全国民航旅客运输量预测

全国民航旅客运输量预测

作者：曹永乐

来源：《西部论丛》2018年第07期

摘 要：预测是下一阶段计划工作的基础，科学的预测可以使接下来的工作更加有效，民航在对预测的需求上更是十分迫切。能够整理、归纳出准确的数据，采用合适的预测模型，对未来民航旅客运输量进行科学的预测，就可以进行合理的航班规划，航班机队的调整等。常采用经济计量法来进行长期的预测，通过季节指数法来计算不同季节对客运量的影响程度，进行误差的校正，使我们的预测更加准确。

关键词：经济计量法 旅客运输量 数学模型 季节指数法 中图分类号：TU375.4 文献标识码：A 引 言

预测一般分为两类，定性预测和定量预测，定性预测简单易行，可以综合考虑很多因素进去，但是也因为带有主观影响因素，显得不够严谨。因此我们大多使用定量预测，建立各种数学模型，根据统计的数据进行计算预测。 1 长期预测的数据模型

而对于长期预测来说，航空运输业不一定呈上升趋势，如果用趋势预测法可能误差比较大，故选用经济计量法，因为这个模型除了考虑趋势外，还考虑国家经济等方面的影响。 其数学模型如下：

在本模型中n取4，只考虑四种对旅客运输量较大的因素。 求待定系数的方法如下： 2 预测曲线相关性检验

相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。

测定变量之间的关系密切程度，主要是计算相关系数，相关系数是一个相对数，用符号R表示，它的计算公式是：

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3 季节指数

季节指数法是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对预测目标未来状况作出预测的方法。

在计算出季节指数之后，先预测出不含季节波动的趋势，建立预测模型，然后乘以季节指数，即可得出考虑季节波动的预测值。 4 结论

预测在如今的工作中显得越来越重要，在民航事业中，也是不可或缺的理论之一，科学严谨的预测方法可以使我们对未来年的民航发展有一个更清晰的认识。根据预测可以看出，短期的旅客运输量还在提升，到2019年可达到6.08亿人次。然而要想得到更为精确的预测，还需要搜集更多的数据，采用更科学的预测方法。

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