機場擴建、政策導(dǎo)向、經(jīng)濟發(fā)展等外在因素的變化常常導(dǎo)致航空客運量數(shù)據(jù)發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變,其模型的設(shè)定也在很大程度上存在不確定性,因此,精準(zhǔn)而穩(wěn)定地預(yù)測航空客運量變得十分困難.為了解決以上問題,本文采用了一種時變模型平均方法(TVJMA)(Sun等,2020,2012)對全國Top 5機場的客運量進行了預(yù)測研究,該方法在模型平均時基于最小化局部Jackknife準(zhǔn)則給出了最優(yōu)的權(quán)重選擇,并通過非參數(shù)估計,實現(xiàn)了最優(yōu)權(quán)重隨時間變化.實證結(jié)果表明,本文所采用的TVJMA方法顯著優(yōu)于其它基準(zhǔn)模型,包括Hansen和Racine (2012)的Jackknife模型平均(JMA)以及自回歸模型(AR),單整自回歸移動平均模型(ARIMA),季節(jié)性單整自回歸移動平均模型(SARIMA)和時變參數(shù)模型(TVP)等傳統(tǒng)方法.進一步,對不同的預(yù)測步長,TVJMA在航空客運量的預(yù)測效果同樣具有穩(wěn)健性.因此,TVJMA方法可以有效地降低由于航空客運量的結(jié)構(gòu)性變化和預(yù)測模型不確定性等導(dǎo)致的預(yù)測風(fēng)險,進而做出精準(zhǔn)而穩(wěn)定的客運量預(yù)測. 

【文章來源】：系統(tǒng)工程理論與實踐. 2020年06期 第1509-1519頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2907354