Приклад. Рис.1.6. Лінійний тренд часового ряду

Приклад.

Приклад.

Рис.1.6. Лінійний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

б) Експоненціальна крива

(1.25)

log Y = log а + Т log(1+ b) (1.26)

Рис.1.7. Експоненціальний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

в) Квадратична крива

(1.27)

Рис.1.8. Поліноміальний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

г) Крива Гомперца

(1.28)

(1.29)

Ця крива в остаточному підсумку наближається до рівня насичення а й може виявитися прийнятною для відображення моментів розвитку авіаційних перевезень протягом дуже тривалих періодів часу.

Більш об'єктивні результати при побудові кривої росту, щодо визначення того, яка крива росту "найкраще відповідає" даним, приносить використання статистичних методів. Для кожної з наведених вище математичних формул існує один конкретний набір значенні постійних коефіцієнтів (а, b і с), що забезпечить більш повну відповідність між рівнянням і даними, чим всі інші набори коефіцієнтів. Розрахунок значень а й b, що задовольняють критерію найменших квадратів, не дає відповіді на питання, наскільки повно пряма лінія відображає дані. Таку "якість відповідності" можна виміряти й виразити за допомогою індексу, називаного коефіцієнтом кореляції r, або частіше за допомогою квадрата цієї величини r², називаного коефіцієнтом детермінації. Якщо відповідність даним невелика, r² буде близьким до 0. Якщо відповідність достовірна, r² буде близьким до +1. Для того щоб "якість відповідності" часовому ряду можна було вважати задовільною, значення r², як правило, повинна становити 0,9 або вище.

Економетричне прогнозування. Прогноз відносно об’єму перевезень, отриманий шляхом проекції попередніх трендів, не повною мірою враховує вплив різних економічних, соціальних і експлуатаційних умов. У міру зміни цих основних причинних факторів бажано враховувати такі зміни. Економетричне прогнозування передбачає визначення, на основі наявних даних, кількісного співвідношення між обсягами перевезень, з одного боку, і найбільш важливими факторами або змінними, які впливають на перевезення, з іншого боку, а потім використання цього співвідношення й припущень відносно основних факторів для розробки прогнозу об’єму авіаційних перевезень.

Економетричний підхід часто застосовується для кількісної оцінки попиту користувачів на повітряні перевезення. Однак, при розробці моделей і використанні їх у прогнозуванні, зазвичай, приймається, що рівень перевезень, що виражається в кількості пасажирів, у пасажиро-кілометрах, у тоннах вантажу або у вантажних тонно-кілометрах, не підданий обмеженню через недостатню пропозицію й реагує на зміни релевантних факторів так само, як і попит.

Для зручності розрізняють п'ять етапів економетричного прогнозування, хоча вони не застосовуються незалежно, а є компонентами взаємозалежного процесу:

1. Вибір відповідних релевантних факторів (незалежних змінних), які варто враховувати при прогнозуванні попиту на повітряні перевезення (залежної змінної).

2. Збір даних.

3. Деталізація типу функціонального співвідношення, що існує між залежними й незалежними змінними.

4. Статистична оцінка й перевірка передбачуваного співвідношення між залежною й незалежною змінними.

5. Прогноз відносно майбутнього розвитку незалежних змінних, з якого згодом виводиться прогноз обсягу перевезень.

Ці етапи розглядаються по черзі. Однак, деякі з наступних етапів будуть впливати на попередні, і навпаки. Наприклад, наявність даних буде впливати на вибір релевантних змінних, а результати оцінки (етап 4) можуть обумовити необхідність у перегляді етапів 1 і 3.

Томас Галлахер, директор CIBC Markets Global Aerospace (США), у своїй роботі [10] [1] доводить, що процес прогнозування, в умовах зростаючої невизначеності й ускладнення світових процесів, повинен бути максимально змістовним.

Корисність же прогнозу визначається не тільки прогнозуванням яких-небудь параметрів, але й визначенням, як і наскільки параметри й фактори взаємозалежні. Методологія прогнозування, як бачить її Томас Галлахер, представлена на рис. 1.9.

При виборі змінних, що враховуються в конкретному прогнозі перевезень, головним критерієм є, звичайно, здатність їх впливати на попит у конкретних обставинах. Попит на перевезення, звичайно, залежить від багатьох факторів, і змінні варто вибирати таким чином, щоб у сукупності вони охоплювали якомога більшу кількість таких факторів, уникаючи в той же час використання різних змінних для відображення того самого фактору. Інша вимога зводиться до того, що змінні повинні бути вимірюваними й прогнозованими, а їхня величина повинна реєструватися, що дозволить дати кількісне визначення їхнього впливу на перевезення за допомогою статистичного аналізу.

Можна виділити кілька типів релевантних змінних: що відображають обсяг і купівельну спроможність потенційної клієнтури; зв'язані з вартістю і якістю повітряно-транспортного обслуговування, його наявністю й доступністю; і зв'язані з вартістю і якістю послуг конкуруючих видів транспортного обслуговування (де це застосовується). Не будучи ні в якій мірі вичерпним, перелік факторів, наведений у табл.. 1.4 містить ряд змінних, які заслуговують розгляду.

Рис 1.9. Методологія прогнозування

Таблиця 1.4

Дата добавления: 2013-12-13