全國民航旅客運輸量預測

曹永樂

摘 要：預測是下一階段計劃工作的基礎，科學的預測可以使接下來的工作更加有效，民航在對預測的需求上更是十分迫切。能夠整理、歸納出準確的數據，采用合適的預測模型，對未來民航旅客運輸量進行科學的預測，就可以進行合理的航班規劃，航班機隊的調整等。常采用經濟計量法來進行長期的預測，通過季節指數法來計算不同季節對客運量的影響程度，進行誤差的校正，使我們的預測更加準確。

關鍵詞：經濟計量法 旅客運輸量 數學模型 季節指數法

中圖分類號：TU375.4 文獻標識碼：A

引 言

預測一般分為兩類，定性預測和定量預測，定性預測簡單易行，可以綜合考慮很多因素進去，但是也因為帶有主觀影響因素，顯得不夠嚴謹。因此我們大多使用定量預測，建立各種數學模型，根據統計的數據進行計算預測。

1 長期預測的數據模型

而對于長期預測來說，航空運輸業不一定呈上升趨勢，如果用趨勢預測法可能誤差比較大，故選用經濟計量法，因為這個模型除了考慮趨勢外，還考慮國家經濟等方面的影響。

其數學模型如下：

在本模型中n取4，只考慮四種對旅客運輸量較大的因素。

求待定系數的方法如下：

2 預測曲線相關性檢驗

相關分析與回歸分析在實際應用中有密切關系。然而在回歸分析中，所關心的是一個隨機變量Y對另一個（或一組）隨機變量X的依賴關系的函數形式。而在相關分析中，所討論的變量的地位一樣，分析側重于隨機變量之間的種種相關特征。

測定變量之間的關系密切程度，主要是計算相關系數，相關系數是一個相對數，用符號R表示，它的計算公式是：

3 季節指數

季節指數法是以時間序列含有季節性周期變動的特征，計算描述該變動的季節變動指數的方法。統計中的季節指數預測法就是根據時間序列中的數據資料所呈現的季節變動規律性，對預測目標未來狀況作出預測的方法。

在計算出季節指數之后，先預測出不含季節波動的趨勢，建立預測模型，然后乘以季節指數，即可得出考慮季節波動的預測值。

4 結論

預測在如今的工作中顯得越來越重要，在民航事業中，也是不可或缺的理論之一，科學嚴謹的預測方法可以使我們對未來年的民航發展有一個更清晰的認識。根據預測可以看出，短期的旅客運輸量還在提升，到2019年可達到6.08億人次。然而要想得到更為精確的預測，還需要搜集更多的數據，采用更科學的預測方法。