Прогноз показателей авиатранспортного рынка

На основе данных наблюдений за последние 6 лет необходимо спрогнозировать:

- пассажиропоток в аэропорт 16 и обратно (i = 1);

- пассажиропоток в аэропорт 19 и обратно (i = 2);

- пассажиропоток в аэропорт 21 и обратно (i = 3);

- пассажиропоток в аэропорт 23 и обратно (i = 4);

- нормативную себестоимость летного часа ВС III-IV классов.

Рассмотрим подробно прогнозирование недельного пассажиропотока в аэропорт 16 и обратно. В таблице 4 приведены исходные данные и результаты промежуточных расчетов.

Таблица 4 – Результаты промежуточных расчетов при прогнозирование пассажиропотока в аэропорт 16

Год
Итого

 

Значения коэффициентов b₁ и b₀ вычисляются с использованием данных из таблицы 4 по формулам:

b₁ = [ Y_i t_i - ( Y_i t_i) / n ] / [ t²_i - ( t_i)² / n ] = [82284-(22653*21)/6]/[91- /6]=171,343;

b₀ = ( Y_i - b₁ t_i) / n=(22653-171,343*21)/6 = 3175,8;

Зависимость пассажиропотока в аэропорт 16 от номера года имеет вид:

Y(t_K) = 3175,8 + 171,343 t_K.

Прогнозируемое значение пассажиропотока с использованием полученной линейной модели определяется следующим образом:

Y₇ = b₀ + b_1*t_K = 3175,8 + 171,343·7 ≈ 4375.

Оценим степень точности регрессионной модели. Результаты предварительных расчетов приведены в таблице 5.

Среднее значение наблюденных величин:

Y = Y_i / n = 22653 / 6 = 3775,5

Таблица 5 – Данные для формирования математической проверки

Год
		3347,14	-428,36	183489,84	-36,14	1306,31
		3518,49	-257,01	66056,34	73,51	5404,35
		3689,83	-85,67	7339,59	-81,83	6695,92
		3861,17	85,67	7339,59	82,83	6860,57
		4032,51	257,01	66056,34	-33,51	1123,21
		4203,86	428,36	183489,84	-4,86	23,59
Итого				513771,56		21413,94

 

Сумма квадратов относительно регрессии (мера расхождения наблюденных значений c уравнениями регрессии):

R₀ = (Y_i - y_i)² = 21413,94.

Сумма квадратов, обусловленная регрессией (мера расхождения предсказанных значений от среднего):

R_p = (y_i - Y)² = 513771,56;

R_Σ = R₀ + R_p = 21413,94+ 513771,56 =535185,5.

Доля разброса около среднего наблюденного значения:

R² = R_p / R_Σ = 513771,56 / 535185,5 = 0,96,

т.е., уравнение регрессии достаточно точно описывает данные, прогноз достоверен.

Коэффициенты моделей для недельного пассажиропотока в аэропорт 16 и нормативную себестоимость летного часа ВС III-IV классов, их прогнозируемые значения, доля разброса около среднего наблюденного значения определяются аналогично. Результаты расчетов приведены в таблице 6.

Таблица 6 – Результаты прогнозирования

Параметр	Обозначение
Пассажиропоток в 1-й АП назначения и обратно, пасс/нед.	Q1¢	3175,8	171,343		0,960
Пассажиропоток во 2-й АП назначения и обратно, пасс/нед.	Q2¢	8953,27	-63,6	8508,07	0,414
Пассажиропоток в 3-й АП назначения и обратно, пасс/нед.	Q3¢	659,93	59,69	1077,73	0,931
Пассажиропоток в 4-й АП назначения и обратно, пасс/нед.	Q4¢	6655,07	640,74	11140,27	0,988
Нормативная себестоимость летного часа ВС III-IV классов, тыс.руб/час		9,67	0,5	13,17	0,966
Ставка сбора за взлет-посадку в базовом АП, руб/т.		89,20	23,66	254,8	0,989
Ставка сбора за АНО на воздушных трассах для ВС, имеющих взлетную массу до 5т, руб/100км		143,47	8,77	204,87	0,998
Цена ГСМ в базовом АП, тыс.руб/т		12,76	0,45	15,94	0,952

 

Рисунок 1 - Прогнозируемые параметры аэропортов 16, 19, 21, 23

Рисунок 2 – Прогнозируемые параметры себестоимости летного часа самолета

Рисунок 3 - Ставка сбора за взлет-посадку в базовом аэропорту

Рисунок 4 – Ставка сбора за АНО на воздушных трассах для ВС, имеющих взлетную массу до 5 т

Рисунок 5 – Цена ГСМ в базовом аэропорту