【摘要】： 收益管理理論在國外航空公司運營中起到了至關(guān)重要的作用,面對日趨激烈的市場競爭,國內(nèi)航空公司也越來越重視收益管理理論在實際工作中的應用。 在航空收益管理理論中,航線客流量的預測是區(qū)域性航空公司發(fā)展規(guī)劃的重要工作,航線客流量預測的準確與否,關(guān)系到航空公司的發(fā)展方向。航線客流量受到影響的因素很多,價格、可提供的運力、空管、機場容量等是主要的影響因素。由于航空運輸市場中供需非均衡性的客觀存在,因此航線客流量的預測比較復雜,而目前的現(xiàn)有的一些方法卻不能夠很好地滿足航空公司工作需求。 基于此,本文研究了區(qū)域航空公司航線客流量預測方法。首先對區(qū)域航空客運市場特征、營銷策略進行了描述和分析,并指出了影響區(qū)域航客流量預測的因素。其次,介紹了時間序列法、增量法、回歸分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等常用航線客流量預測方法的基本思想和不足。其三,在時間序列預測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的基礎上,引入組合預測法,建立區(qū)域航空航線客流量組合預測模型。其四,通過實證分析,比較三種模型的預測結(jié)果,驗證了文中提出的組合預測模型的有效性。本文的最后總結(jié)了目前的研究工作,并對航線客流量預測的進一步研究提出了自己的建議。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：F224;F560
【圖文】：

原名 Operational Research Quarterly)；MIT 的航空運輸實驗室擁有大量文；另外，上文提到的有關(guān)公司內(nèi)的技術(shù)報告也是收益管理研究文獻根據(jù)被引用的參考文獻的分析，與收益管理有關(guān)的研究生論文在二十不多，碩士論文只有 Sa（1987）和 Williamson（1988），博士論文只有 R, Belobaba（1987）和 McGi11 （1989）；而到九十年代就比較多了，tinsky（1990），Sun（1992）和 Shaykevich（1994）等，博士論文有 Lee（0）Weatherfordf （1991）Williamon（1992）,Chatwin（1993）,Botirner （）和 Zhao （1999）等等。收益管理研究可以追溯到二十世紀五十年代末期對超訂控制的研究。16]在《Econometrical》第 25 期上發(fā)表題為“Decision and Team Problems ins”的文章，研究在航空公司訂座過程中的決策和團體問題，這是第一研究文獻，從那時起到現(xiàn)在，已經(jīng)有四十多年的歷史，收益管理的歷：

本論文選的實證對象是 A 航空公司武漢分公司。在下面的實證部分利用調(diào)研獲得的數(shù)據(jù)分別利用兩種單一預測方法進行了分析用組合預測模型進行了研究，最后對于這些預測方法進行了比較分析。時間序列法預測本文在這部分是利用隨機時間序列方法進行預測的，利用的數(shù)據(jù)是 A 航空公司司 2005 年 1 月 10 日到 2005 年 3 月 31 日的武漢－北京航線客流量數(shù)據(jù)。.1 數(shù)據(jù)的分析和處理在進行模型建立之前對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行了分析。對 A 航空公司武漢分公司 月 10 日到 2005 年 3 月 31 日的武漢－北京航線客流量數(shù)據(jù)利用 SPSS 畫的出自偏自相關(guān)圖，如下圖 4.1 和圖 4.2 所示。

圖 4.2 原數(shù)據(jù)偏相關(guān)圖從圖 4.2 中可以看出：自相關(guān)圖是衰減的正弦型的波動；這種圖形稱為拖尾。中可以看出：偏自相關(guān)圖是在第一個條(p=1)之后就很小，而且沒有什么模式；稱為在在 p=1 后截尾。這說明該數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的 AR 模型.2 模型的識別和建立根據(jù)自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖的形態(tài)，不用進行任何差分就可以直接用 AR(1)和 A擬合。利用 SPSS 軟件，選擇 AR(1)模型(等價地 ARIMA(1,0,0)(0,0,0)模型),得到為 1=0.758，利用 SPSS 運算結(jié)果如下表 4.1 和表 4.2。表 4.1AR(1)模型運算結(jié)果-參數(shù)估計表Estimates Std Error t Approx SigNon-Seasonal Lags AR1 10

【引證文獻】

相關(guān)碩士學位論文 前1條

1 袁任;客運專線收益管理理論與方法研究[D];中南大學;2011年

本文編號：2748415