我国航空运输的市场预测
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使用 6*6789:;<= 公式进行预测 " 前三种方法适 于 近 期 预 测 ! 对 于 >4?!4 年 的 长 期 预 测 ! 国 际 空 运 会 .@A,AB 推 荐 采
用波布卡门 )6*6789:;<=$ 公式 & )*+), 式中 & ** 被预测的货运量 + )**
空货邮运输量的原始统计数据如下表 &
输量增长趋势稳定 $ 在 ’(() 年曲线略有下滑 ! 年增长率下降 *+), ! 但在 ’--’ 年我 国航空货邮运输量又以 ).+*, 的增幅恢复增长 ! 十年间货运量平均增长率为 $/+., $
表$
我国航空货邮运输量统计 全国货运量 ! 吨 "
年份
"+’
模型建立及模型校验 $ 依据我国航空货邮运输量数据统计以及我国国民生产总
帮助和作用 " 并介绍了航空运输量预测的一般方法 # 以我国航空货邮运输量预测为例 " 对我国近十年来航空货邮运输量的 发展变化进行了详细的分析和对比 # 通过三种数学模型预测了我国 !"#$ 年的航空货邮运输量 # 关键词 ! 航空运输 $ 预测 中图分类号 ! &’(" 文献标识码 ! ) 文章编号 ! %""!$*%"" +!""’, "!$"""%$"#
数据来源 # 中国民用航空总局 规划科技司
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!!!物流研究!
物流科技
通过判定系数和相关系数可以看出 ! 我国航空货邮运输量与时间的关系的可决系数很大 ! 这说明因变量与自变量的关 系非常密切 ! 且相关系数都接近 ! ! 皮尔逊相关系数都为正值 ! 相关性显著 " 残差均匀分布在 " 轴两侧 ! 并能通过各项统 计检验 " 因此 ! 从统计分析的角度来说 ! 可以认为上述模型对其所描述的对象能达到较大的准确性和一致性 ! 可以利用上 述模型进行预测 " 预测目标年为 !"#$ 年 "
! 第 !" 卷总第 ##$ 期
物流科技
! 物流研究 !
我 我国 国航 航空 空运 运输 输的 的市 市场 场预 预测 测
龚志锋 " 范守文 " 李 刚
电子科技大学 ! 四川 成都 !"##$%
摘 要 ! 本文论述了目前我国航空运输业的现状及面临的问题 " 阐述了航空运输的市场预测对我国航空运输业发展的
+4.’"-&’5 ?12@ A14@2@ B2@C:@@4B A14 @A>A:@ D:9 93 A14 EF4@45A >2F AF>5@E9FA>A295 25B:@AFG 25 9:F C9:5AFG >5B 2A@ EF9HI4J@ 3>C4BK =A 4LE9:5B4B A14 14IE >5B 3:5CA295@ 93 >2F AF>5@E9FA>A295 J>FM4A EF4B2CA295 A9 A14 B4N4I9EJ45A 93 9:F >2F AF>5@E9FA>! A295 25B:@AFG >5B 25AF9B:C4B A14 6454F>I J4A19B@ A9 EF4B2CA A14 >2F AF>5@E9FA>A295 C>E>C2AGK =A A99M A14 EF4B2CA295 93 9:F >2F 3F4261A >5B E9@A AF>5@E9FA>A295 C>E>C2AG 39F 4L>JEI4 A9 >5>IGO4 >5B C95AF>@A A14 B4N4I9EJ45A >5B C1>564 93 9:F >2F 3F4261A >5B E9@A AF>5@E9FA>A295 C>E>C2AG 25 F4C45A A45 G4>F@K ?12@ A14@2@ EF4B2CA4B A14 >2F 3F4261A >5B E9@A AF>5@E9FA>A295 C>E>C2AG 93 9:F C9:5AFG 25 !"%’ A1F9:61 A1F44 J>A14J>A2C>I J9B4I@K 678 9("$.: >2F AF>5@E9FA>A295! EF4B2CA295 !
由此可以写出等比级数曲线模型 & !% " ’ #& 量 /" 等比级数预测曲线与实际曲线比较 ! 如图 ! 所示 &
利用等比级数模型对我国航空货邮运输量进行模型化 ! 可得出等比级数曲线预测模型 & !01&%!22(3##$##&#%1& 将自变量 !4#$ 年代入模型 ! 计算得出 !4#$ 年我国航空货邮运输量为 #4 2#2 454 吨 "
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对我国航空货邮运输量模型预测 基础数据 $ 以我国航空货邮运输量为例 ! 通过建立三种不同的数学模型 ! 我们可对其进行分析预测 $ 近年来 ! 我国航 由以上数据可以绘出我国航空货邮运输量的散点图 ! 如图 $ 所示 & 从我国 航 空 货 邮 运 输 量 的 散 点 图 可 以 看 出 ! $%%& 年 至 ’((( 年 我 国 航 空 货 邮 运
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物流科技
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航空运输市场预测的作用和意义
!!! 物流研究 !
我们需要用发展的眼光看待航空运输业 ! 准确地预测未来一年间甚至十年 " 二十年的航空运输量以及客运量 ! 这样可 以最大程度地减少一个航空公司的风险 ! 降低航空公司的运作成本 ! 减少设施闲置 ! 从而提高航空公司的利润 # 市场的需 求状况对一个产业的竞争优势具有很大的作用! 如果某个产业的市场需求较大! 就会给该产业的生产带来规模经济的好 处 ! 使该产业的生产成本降低 ! 从而获得国际竞争优势 ! 提高产业的国际竞争力 $ 通过对我国航空运输量的预测分析 ! 我们可以采取积极的应对措施 ! 尽快提高我国民航的国际竞争力 ! 以迎接航空运 输全球化的挑战 ! 这是中国航空运输业面临的一个十分重要而迫切的任务 $ 中国航空运输业能否经受住航空运输全球化的 巨大冲击 ! 并在全球航空运输市场占据应有的地位 ! 事关中国经济的发展前景和国家的竞争地位 ! 有助于国家制定正确的 航空运输产业组织政策 ! 也有助于航空运输企业制定正确的国际竞争战略 ! 从而提高我国航空运输业的国际竞争能力 $ 因 此 ! 航空运输量的预测对于一个航空公司以及一个国家的航空运输业来说都是尤为重要的 $
"
预测方法 航空运输管理预测是建立在大量的统计资料的基础上的 ! 通过各种预测方法和数学方法可推算出它的增长规律 ! 以此
规律再定性或定量地预测未来的发展趋势 $ 当然实际增长还要受到经济 % 人口 " 自然 " 社会发展 " 技术进步等各种因素的 影响 ! 预测中要结合基础数据以理论推算为基础尽量分析多方面的客观因素 ! 才能更好的做出预测 $ 历年的航空运输量统计资料是预测工作的基础 ! 所以尽可能准确 " 全面 " 详细地收集跨度年限长的数据和资料是尤为 重要的 $ 常用的预测方法有时间序列法 " 指数外推法 " 直线趋势外推法 " 计量经济法等 $ 我们将运用一些模型 " 公式对航空运 输量进行定量的计算 ! 使预测过程更加科学 ! 预测结果更为真实 $ 模型就是对所研究对象用数学语言来描述 ! 以 反 映 其 变 化 规 律 $ 做 预 测 必 须 选 择 一 个 模 型 ! 使 它 适 合 于 规 律 的 需 要 $ 它是系统某种特定性能的一种抽象形式 ! 是为了某种特定目的将系统的某一部分信息进行抽象而构成的系统替代物 $ 它不 是系统的复现 ! 而是按研究的实际需要和侧重面而产生的一个便于进行系统研究的替身 ! 通过模型可以描述系统的本质和 内在的关系 $ 模型一般分为物理模型和数学模型两大类 $ 我们对航空运输预测使用的是数学预测模型 ! 数学模型是对现实世界的一 个特定对象 ! 为了特定目的 ! 根据其特有的内在规律 ! 做出一些必要的简化假设 ! 运用适当的数学工具而得到的一个数学 结构 $ 常用的数学模型有线性回归模型 " 二次方程模型 " 复合曲线模型 " 等比级数曲线模型 " 对数方程模型 " ! 曲线模型 " 指数方程模型 " 倒数模型 " 乘幂曲线模型等 $
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值数据统计 ! 可以看到 ! 数据增长趋势连续性很强 ! 数据完全是按照时间的发展 产 生规律性变化$ 因此! 我们可以依据预测变量! 即我国航空货邮运输量的历史数 据! 利用统计技术方法从变量的数据构成中找出演变模式! 分析并判断其变化规 律 ! 建立数学模型 ! 依据此变化规律对预测变量的未来发展趋势做出定量的估计 $ 细观近十年来我国航空货邮运输量发展趋势散点图 ! 从散点分布规律来看 ! 曲 线发展趋势ห้องสมุดไป่ตู้非线性规律变化 ! 我们可以选用等比级数曲线模 01234567 % 波布卡 门 ’8389:;<=>? ( 公式以及计量经济法对我国航空货邮运输量进行预测 # 首先要对模型运用相关系数检验% ! 检验和 " 检验等常用的统计检验方法进行 检验 ! 得出可决系数 #!% 相关系数 $ 和皮尔逊相关系数 ’@AB2!3C (! 来反映两个 数据集合之间的线性相关程度 # 根据航空货邮运输量与时间的相关性 ! 可以计算出我国航空货邮运输量与 时 间 的相关系数 !D-+%*.&&EE-/! 皮尔逊相关系数 F@AB2!3C7 为 -+%*.&& ! 我 国 航 空 货 邮运输量与 1G@ 的相关系数为 !D-+%.&%*-*-* ! 皮尔逊相关系数也为 -+%.&%*-*-*#