基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究——以首都机场为例

第３２卷第２期　２０１４年４月　中国民航大学学报　ＪｏＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＣＩＶＩＬ　ＡＶＩＡＴＩＯＮ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　ＯＦ　ＣＨＩＮＡ　Ｖ０ｌ＿３２　Ｎｏ．２　Ａｐｒｉｌ　２０１４　基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究　——以首都机场为例　陈玉宝，曾　刚　（中国民航大学经济与管理学院，天津３００３００）　摘要：“十二五”是中国民航业发展的黄金时期，机场民航旅客吞吐量也将呈快速发展态势。首都机场是中国最大　的民用机场．通过科学合理的方法对其旅客吞吐量进行预测的研究意义重大。利用最新历史数据，采用多元　线性回归模型和时间序列趋势外推模型，分别对首都机场２０１２－－２０１６年的旅客吞吐量进行预测。为了克服　两种单一预测方法的缺陷．采用组合加权方法对预测结果进行组合预测。最后，根据组合预测值和历史值的　误差比较分析。研究结果表明：组合预测方法能够提高预测的准确性，减少预测误差。　关键词：机场；民航旅客；吞吐量；组合方法　中图分类号：Ｆ５６２．６　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７４—５５９０（２０１４）０２—００５９—０６　Ｃｉｖｉｌ　ａｖｉａｔｉｏｎ　ｐａｓｓｅｎｇｅｒ　ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｍｅｔｈＯｄ——Ｃａｐｉｔａｌ　Ａｉｒｐｏｒｔ　ＣＨＥＮ　Ｙｕ－ｂａｏ，ＺＥＮＧ　Ｇａｎｇ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣＡＵＣ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３００３００，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：“Ｔｗｅｌｖｅ　Ｆｉｖｅ”ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｐｅｒｉｏｄ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ｔｈｅ　ｇｏｌｄｅｎ　ａｇｅ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ’Ｓ　ｃｉｖｉｌ　ａｖｉａｔｉｏｎ　ｉｎｄｕｓｔ￣．Ａｖｉａｔｉｏｎ　ｐａｓｓｅｎｇｅｒ　ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ａｌｓｏ　ｒａｐｉｄｌｙ　ａｄｄｅｄ．Ｂｅｒｉｎｇ　Ｃａｐｉｔａｌ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｉｒｐｏｒｔ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅｓｔ　ｃｉｖｉｌｉａｎ　ａｉｒｐｏｒｔ．Ｉｔ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｔｏ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｔｓ　ｐａｓｓｅｎｇｅｒ　ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　ｂｙ　ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　ａｎｄ　ｒａｔｉｏｎａｌ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｉｓ　ｐａｓｓａｇｅ　ｍａｋｅｓ　ｆｕｌｌ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｌａｔｅｓｔ　ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ　ｄａｔａ，ｕｓｉｎｇ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ　ａｎｄ　ｔｉｍｅ　ｓｅｒｉｅｓ　ｔｒｅｎｄ　ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　２０１２—２０１６　ｐａｓｓｅｎｇｅｒ　ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　ｏｆ　Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｃａｐｉｔａｌ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｉｒｐｏｒｔ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｏｖｅｒｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｄｅｆｅｃｔｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｓｉｎｇｌｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅ　ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ　ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ｖａｌｕｅ　ａｎｄ　ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｒｒｏｒ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ：　ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｆｏｒｅｃａｓｔ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ａｎｄ　ｒｅｄｕｃｅ　ｆｏｒｅｃａｓｔ　ｅｒｒｏｒ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ａｉｒｐｏｒｔ；ｃｉｖｉｌ　ａｖｉａｔｉｏｎ　ｐａｓｓｅｎｇｅｒｓ；ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ；ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　“十二五”期间，中国民航业将获得持续高速的发　展，国家和地方政府对民航建设的支持不断加大。根　据《中国民用航空发展第十二个五年发展规划》，到　２０１５年中国航空运输总周转量到将达到９９０亿吨公　里，旅客运输量达到４．５亿人次，５年间这２个指标将　分别保持年均１３％和ｌ１％的增长速度。到２０１５年，首　都机场的客运量将达到世界第２，全国第１的水平。机　场旅客吞吐量作为衡量民航运输发展的重要指标，采　用科学、准确的预测方法对其研究意义重大。采用多　元线性回归模型和基于时间序列趋势外推的组合模　型的方法，对首都机场２０１２－－２０１６年的旅客吞吐量　进行预测，从而为首都机场的运营管理、基地航空公　司运力投放等相关工作的开展提供参考依据。　关于机场旅客吞吐量的研究，国内一些专家和学　者已经开展过一些工作，并且取得了相应的成果。清　华大学交通研究所的焦朋朋运用主成分分析法找出　了影响旅客吞吐量的主要因素【ｌ】，并且构造了基于这　些影响因素的函数模型。为验证模型的有效性，该文　选取１９９４－－２００１年北京市统计数据进行了实证研　究。该文曾经对２０１０年首都机场的旅客吞吐量进行　了预测，由于其研究的比较早，数据比较旧，导致预测　的精度不高。２００３年，南京禄口国际机场的高磊通过　收稿１３期：２０１２—１０—０９：修回日期：２０１３—０１—０４　作者简介：陈玉宝（１９６２一），男，江苏人，副教授，ＭＢＡ，研究方向为民航企业运营管理、

航空运输战略管理　一６０一　中国民航大学学报　搜集１９８０－－２００１年《江苏省统计年鉴》上的数据　，构　建了回归模型，对南京禄口国际机场的吞吐量进行了　预测。采用单一研究的方法得到的结果比较粗糙，可　能会存在预测的准确性不高的缺点。还有一些学者从　其他角度对机场旅客吞吐量进行了研究，但总体上研　究得不够深入。　由于上述学者的研究成果比较早，相比目前的研　究，会存在数据陈旧的问题。对于首都机场民航旅客　吞吐量的研究，本文采用最新的历史数据，以保证预　测的结果更加准确。同时运用多元线性回归模型和时　间序列模型的组合预测方法展开研究。相比单一预测　的方法，组合预测方法具有预测误差更小、信度更高　的优点。　１基于多元线性回归模型的旅客吞吐量预测　１．１　多元线性回归模型建立　多元线性回归模型先找出影响因变量的多个自　变量，然后建立因变量和自变量之间的线性函数关　系，代入相应的数据得出相关研究结果，最后通过对　模型结果的检验来决定预测结果的准确性。这种研究　方法关键是要找出自变量，尤其是其中影响作用较大　的几个自变量。　影响机场旅客吞吐量的因素有很多，其中包括国　家或地区的经济情况（可以用ＧＤＰ来表示）、城市的人　口数量、第三产业的比重、境外旅游旅客的数量以及　铁路、公路等地面运输业的影响。多元线性回归分析　需要找出影响民航旅客吞吐量的主要因素，即通过主　成分分析法对因变量进行预测。　多元线性回归模型一般形式：　Ｙ　＝　＋卢１　ｌ　＋卢２　＋…＋　＋胁　ｉ：１，２，…，　其中：ｙ　是因变量；　一，也是自变量；　是误差项；　为解释变量的数目；　称为回归参数，也被称为偏回归　系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，　每变　化１个单位时，ｙ的均值Ｅ（】，）的变化。　关于影响机场旅客吞吐量的主要因素，有关学者　已经进行过研究Ⅲ，可直接运用其结论。影响机场旅客　吞吐量的主要因素为：北京市ＧＤＰ、第三产业比重和　北京市常住人口数量，可构建多元线性回归模型　Ｙ＝　＋卢ＩＸ１＋卢２Ｘ２＋卢３Ｘ３　（１）　其中：ｙ为首都机场年旅客吞吐量；　为北京市ＧＤＰ；　为北京市第三产业比重；　，为北京市常住人口数　量；　。，　，　，　，是参数，通过具体计算可得到其值。　根据模型（１）可知首都机场的旅客吞吐量与北京　市ＧＤＰ、第三产业比重、常住人口之间存在多元线性　函数关系。则可通过具体的计量分析和数理分析得出　首都机场旅客吞吐量与其他主要影响因素之间的函数　关系。　１．２数据来源及分析　机场旅客吞吐量的多元线性回归模型数据来自　于北京市统计年鉴和中国民航局官方网站，数据权　威、可靠，如表１所示。其中旅客吞吐量的数据来自中　国民航局网站公布的统计结果，北京市ＧＤＰ、常住人　口、第三产业比重的数据来自北京市统计年鉴。　表１北京市１￣５－－２０１１年统计数据　Ｔａｂ．１　Ｂｅｒｉｎｇ　ｓｔａｔｉｓｔｊｃｓ　１９９５－２０１１　年份旅鬏　ＧＤ眈元常　第三　比　１９９５　１　５０４．４７　１　５０７．７　１　２５１．１　５２．３　１９９６　１　６３８．４９　１　７８９．２　１　２５９．４　５５．０　１９９７　１　６９０．８０　２　０７７．１　１　２４０．０　５８．６　１９９８　１　７３１．８８　２　３７７．２　１　２４５．６　６１．３　１９９９　１　８１９．０Ｏ　２　６７８．８　１　２５７．２　６３．２　２００Ｏ　２　１６９．１ｌ　３　１６１．７　１　３６３．６　６４．８　２００１　２　４１７．６５　３　７０８．０　１　３８５．１　６７．０　２００２　２　７１５．９７　４　３ｌ５．０　１　４２３．２　６９．１　２００３　２　４４０．００　５　００７．２　１　４５６．４　６８．６　２００４　３　４８８．０Ｏ　６　０３３．２　１　４９２．７　６７．８　２００５　４　１ｏ０．４０　６　９６９．５　１　５３８．０　６９．７　２（）０６　４　８７４．８３　８　ｌ１７．８　ｌ　５８１．Ｏ　７１．９　２００７　５　３６１．７４　９　８４６．８　１　６３３．０　７３．５　２００８　５　５９３＿３８　１１　ｌ１５．０　１　６９５．０　７５．４　２ｏｏ９　６　５３７．５Ｏ　１２　１５３．０　ｌ　７５５．０　７５．５　２０１０　７　３９４．８１　１４　１１４．０　ｌ　９６２．０　７５．１　２０１　ｌ　７　８６７．４５　１６　２５１．９　２　Ｏ１８．６　７６．１　（数据来源：北京市统计年鉴１９９６－－２０１２、中国民航局ｌ碉站统计记录）　１．３旅客吞吐量预测模型　根据表ｌ的历史数据，同时利用模型（１）的有关　原理，可以构建首都机场民航旅客吞吐量与北京市　ＧＤＰ、北京市第三产业比重、北京市常住人口之间的多　元线性回归模型。同时，利用计量经济学统计软件　Ｅｖｉｅｗｓ可以得到模型的参数　，卢　，　，　，。根据软件的　输出结果显示，得到模型的具体形式为　Ｙ＝７３７．０４２　３＋０．４６６　８４８Ｘ１＋　０．６２１　６３８Ｘ２—１４．３８６　０３Ｘ３　（２）　其中：ｙ表示首都机场年旅客吞吐量；　。表示北京市　ＧＤＰ；ｘ　表示北京市第三产业比重；Ｘ，表示北京市常　住人口。

　第３２卷第２期　陈玉宝，曾刚：基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究——以首都机场为例　一６１—　１．４多元线性回归模型的检验　首先，模型的决定系数Ｒ　为０．９８９５，接近１，信度　很高。同时对模型的参数进行显著性ｔ检验，　、　、　、　的ｔ检验结果分别为０．４７５　３、６．４０５　６、０．４３２　８、　一０．９７１　９，可知解释变量　，　，　的作用显著，可用来　预测和控制。　１．５预测结果分析与评价　根据模型（２）的有关理论以及表１的历史数据，　在数理统计软件Ｅｘｃｅｌ的计算下可以很容易得到１９９５—　２０１　１年首都机场旅客吞吐量的具体值，如表２所示。　表２线性回归模型的结果及预测误差　Ｔａｂ．２　Ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｎｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｅｒｒｏｒ　年份　预测值　１９９５　１　５０４．４７　ｌ　５０７．７　１　２５１．１　５２．３　１：４６６Ｉ２５—０．０２５　４　１９９６　１　６３８．４９　１　７８９．２　１　２５９．４　５５．０　１　５６３．９９—０．０４５　５　１９９７　１　６９０．８Ｏ　２　０７７．１　１　２４０．０　５８．６　ｌ　６３４．５４—０．０３３　３　１９９８　ｌ　７３１．８８　２　３７７．２　ｌ　２４５．６　６１．３　１　７３９．２８　０．００４　３　１９９９　ｌ　８　ｌ９．０Ｏ　２　６７８．８　１　２５７．２　６３．２　１　８５９．９６　０．０２２　５　２０００　２　１６９．１１　３　１６１．７　１　３６３．６　６４．８　２　１２８．５３—０．０１８　７　２ｏ０ｌ　２　４１７．６５　３　７０８．０　ｌ　３８５．１　６７．Ｏ　２　３６５．２８—０．０２１　７　２００２　２　７ｌ５．９７　４　３１５．０　１　４２３．２　６９．１　２　６４２．１３—０．０２７　２　２ｏ０３　２　４４０．００　５　００７．２　１　４５６．４　６８．６　２　９９３．１２　０．２２６　７　２００４　３　４８８．０Ｏ　６　０３３．２　１　４９２．７　６７ｌ８　３　５０６．１８　０．０ｏ５　２　２００５　４　ｌ００．４０　６　９６９．５　１　５３８．０　６９．７　３　９４４．１　１—０．０３８　１　２ｏｏ６　４　８７４．８３　８　ｌ１７．８　ｌ　５８１．０　７１．９　４　６７５．２８—０．０４０　９　２００７　５　３６１．７４　９　８４６．８　１　６３３．０　７３．５　５　２９１．７６—０．０ｌ３　ｌ　２００８　５　５９３．３８　ｌｌ　１１５．０　１　６９５．０　７５．４　５　８９５．Ｏ３　０．０５３　９　２ｏｏ９　６　５３７．５０　ｌ２　１５３．０　ｌ　７５５．０　７５．５　６　４１５．４８—０．０１８　７　２０１０　７　３９４．８ｌ　１４　ｌ１４．０　ｌ　９６２．０　７５．１　７　４６５．４０　０．ｏｏ９　５　２Ｏｌｌ　７　８６７．４５　ｌ６　２５１．９　２　Ｏ１８．６　７６．１　８　４８４．２７　０．０７８　４　从表２可以发现，模型（１）可以很好地对民航旅　客吞吐量进行预测，除了２００３年由于“非典”影响了　模型的准确性，其他预测值的误差均控制在５％以内，　这说明预测的准确度较高。通过模型有关预测结果表　明多元线性回归模型对于首都机场民航旅客吞吐量　的预测具有预测准确、省时、高效的特点。　１．６预测值　根据《北京市国民经济和社会发展第十二个五年　规划纲要》的发展目标，“十二五”期间，北京市ＧＤＰ年　均增速为８％，到２０１５年，服务业所占比重达到７８％　的目标。因此，５年间服务业的比重平均增速为０．５８％。　根据表１，“十一五”期间北京市人口平均增速为　２．０５％。因此可预测出２０１３－－２０１６年北京市ＧＤＰ、第　三产业的比重和北京市常住人口数量，如表３所示。　表３多元线性模型自变量值　Ｔａｂ．３　Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅ１　年份　２０１２　２０１３　２Ｏ１４　２０１５　２０１６　ＧＤＰ，亿元　１７　５５２．１　１８　９５６．２　２０　４７２．７　２２　１１Ｏ．５　２３　８７９．４　常住人ＮＩＴＹ人第三产业比重　２　０６０．０　７６．５　２　１０２．２　７６．９　２　１４５．３　７７．４　２　１８９－３　７７．８　２　２３４．２　７８－３　根据表３和模型（２）可预测２０１２－－２０１６年首都　机场旅客吞吐量，如表４所示。　表４多元线性模型预测值　Ｔａｂ．４　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅ１　年份　２０１２　２０１３　２０１４　２０１５　２０１６　预测值８　００９．１８　８　５９５．６５　２基于时间序列趋势模型的旅客吞吐量预测　趋势外推法是利用事物在过去和现在的发展规　律来推断事物未来发展趋势的一种方法。这种方法的　基本假设前提是事物在未来的发展趋势和现在的规　律基本上保持一致。机场旅客吞吐量的发展整体上保　持稳定发展的趋势，可以认为“十二五”期间，首都机　场的旅客吞吐量变化规律将基本上保持不变。在中国　政治稳定、经济平稳增长的环境下，首都机场的旅客　吞吐量变化情况依靠历史规律的基本假设前提可信　度成立。利用趋势外推的方法对于短期内民航旅客吞　吐量预测的方法可信度高、成本低、时间少。　２．１模型选择与分析　趋势外推法最早由赖恩（Ｒｈｙｎｅ）运用于科技预测　研究。实际生活中常用的趋势外推的模型主要有线性　模型、曲线模型、指数模型、生长曲线模型等。线性趋　势外推预测方法在以时间为横坐标的坐标图中，事物　的变化接近一条直线。根据这条直线可以推断事物未　来的变化。指数曲线法要求描述对象在散点图上的数　据点接近指数曲线的形式。生长曲线法则可以对事物　的发生、发展和成熟过程进行描述。首都机场民航旅　客吞吐量的预测方法选择需要根据其历史数据的散　点图来决定。为了能够较为准确地对首都机场的旅客　吞吐量预测方法进行选择，先根据历史数据做出散点　图。首先选取首都机场２００１—２Ｏ１　１年旅客吞吐量数　据（表５）做散点图。结果表明：近年来，首都机场旅客　吞吐量呈近似线性增长的发展趋势，只有２００３年由　于“非典”的影响以及２００８年由于金融危机的影响导　致数据出现异常，