商用飛機(jī)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)簡(jiǎn)述

張悅煥

摘 要：文章分析了商用航空市場(chǎng)預(yù)測(cè)的一般原理與流程，并重點(diǎn)闡述了需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、其理論依據(jù)及意圖。以2010年至2029年20年間全球航空市場(chǎng)需求模型構(gòu)建流程為例，詳細(xì)描述了包括歷史數(shù)據(jù)收集與整理（規(guī)整化）、回歸分析、處理和用回歸分析結(jié)果預(yù)測(cè)未來運(yùn)量需求的處理手法。

關(guān)鍵詞：商用航空市場(chǎng)預(yù)測(cè)；需求預(yù)測(cè)；供給預(yù)測(cè)；需求模型

1 概述

航空市場(chǎng)預(yù)測(cè)一般通過自上而下的需求預(yù)測(cè)（即RPK（旅客周轉(zhuǎn)量）預(yù)測(cè)）與自下而上的供給預(yù)測(cè)（即機(jī)隊(duì)預(yù)測(cè)）協(xié)調(diào)迭代得以實(shí)現(xiàn)。具體而言，需求預(yù)測(cè)模型通過分析且量化外在因素與相應(yīng)區(qū)域內(nèi)航空運(yùn)量的內(nèi)在關(guān)系，通過多變量回歸分析，建立需求預(yù)測(cè)模型；然后根據(jù)未來相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的社會(huì)環(huán)境、政治經(jīng)濟(jì)發(fā)展、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)判，經(jīng)由需求預(yù)測(cè)模型得到未來航空運(yùn)量需求。而供給預(yù)測(cè)模型則通過分析各區(qū)域內(nèi)歷史機(jī)隊(duì)及其發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來相應(yīng)研究區(qū)域內(nèi)機(jī)隊(duì)的規(guī)模。由于商用飛機(jī)市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基本策略是反復(fù)迭代供給模型的結(jié)果來匹配作為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)的需求模型結(jié)果，所以預(yù)測(cè)最后結(jié)果的精度與可信度高度依賴需求模型的合理性及準(zhǔn)確性。文章將重點(diǎn)介紹需求預(yù)測(cè)模型的原理及流程。

2 需求模型的建立

2.1 需求模型原理概述

通過歷史數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，航空運(yùn)量需求與GDP增長(zhǎng)正相關(guān)，而與航空運(yùn)輸平均收益負(fù)相關(guān)，其關(guān)系可用以下公式來描述：

（1）

為獲得公式中的三個(gè)相關(guān)系數(shù)x，y，z，首先需要對(duì)歷史RPK growth（RPK增長(zhǎng)百分比）數(shù)據(jù)與GDP growth（GDP增長(zhǎng)百分比）和Real Yield Growth（實(shí)際收益增長(zhǎng)百分比）數(shù)據(jù)進(jìn)行雙變量回歸分析。為此，模型構(gòu)建的第一步是收集相應(yīng)RPK增長(zhǎng)、GDP增長(zhǎng)以及實(shí)際收益增長(zhǎng)歷史數(shù)據(jù)。理想的情況是，在進(jìn)行變量回歸時(shí)能夠收集到可靠的歷年歷史數(shù)據(jù)直至預(yù)測(cè)基準(zhǔn)年，例如，進(jìn)行2010-2029年20年間預(yù)測(cè)時(shí)，需要獲得包括2009年在內(nèi)的所有歷史數(shù)據(jù)。同時(shí)，由于航空運(yùn)輸業(yè)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不均衡，對(duì)全球不同區(qū)域或區(qū)域間進(jìn)行公式1回歸時(shí)所獲得的參數(shù)會(huì)有顯著性的差異，因此，必須對(duì)全球區(qū)域進(jìn)行合理的劃分，并分別收集該當(dāng)區(qū)域內(nèi)的歷年數(shù)據(jù)，并分別進(jìn)行雙變量回歸。以下，按照實(shí)際模型構(gòu)建流程分步闡述。

2.2 需求預(yù)測(cè)流程

第一步：全球航線區(qū)域劃分。

國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)ICAO將全球航線區(qū)域劃為17個(gè)主要國(guó)際航線區(qū)域和5個(gè)國(guó)內(nèi)航空市場(chǎng)，并提供詳盡的歷史實(shí)際交通流量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是較易獲得的，也是最可靠的歷史運(yùn)量RPK，客座率PLF，以及平均收益Yield數(shù)據(jù)的來源。為簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理與整合工作，以及避免因?yàn)榇祟悢?shù)據(jù)操作而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)失真，在建立需求模型時(shí)對(duì)全球航空區(qū)域的劃分直接采用了ICAO的劃分模式。

第二步：各航空區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)收集（歷史數(shù)據(jù)與未來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)）與整理。

GDP增長(zhǎng)數(shù)據(jù)：歷史經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源為IMF。我們選擇了EIU作為未來GDP增長(zhǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的供應(yīng)商。

歷史運(yùn)力ASK，客座率PLF，平均收益數(shù)據(jù)：ICAO提供所有航空區(qū)域內(nèi)的歷史實(shí)際運(yùn)力ASK、客座率PLF，以及與收益Yield數(shù)據(jù)。不過由于ICAO統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有相當(dāng)程度的滯后，缺失的數(shù)據(jù)需要從另外的數(shù)據(jù)供應(yīng)商處獲得。我們選擇了OAG的計(jì)劃航班數(shù)據(jù)，通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)加工與校準(zhǔn)，估算獲得缺失年的歷史運(yùn)量運(yùn)力數(shù)據(jù)。

第三步：各航空區(qū)域內(nèi)歷史數(shù)據(jù)回歸分析

在獲得所有需要的歷史數(shù)據(jù)（經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)量數(shù)據(jù)，以及收益數(shù)據(jù)）后，即可開始回歸分析工作。

第四步：未來運(yùn)量、運(yùn)力預(yù)測(cè)

在獲得所有回歸參數(shù)之后，計(jì)算未來預(yù)測(cè)年份的交通運(yùn)量則變得簡(jiǎn)單明了：只需將EIU獲得的GDP增長(zhǎng)率（如果在特定區(qū)域間的回歸采用了加權(quán)GDP，則預(yù)測(cè)時(shí)同樣采用加權(quán)GDP），以及未來平均收益率（在本模型中直接定義為每年-2%的負(fù)增長(zhǎng)）代入回歸方程，則可直接計(jì)算得到RPK增長(zhǎng)率。之后可依據(jù)合理設(shè)定的客座率PLF即可推算得到每年的ASK增長(zhǎng)率。

作為對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的合理性驗(yàn)證，表1列出了該預(yù)測(cè)模型給出的2010-2029年全球美洲區(qū)域的平均ASK增長(zhǎng)率與波音公司2010年預(yù)測(cè)報(bào)告的比較。

可以看出，本模型預(yù)測(cè)的未來20年世界主要航空區(qū)域平均RPK增長(zhǎng)率與波音公司2010年發(fā)布的預(yù)測(cè)結(jié)果有良好的吻合性，同時(shí)也佐證了該需求預(yù)測(cè)模型的科學(xué)性。

3 結(jié)束語

需求預(yù)測(cè)是航空市場(chǎng)預(yù)測(cè)的最重要部分，使整個(gè)預(yù)測(cè)工作的基石。文章從需求預(yù)測(cè)策略出發(fā)，系統(tǒng)介紹了需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、需求模型的輸入數(shù)據(jù)收集及規(guī)整化、需求模型的回歸分析與校準(zhǔn)以及透過回歸模型對(duì)未來需求預(yù)測(cè)的全過程。

參考文獻(xiàn)

[1]Current Market Outlook 2012-2031，Boeing.

[2]Douglas A. Irwin and Nina Pavcnik，Airbus versus Boeing Revisited：International Competition in the Aircraft Market，March 2003.

[3]Michael Barnett，Boeing Product & Strategy Overview，September 2012.

[4]K.J.Mason， Airframe manufacturers： which has the better view of the future？ -A note on airline customers and airline strategy，Journal of Air Transport Management，Volume 13，Issue 1，Jan 2007，P9-15.