我国民航旅客周转量的预测与分析

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我国民航的旅客周转量分析与预测小组成员:郭启文郭圣禄CONTENTS摘要1引言2时间序列分析方法概述3实证分析4结语5参考文献6摘要交通运输业重要组成部分发展程度反映了一个国家的经济发展水平满足社会公众的需要发展旅游,促进对外交往国民经济的发展已离不开航空运输业的发展对国民经济做出重大贡献随着时代的发展,被整个人类所重视的程度与日俱增。我们小组之所以选用航空运输业而不选择水运和铁路运输,是因为2013起,我国对公路和水路运输量的统计口径和推算方案进行了调整。因此我们组选用数据更加统一的航空运输。选择民航旅客周转量的原因研究与预测旅客周转率的意义:民用航空运输业的发展和建设有着举足轻重的意义民用航空运输生产的重要经济指标预测未来一定时期内民航运输市场的需求与供应量为民航各级管理和决策部门制定计划目标和进行经营决策提供科学依据。关键词:旅客周转量时间序列ARIMA差分自回归移动平均本文综合运用时间序列分析方法,建立了衡量我国民航运输生产的重要指标-旅客周转量的ARIMA(差分自回归移动平均)模型,揭示出民航旅客总周转量随时间推移而发展变化的动态规律,并对近几年民航旅客运输总周转量进行了较准确的预测,结果表明预测模型能较好的反映出民航旅客周转量的中短期变化规律。民航的发展情况旅客周转量引言旅客周转量,是指旅客人数与运送距离的乘积。同时反映交通部门一定时期内旅客运输工作量的指标。以人公里/海里表示。在此模型中单位为亿人公里。在我国,旅客周转量是制订运输计划和考核运输任务完成情况的主要依据之一。我国民航运输业呈快速增长的姿态2005年我国航空公司航班完成的总周转量为257亿吨公里世界第二航空运输大国。成为我国国民经济的重要增长点我国的民航运输业基础差、底子薄与世界先进水平相比还存在着不小的差距。通过推断和预测未来,提出加速我国的航空运输业发展的对策和措施时间序列分析方法概述时间序列分析方法概述𝜙𝑝𝐿𝛷𝑃𝐿1−𝐿𝑑1−𝐿𝑆𝐷𝑦𝑡=𝜃𝑞(𝐿)𝛩𝑄(𝐿)𝜀𝑡ARIMA𝑝,𝑑,𝑞×𝑃,𝐷,𝑄𝑆平稳性检验随机性检验实证分析实证分析国家统计局网站数据来源2009.1-2016.9月度数据,共93个数据区间亿人公里数据单位2009年1月至2016年1月样本数据用于估计ARIMA模型参数,余下的样本用于预测数据使用实证分析-ADF检验原序列:非平稳一阶差分序列:平稳实证分析-纯随机性检验P值很小,非纯随机序列对一阶差分后的序列进行纯随机性检验,发现12,24,36阶数据自相关函数很大,故判断可能有季节趋势实证分析-模型估计进行季节差分,所得序列已基本消除季节性y=x-x(-12)实证分析-模型估计对序列建立ARIMA(𝑝,𝑑,𝑞)(𝑃,𝐷,𝑄)12模型,通过分析序列的自相关函数和偏自相关函数来识别。经过一阶差分和一阶季节差分后基本消除趋势和季节趋势,因此d=1,D=1;根据自相关函数和偏自相关函数得p=12,q=1,P=1,Q=1。考虑建立模型ARIMA(12,1,1)×(1,1,1)12实证分析-模型估计实证分析-模型估计残差纯随机性检验实证分析-模型估计最终确定模型为𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴12,1,1×0,1,012估计结果为(1+0.591561𝐵)(1−𝐵)(1−𝐵12)𝛻𝑥𝑡=(1+0.701784𝐵)𝜀𝑡𝑅2=0.531065,𝑅2=0.522980实证分析-预测实证分析-预测2016m12016m22016m32016m42016m52016m62016m72016m82016m9实际值635.99656.04654.34647.86643.96635.13721.56754.51682.46预测值640.14658.90660.12653.34650.56642.45729.98764.25692.64相对误差0.00650.00430.00880.00840.01020.01150.01160.01290.0149实证分析-预测结语本文以中国历年的全国民航旅客周转量数据为基础,对全国民航旅客周转量序列进行建模拟合分析,结果发现,全国民航旅客周转量序列值之间具有一定的相关性和季节性。当期之前的走势会对当期以及当期以后的值产生一定影响。并且随着时间的延续,这种影响力度呈现出递减的规律。且呈现明显的以12个月为周期的季节波动。参考文献[1]尧姚,陶静,李毅.基于ARIMA-BP组合模型的民航旅客运输量预测[J].计算机技术与发展,2015,12:147-151.[2]郑彦.对时间序列的ARIMA调整与回归分析——以民航客运统计为例[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2010,03:82-85.[3]王婷.民航客运量的ARIMA模型与预测[J].五邑大学学报(自然科学版),2007,01:38-42.THANKYOU

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