第七讲航空公司运量预测

1、2022-7-41航空公司运量预测概述航空公司运量预测概述 从预测期划分看，航空公司运量预测可分为三种类型： 短期预测预测期为1个月18个月。航空公司的年度计划、航班计划等都需要做短期预测，收益管理中的运量预测每天都要做预测，甚至每天做几次运量预测。 中期预测预测期为18个月5年。航空公司的发展规划、市场竞争计划、职工需求量及一般设备、设施计划等均需做中期预测。 长期预测预测期为5年15年。航空公司编制发展战略、市场战略和机队规划等均需做长期预测。 航空运输市场主要是由航空公司的供应方面和旅客、货主的需求方面组成。为满足客货运输的需求，航空公司提供运力。而运力主要是由飞机、空勤人员和维修能力组

2、成。 飞机与航线资源最佳配置是航空公司提高经营效率和经济效益的关键。 对需求方面要分析旅客的构成，分析人们为什么要乘坐飞机旅行，要了解旅客什么时候旅行，在一定时期内旅行多少次，旅客对旅行时间、票价、舒适程度有什么要求。 对于供给方面，需要了解航空公司的机队结构，飞机利用程度，航线网络、班次和票价，向旅客提供什么样的服务，机型成本等。 航空公司运量预测的框图 历史趋势：国内生产总值等统计资料历史上全行业运量历史上航空公司运量航空公司经营效率、客座利用率全行业运量预测航空公司运量预测 环境：政治、经济、空中交通管制和航空技术等航空公司季节指数测定航空公司航线网络运量及季节运量预测航线业务权、新开辟

3、航线 做全行业的宏观预测，必须调查影响我国航空运输的各种因素，以及这些影响因素各自的影响程度。 对航空公司运量预测，要采用综合预测法也就是要采用多种方法预测，然后对各种预测结果加以综合、判断。 一般先对航空公司的业务量(指运输总周转量，旅客、货物、邮件和行李的运量)进行预测，然后，对航空公司营运的航线网络运量进行预测。 对航线网络运量预测时，既要考虑目前的航线网络又要考虑未来应开辟的新航线及对其他航线的营运，要把航空公司的市场战略和航空公司的发展战略结合起来考虑。同时，还要考虑竞争对手的情况，对市场竞争的各方实力、竞争所处地位进行认真分析。 在编制航班计划时，仅有航线网络运量预测还不够，还必须

4、对因季节变化而引起的运量变化进行预测。2022-7-46 宏观运量预测是指全行业航空运输量预测。它包括运输总周转量、旅客周转量、货物周转量、旅客运输量和货邮及行李运输量的预测。宏观运量预测包括短、中、长期的运量预测。 从事宏观运量预测的目的：为政府制定产业政策服务，为国家编制年度计划、规划和发展战略服务；指导航空公司从事编制年度计划规划和发展战略。 一、中国航空运输发展趋势 分析中国航空运输发展趋势要从两方面进行：一是把握中国航空运输运量总体发展趋势；二是分析中国航空运输运量发展的周期性。 项目时期运输总周转量旅客运输量货物运输量“一五”28.725.332.6“二五”10.819.818.9

5、1963196522.117.315.3“三五”0.74.48.1“四五”28.944.94.8“五五”20.l19.813.8“六五”24.216.817.0“七五”14.517.313.6“八五”23.425.322.31951196038.435.545.1196119701.80.51.51971198024.431.89.21981199019.317.115.31991199817.716.718.01951196525.424.226.81966198016.018.58.21981199520.619.717.6表表3l我我国民航运国民航运输量年均输量年均增长速度增长速度（%）

6、199619988.93.711.2年份ZLLKHY年份ZLLKHY197819791980198119821983198419851986198719881.001.261.441.792.122.213.094.265.186.797.741.001.291.491.741.931.702.403.234.325.406.251.001.251.391.481.591.822.363.063.524.585.1419891990199119921993199419951996199719986.888.3710.7414.3517.1419.5623.9226.9929.0231.105.

7、567.199.4312.5014.6517.4922.1624.0624.3824.754.855.797.089.0110.8713.0015.8418.0219.5321.78表表3-2 航空运量增长情况航空运量增长情况 表3-2中的ZL代表运输总周转量，1978年为29866万吨公里；LK为旅客运输量，1978年为230.91万人次；HY为货邮运输量，1978年为63816吨。 图3-2 航空运量发展趋势年份国内运输总周转量国际运输总周转量年份国内运输总周转量国际运输总周转量年份国内运输总周转量国际运输总周转量19701971197219731974197519761977197819

8、794662518658827024992113620147331619522416259491601872072041141356139484606745011322198019811982198319841985198619871988198927712302993305031494470986742391901122382132926119506144751923625334293383791750615525406824580980695391990199119921993199419951996199719981451571903292604593126213775954746605

9、4071758769861668582595103772134903158708170017201250225802278132311262表33 国内、国际运输总周转量（万吨公里） 图3-3 国内、国际运输总周转量发展趋势年份国内旅客运输量国际旅客运输量年份国内旅客运输量国际旅客运输量年份国内旅客运输量国际旅客运输量1970197119721973197419751976l977l97819792132455992133140157220274111126671115198019811982198319841985198619871988198929332635629843459583111

10、0911711052292837445675769511586199019911992199319941995199619971998134617972394280534454419478251125205114153202234288368440505526表3-4 国内、国际旅客运输量（万人次）图3-4 国内、国际旅客运输量发展趋势 年份国内货邮运输量国际货邮运输量年份国内货邮运输量国际货邮运输量19701971197219731974197519761977197819791980198119821983198435823323842883627402342264379834226491

11、845855468638685917013072277806011041721068785797747108127573396383552629647139051471617748215082841819851986198719881989199019911992199319941995199619971998134242155809211557225987207446239467288961369681441896565202702557821556953870108165537922421195723263435651238110210372413372416726218573122968

12、2247126291142314942表3-5 国内、国际货邮运输量（吨） 图3-5 国内、国际货邮运输量发展过程（吨） 1 1、运输总周转量：总体需求保持较快增长、运输总周转量：总体需求保持较快增长 中国产业洞察网数据显示2013年3月我国全民航综合、国内（含地区）、国际和地区的运输总周转量（RTK）分别为560.0、385.6、174.5、11.9亿吨公里，同比增长13.2%、16.0%、7.6%、3.5%5。 2013年1-3月我国全民航综合、国内（含地区）、国际和地区的累计运输总周转量（RTK）分别为1551.6、1098.1、464.4、33.7亿吨公里，同比增长10.5%、12.9

13、%、7.6%、7.0%。 2 2、旅客运输量：同比上升，环比持平、旅客运输量：同比上升，环比持平 2013年3月我国民航综合、国内（含地区）、国际和地区旅客运输量分别为2878.3、2669.2、209.2、73.9万人次，同比增长15%、15.2%、12.7%和7.9%，环比增长0%、3.4%、1.9%和-3.5%。 2013年1-3月我国民航综合、国内（含地区）、国际和地区累计旅客运输量分别为8232.7、7694.4、604.9、217万人次，同比增长11%、11.9%、11.6%、11.2%。美国、日本航空运输的发展过程 美国航空运输总周转量1960年、1997年分别为70.83亿吨公

14、里和1166.46亿吨公里，年均增长7.9，相对美国经济来说发展相当快，同时期美国国内生产总值年均增长约为2.3。而19631997年运输总周转量年均增长7.7，仍然呈现出高速发展的势头。 日本1960年、1997年航空运输总周转量分别为1.19亿吨公里和206.28亿吨公里，年均增长15，这是高速发展时期。 1960年、1997年国际民航组织缔约国定期航班运输总周转量分别为124.6亿吨公里和3411.4亿吨公里，37年来，年均增长9.36。 图3-6 美国航空运输总周转量发展过程 图3-7 日本航空运输总周转量发展过程 我国航空运输总周转量1974年在国际民航组织排在44位，1978年为3

15、7位，改革开放以来，我国航空运输突飞猛进地发展，1990年上升到第17位，1999年上升到第9位。旅客周转量1975年我国排在第40位，1978年为第37位，1990年第15位，到1999年上升到第6位。 2006年上升到第2位。航空运输发展的周期性 1998年我国航空运输总周转量比1997年增长6.3，而旅客运输量仅增长1.5，而且全行业亏损24亿元，这是中国民航自1975年以来首次发生亏损。中国民航处于低迷状态，有些人不知所措，甚至有些人把1998年发生的问题都归于自1997年7月以来东南亚发生的金融风暴对我国航空运输的影响。 实质上1998年中国航空运输发展处于低潮，主要是由于航空运输发

16、展的周期性造成的。虽然东南亚的经济危机使旅游业受到很大影响，外贸出口大幅度下降，我国航空运输管理水平低，就业人员素质不高。当然这些对航空运输均有影响。但总体看，是航空运输发展的周期性起了根本的、关键的作用。 所谓航空运输发展的周期性是指航空运输发展是呈现波浪式发展的。 年份HVt年份HVt年份HVt年份HVt1960196119621963196419651966l9671968196919.2-11.3-28.614.625.l27.06.512.1-16.3-3.019701971197219731974197519761977197819796.511.413.318.753.155.3

17、8.711.343.625.7198019811982198319841985198619871988198914.424.818.04.240.037.821.831.014.0-11.119901991199219931994199519961997199821.628.333.619.514.122.312.87.56.4表表3-6 航空运输总周转量环比增长速度（航空运输总周转量环比增长速度（%）图3-8 运输总周转量环比增长速度 从表36和图38可以观察出我国航空运输总周转量的环比速度确实具有一定的周期性。从图38可明显看出，其变化形态呈现出“波浪”式。我们将相邻低谷(或峰值)之间的时

18、期间隔称为周期，从19601998年发生6次较明显的周期变动，依次为6、8、8、6和9年，周期不是绝对相等，大约7年8年发生一次。从而判断1998年可能是最新周期的低谷。 航空运输发展的周期性具有普遍意义，各国航空运输发展均有这个特征，其发生的根本原因在于经济发展的周期性。 年份Vt年份Vt年份Vt年份Vt1960196119621963196419651966196719681969-0.3-27.3-5.610.218.317.010.7-5.7-4.116.9197019711972197319741975197619771978197919.47.03.87.92.38.7-1.67.

19、611.77.619801981198219831984198519861987198819897.85.29.311.115.313.28.511.511.34.21990199119921993199419951996199719984.29.114.113.112.69.09.88.57.8表3-7 国内生产总值环比发展速度图3-9 我国国内生产总值环比发展速度 图3-10 航空运输总周转量、国内生产总值的环比发展速度 中国航空运输总周转量预测 周转量是运输产品，它等于运输重量乘以运输距离，单位为吨公里。铁路、公路、水运和民航都用周转量。为了区分运输产品类别，航空运输的周转量分为旅客周转

20、量、货物周转量、邮件周转量和行李周转量，后三个之和统称为货邮周转量。运输总周转量是旅客周转量与货邮周转量之和，是航空运输产品的总称。旅客周转量的单位既可用客公里表示，也可以用吨公里表示。由于客公里的单位太小，最常用的是万人公里、百万人公里。吨公里也太小，常用万吨公里、百万吨公里。旅客周转量的单位，即客公里可转化为吨公里，每位旅客可按0.075吨计算。 中国航空运输总周转量预测 年份运输总周转量（万吨公里）国内生产总值(1978年为100)年份运输总周转量（万吨公里）国内生产总值（1978年为100）197819791980198119821983l98419852986637536429355

21、3583632496590392249127102l00.0107.6116.0122.1133.1147.6170.0192.91986198719881989199019911992l993154801202833231212205602249951320653428455511820210.0234.3260.7271.3281.7307.6351.4398.8表3-8 航空运输总周转量、国内生产总值指数 设航空运输总周转量为ZL，国内生产总值指数为GDP，回归分析结果见式(32) ZL=-151622.67+1539.9617GDP (32) (18.79) r2=0.9618 F=3

22、52.88年份实际值（万吨公里）拟合值（万吨公里）绝对误差（万吨公里）相对误差（%）19782986623742749292.1197937536140772345962.5198042935270131592237.1198153583364071717632.119826324953346990315.719836590375676-9773-14.8198492249110171-17922-19.41985127102145436-18334-14.41986154801171769-16968111987202833209190-6357-3.11988231212249845-18

23、633-8.11989205602266169-60567-291990249951282185-32234-12.91991320663322070-1407-0.41992428456389520389369.1表表3-9运输总周转量预测误差分析运输总周转量预测误差分析年 份GDP年 份GDP199419951996199719981999446.7500.0545.3594.4647.8706.2200020012002200320042005769.7839.0902.0969.51042.31120.4年 份运输总周转量年 份运输总周转量19941995199619971998199

24、9585584667664737424813037895271985204200020012002200320042005108299211897111286729139067615027851623056表3-10 国内生产总值预测（%）表3-11 运输总周转量预测值（万吨公里） 预测结果年份 预测值预测年份1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 1994 1995 1996 1997 1998 199958.6 66.8 73.7 81.3 89.5 98.5 108.3 66.5 73.7 81.5 90.1

25、 99.4 109.5 120.5 79.6 87.9 96.9 106.7 117.3 129.0 139.6 89.4 98.6 108.8 119.9 131.9 142.9 154.6 96.5 106.8 117.9 130.1 142.2 153.0 165.8 104.9 116.0 128.2 139.3 151.1 163.9 177.7实际值58.4 71.4 80.6 86.7 92.9表3-12 运输总周转量滚动预测结果（亿吨公里） 例如，根据19781998的ZL与GDP值，经回归分析，其预测方程见式(3-3)。 ZL=-192846.73+1757.9668GDP

26、(45.19) r2=0.987598 F=1513ZL与GDP是高度相关的，此方程通过了统计检验。其预测误差分析见表3-13 年份实际值（万吨公里）拟合值（万吨公里）绝对误差（万吨公里）相对误差（%）年份实际值（万吨公里）拟合值（万吨公里）绝对误差（万吨公里）相对误差（%）1978197919801981l98219831984198519861987198829866375364293553583632496590392249127102154801202833231212-17050-3690110772180141139666291060081462651763262190452654

27、554691641226318583178222110-726-13759-19163-21525-16212-34243157.1109.874.259.335.0-1.1-14.9-15.1-13.9-8.0-14.8 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 205602 249951 320663 428456 511820 584122 714385 806078 866771 929000 284090 302373 347904 424903 508230 597008 679984 763663 847870 92908

28、878488-52422-272413553359012886344014241518901-88-38.221.0-8.50.80.72.24.85.32.20.0表313 社会总周转量预测误差分析 由表3-13可看出，1992年以来，按此预测方程预测，误差都很小。 按1999年国务院计划，1999年国民经济比1998年增长7。而1997年GDP为592，1998年增长7.8，可推测出1999年的 GDP682.8，代入预测方程(33)，得 ZL=-192846.73+1757.9668682.8=1007493 (万吨公里)中国航空货邮周转量预测 在做航空运量预测中，非线性回归分析应用得最

29、为广泛。 其数学模型的一般形式为式中T航空运输量； x外生变量，i1,2,6; K校准常数； 1,2,3,1,2,3为各变量的弹性值。 这里T随x1、x2、x3的增加而增长，它们可表示为国内生产总值、人均国民收入等等。而T随x4、x5、x6的增加而减少，它们可表示飞机票价、平均运程等。也就是说，1,2,3一般为正值，1,2,3为负值。321321654321xxxxxKxT (34)年 份FM(万吨公里)GDP(1978为100)年 份FM(万吨公里)GDP(1978年为100)1978197919801981198219831984198519861987970512341140601696

30、6198092286031086415134807765236100.0107.6116.0122.1133.1147.6170.0192.9210.0234.31988198919901991199219931994199519961997730816934181824100954134240166139185766222981249325291024260.7271.3281.7307.6351.4398.8449.3496.5544.1592.0表3-14 航空货邮周转量、国内生产总值表 ZL=-192846.73+1757.9668GDP (36) (16.7) r2=0.984407

31、 F=1136.35 为了提高预测精度，也可以采用以时间t为自变量。1978年t1，1979年t2，以此取值。用多项式去拟合航空货邮周转量曲线。即 FM=a0+ a1t+ a2t2+a3t3+a4t4+antn 为说明此方法，我们取n4，此时拟合曲线FM为 FM=a0+ a1t+ a2t2+a3t3+a4t4 (37) 利用19781997年的航空货邮周转量及相应的t1、t2、t3和t4值，采用最小二乘法，得出的拟合方程为FM4484.2243+3999.226t-263.67069t2+33.174t3+0.3052t4 (38)图311 采用多项式拟合货物周转量 用多项式预测时，在计算出参

32、数之后，就应计算t、t2、t3和t4 的值。 例如：利用此多项式预测1999年货邮周转量，因1978年t=1，而到1997年t=20,可见预测年份1999年t22，则有t2484，t3=10648，t4234256将这些值代入已拟合好的多项式(38)，则1999年航空货邮周转量预测为 FM=4484.2243+3999.22622- 263.67069484+33.17410648 若预测1998年，则t21，t2441，t39261，t4194481，代入多项式可得航空货邮周转量的估计值为338769万吨公里。此结果与以GDP为自变量预测结果317033万吨公里相当接近。2022-7-441

33、 微观运量预测包括航空集团公司及航空公司的运量预测，既有运输总周转量、旅客周转量、货物周转量预测，又有旅客运输量和货物运输量预测，既有国内业务预测，又有国际业务预测。 微观运量预测方法很多，这里介绍三种方法：计量经济方法；权值分流法；航线运量预测综合法。计量经济模型概述计量经济模型概述 计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。其中，系统也是由方程组成。 计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 广义地说，一切包括经济、数学

34、、统计三者的模型； 狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。 计量经济模型的建立计量经济模型的建立 对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模

35、型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动

36、，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的

37、因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值

38、的选取方法。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。 从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 生产资料进口额 0.73轻工业投资0.21出口额0.18生产消费67.60进出口政策 这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的

39、是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如 农业总产值 0.780.24粮食产量0.05农机动力0.21受灾面积 这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量 在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如 农副产品出口额 -107.660.13社会商品零售总额十0.22农副产品收购额 这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如: 农业总产值 0.780.24粮食产量0.05

40、农机动力0.21受灾面积 这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。 确定模型所包含的变量确定模型所包含的变量确定模型的数学形式确定模型的数学形式 选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。 选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受

41、的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。 拟定理论模型中待估参数拟定理论模型中待估参数的理论期望值的理论期望值 理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。 拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和、和A。其

42、中，是资本的产出弹性，是劳动的产出弹性，近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是 01，01，1， 01并接近0，A0。 样本数据的收集样本数据的收集 1. 1. 几类常用的样本数据几类常用的样本数据 常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。 2. 2. 样本数据的质量样本数据的质量 完整性 、准确性 、可比性 、一致性 模型的检验模型的检验 1. 1. 经济意义检验经济意义检验 首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型： 煤炭产量-108.54270.00067固定资产原值0.01527职工人数 -0.00681电力消耗量0.0

43、0256木材消耗量 在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。 模型的检验模型的检验 如果所有参数估计量的符号正确，则要进一步检验参数估计量的大小。例如，有下列煤炭企业生产函数模型： Ln（煤炭产量） 2.691.85Ln（固定资产原值）0.51Ln（职工人数） 因为该模型是一个对数线性模型，所以在该模型中，固定资产原值前的参数的经济意义是明确的，即固定资产原值的产出弹性；表示当固定资产原值增加1%时煤炭产量增加的百分数。根据产出弹性的概念，该参数估计量应该是0与1之间的一个数，模型中的参数估计

44、量虽然符号正确，但是数值范围与理论期望值不符，不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。 模型的检验模型的检验 2. 2. 统计检验统计检验 3. 3. 计量经济学检验计量经济学检验 通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 4. 4. 模型预测检验模型预测检验 具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。 计量经济模型的应用计量经济模型的应用 结构分析结构分

45、析 结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究.它研究的是当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响. 经济预测经济预测 政策评价政策评价 政策评价是指从许多不同的经济政策中选择较好的政策予以实行,或者说是研究不同的经济政策对经济目标所产生的影响的差异. 一、计量经济方法 微观运量预测建立回归模型的步骤方法、外生变量的选择等同宏观运量预测近似，但也有不同之处。 其一，外生变量必须从航空集团公司或航空公司所在区域的社会经济因素中选择。 其二,是将航空公司的运量数据加以分类。 其三，运量预测分两大部分进行，而不是一下子就能完成。先做与航空公司所在区域社会经济有关的运量

46、预测，然后把与航空公司所在区域社会经济无关的运量预测考虑进去，才能完成运量预测。 案例分析： 成都拉萨航线是由西南航空公司经营的。进出西藏的航空旅客主要是通过该航线实现的，使用B707飞行。而B707从1992年开始退役，为解决B707的后继机问题，1989年由中国民航学院和西南航空公司联合组成课题组进行研究，研究的内容之一就是西南地区空运市场预测。空运市场预测是本课题的基础，预测的准确与否涉及到飞机型号及飞机数量的决策。 为了预测，课题组做了大量调查研究和数据处理工作。 先调查西南航空公司19711988年完成运量情况。研究运量的分解，分解的结果是西南航空公司所完成运量的88.64，与西南三

47、省(区)的社会经济有关。然后到西南三省(区)的统计局、计委、交通厅、旅游局等部门进行调查，收集大量的社会经济资料。通过运用TSP(时间序列分析)软件发现西南三省(区)的社会生产总值和财政支出与西南航空公司的运量相关。 运输总周转量的预测模型为 T=-5698.93+0.5SHSC+208.88CAI 式中T-西南航空公司的运输总周转量(与西南三省区社会经济有关部分)，单位：万吨公里； SHSC-西南三省(区)的社会生产总值； CAI-西南三省(区)的财政支出。 TaTa(-5698.93+0.5SHSC+208.88CAl) (310) a=1/(1-r) r取值0.1136，即为西南航空公司

48、完成的与西南三省(区)社会经济无关的运输总周转量占全部运输总周转量的比例。T是该航空公司运输总周转量预测值。 航空旅客运输量的预测模型为： PAX-30.85+0.52CIA (312)式中 PAX-西南航空公司的旅客运输量(与西南三省(区)社会经济有关部分)，单位：万人次。 PAX=PAX=(-30.85+0.52CIA) = 1/(1-r) 上述预测模型的统计量均通过检验。 二、权值分流法 权值分流法是指通过航空公司所完成的航空运量占全行业运量的比例(这里称为权值)，来分配全行业的运量预测值，而达到预测航空公司运量的方法。 权值分流法步骤： 做全行业运量预测。 测算航空公司的权值，测算权值

49、一般采用时间序列预测法。航空公司完成的运量占全行业的比例是个动态数列。即权值是个动态数列，未来权值的发展趋势需要做预测。 用不同年份的权值乘以全行业的运量预测值，就可得到航空公司运量预测。 全行业运量预测是本方法的基础，它的预测精确度基本上决定了本方法的预测精确度。设全行业的运输总周转量预测值为TZk, k代表年份，kl,2,，N，即预测期为N年。历史上，航空公司i完成运输总周转量的权值Wik0如式(315)所示。式中k0是观察的年份，采用n个观察值： ZLik0第k年航空公司i完成的运输总周转量，il,2，,m,即全行业有m家航空公司； ZLk0第k0年全行业完成的运输总周转量。 000ki

50、kikZLZLWK0=1,2,n (3-15)若W属于水平型数据，则预测期的权值可通过式(316)简单算术平均值得到。 若Wik0属趋势型数据，通过其他的时间序列预测法取得Wik。 第k年航空公司i运输总周转量预测值ZLik为 ZLik = WikZLk1Wm1iik1000且nWWnkikik(3-16)198619871988198919901991199219931994199519961997 全 行 业154801 202833 231212 205602 249951 320663 428456 511820 584122 714985 806078866771 A 公 司3462

51、650391558323851310804163251861723055269493056l29040 2.243.213.964.053.4l3.373.813.643.953.773.793.35表317 19861997年运输总周转量(万吨公里) 从表317和图312可看出A航空公司运输总周转量占行业的比例是一个变动序列。最高值发生在1989年，最低值在1986年。但从19921996年基本上是稳定的，稳定在3.79左右。1997年的比例有所下降。 1998年A航空公司运输总周转量占行业的比例不会高于1997年的3.35。 民航总局1998年提出的生产计划，运输总周转量为95亿吨公里。若

52、按3.35计算，A航空公司应完成运输总周转量0.033595=3.1825(亿吨公里)。 这是A航空公司1998年可能完成运输总周转量的上限。 采用季节指数预测法，估计1998年全行业完成运输总周转量为90亿吨公里(详见本章的季节指数预测)。 这样，采用权值分流，A航空公司1998年完成的运输总周转量为0.0335903.015(亿吨公里)。 实际上A航空公司1998年完成的运输总周转量为2.988亿吨公里。三、航线运量预测综合法 如果航空公司有能力采用计量经济方法，或者是引力模型方法预测航线运量的话，将各条航线运量进行综合就可以获得航空公司的运量预测。其数学模型如下： 式中Ti航空公司i的运

53、量；Tij-航空公司i经营航 线j的运量预测值。njijiTT1i=1,2,m2022-7-470一、季节指数预测概述 例如，1998年i月份已完成运输总周转量为ZL，则i+j月份的运输总周转量ZL，为 式中S表示第i+j月份的运输总周转量的季节指数，j表示从i月份到i+j月的间期。若i3，预测4月份时j=l，预测10月份时j7，以此类推。全年运输总周转量的预测值ZL为 一般说来，利用预测年份已完成某月份的运输总周转量及其季节指数，估计全年运输总周转量其结果与实际值相比误差可能大些。 jiiijiSSZLZL121iiiSZLZL(3-20)(3-21) 根据预测经验，利用预测年份已完成几个月

54、份的运输总周转量及其相应的季节指数之和，估计全年运输总周转量要比利用i月份的数据作估计，预测精度要高得多。 已知预测年份从1月份到i月份的运输总周转量分别为ZL1，ZLi，其相应月份的季节指数分别为IS1，IS2,，ISi，则全年的运输总周转量ZL预计为 预测实践证明，i值越大，ZL的预测值越准确。(3-22)1211ikkikkISZLZL 在作一个年度生产经营计划时，应根据趋势分析和权值分流大体预测出下一年度的业务量，这个预测值相对地说是比较粗糙的。进入到预测年度后，采用季节指数预测法去修正这个年度预测值。随着月份的累计，不断去修正年度预测值。一般说来，到6一7月份，用季节指数预测去修正年

55、度业务量预测结果，就可以得到满意的年度业务量预测结果。一般来说，年中所修正的结果与年终的实际结果相差5左右。二、中国航空运输总周转量的季节指数预测 1.中国航空运输总周转量按月份分布分析 月份 1993 1994 1995 1996 l997 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 30011 31396 41337 45281 46892 43832 45074 47306 47757 49643 43096 40196 37286 36028 46703 49036 49918 46933 49438 54333 54284 59021 52337 48805 47221 3

56、9942 53623 57991 60172 57228 63lS7 70159 67620 71093 64646 6153l 55150 57296 65489 65273 69916 63867 71180 75797 72138 77304 68717 63950 63132 59109 71767 73549 75111 67817 74013 83140 77760 81937 71692 67743表表318 中国航空运输总周转量中国航空运输总周转量(万吨公里万吨公里) 图314 运输总周转量的分布 图315 运输总周转量 2. 季节指数的测定 采用趋势方程来测定运输总周转量的季

57、节指数，这是由运输总周转量具有趋势变动所决定的。 测定季节指数方法：运输总周转量ZL的序列可用式(323)表示。 ZLi=SiIiTi (3-23)式中 i-月份，i1，2，3，4，; Si-运输总周转量的季节指数； Ii-随机变动系数； Ti-运输总周转量的趋势值。对式(323)两边除以Ti，就得到 ZLi/Ti= SiIi (3-24) 式(324)的右端SiIi，是季节系数。因为有Ii的作用，对式(324)取平均值就可以得到S，即季节指数。这里关键是建立趋势值T的数学模型。对ZL采用最小二乘法分析。自变量t为月份，t1，2，3,48分别表示1994年1月份、2月份、3月份和1997年12

58、月份。最小二乘法分析结果见式(325)。 ZL=44760.209+699.713t (325) r2=0.722101 F=119 拟合结果通过了统计检验，尤其是r20.722101说明ZL与t高度线性相关。 式(325)就是运输总周转量趋势的拟合方程。 令t1，2，3，48分别代人式(325)，可得出运输总周转量ZL的趋势ZL，其结果见表319。 年份月份1994199519961997123456789101112 45460 46160 46859 47559 48259 48958 49658 50358 51058 51757 52457 53157 53856 54556 552

59、56 55956 56655 57355 58055 58754 59454 60154 60854 61553 62253 62953 63652 64352 65052 65752 66451 67151 67851 68550 69250 69950 70650 71349 72049 72479 73448 74148 74848 75548 76247 76947 77647 78346表319 运输总周转量的趋势ZL(万吨公里) 年份月份1994199519961997 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120.8201940.7805090 9966631.0310

60、551 0343820.9586290.9955661.0789371.0631911.1403410.9977120.9181330.8767930.7321260.9704481.0363751.0620710.9977851.0878871.1941051.1373471.1818521.0623200.9996380.8859010.9101431.0288531.0143091.0747730.9713381.0711601.1287541.0631871.1276950.9923010.9142260.8935940.8284460.9960861.0147641.0226360.