрики и многомерного статистического анализа: Учебник [текст] / Н.П. Тихомиров, Т.М. Тихомирова, О.С. Ушмаев. – М.: Экономика, 2011. 647 с.Вербик Марно, Путеводитель по современной эконометрике. [текст] Пер. с англ. В.А. Банникова, науч. ред. и предисл. С.А. Айвазяна. – М.: Научная книга, 2008. 616 с.Вербик Марно, Путеводитель по современной эконометрике. [текст] Пер. с англ. В.А. Банникова, науч. ред. и предисл. С.А. Айвазяна. – М.: Научная книга, 2008. 616 с.Математическая обработка информации: учебник и практикум для СПО [текст] / М.Ю. Глотова, Е.А. Самохвалова. – М.: Издательство Юрайт, 2016. 344 с.Математическая обработка информации: учебник и практикум для СПО [текст] / М.Ю. Глотова, Е.А. Самохвалова. – М.: Издательство Юрайт, 2016. 344 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.