商用飛機市場需求預測簡述

張悅煥

摘 要：文章分析了商用航空市場預測的一般原理與流程，并重點闡述了需求預測模型構建、其理論依據及意圖。以2010年至2029年20年間全球航空市場需求模型構建流程為例，詳細描述了包括歷史數據收集與整理（規整化）、回歸分析、處理和用回歸分析結果預測未來運量需求的處理手法。

關鍵詞：商用航空市場預測；需求預測；供給預測；需求模型

1 概述

航空市場預測一般通過自上而下的需求預測（即RPK（旅客周轉量）預測）與自下而上的供給預測（即機隊預測）協調迭代得以實現。具體而言，需求預測模型通過分析且量化外在因素與相應區域內航空運量的內在關系，通過多變量回歸分析，建立需求預測模型；然后根據未來相應區域內的社會環境、政治經濟發展、行業發展趨勢預判，經由需求預測模型得到未來航空運量需求。而供給預測模型則通過分析各區域內歷史機隊及其發展趨勢，預測未來相應研究區域內機隊的規模。由于商用飛機市場預測的基本策略是反復迭代供給模型的結果來匹配作為預測基準的需求模型結果，所以預測最后結果的精度與可信度高度依賴需求模型的合理性及準確性。文章將重點介紹需求預測模型的原理及流程。

2 需求模型的建立

2.1 需求模型原理概述

通過歷史數據分析發現，航空運量需求與GDP增長正相關，而與航空運輸平均收益負相關，其關系可用以下公式來描述：

（1）

為獲得公式中的三個相關系數x，y，z，首先需要對歷史RPK growth（RPK增長百分比）數據與GDP growth（GDP增長百分比）和Real Yield Growth（實際收益增長百分比）數據進行雙變量回歸分析。為此，模型構建的第一步是收集相應RPK增長、GDP增長以及實際收益增長歷史數據。理想的情況是，在進行變量回歸時能夠收集到可靠的歷年歷史數據直至預測基準年，例如，進行2010-2029年20年間預測時，需要獲得包括2009年在內的所有歷史數據。同時，由于航空運輸業及社會經濟發展的不均衡，對全球不同區域或區域間進行公式1回歸時所獲得的參數會有顯著性的差異，因此，必須對全球區域進行合理的劃分，并分別收集該當區域內的歷年數據，并分別進行雙變量回歸。以下，按照實際模型構建流程分步闡述。

2.2 需求預測流程

第一步：全球航線區域劃分。

國際權威機構ICAO將全球航線區域劃為17個主要國際航線區域和5個國內航空市場，并提供詳盡的歷史實際交通流量數據。這些數據是較易獲得的，也是最可靠的歷史運量RPK，客座率PLF，以及平均收益Yield數據的來源。為簡化數據處理與整合工作，以及避免因為此類數據操作而導致的數據失真，在建立需求模型時對全球航空區域的劃分直接采用了ICAO的劃分模式。

第二步：各航空區域內數據收集（歷史數據與未來預測數據）與整理。

GDP增長數據：歷史經濟數據主要來源為IMF。我們選擇了EIU作為未來GDP增長預測數據的供應商。

歷史運力ASK，客座率PLF，平均收益數據：ICAO提供所有航空區域內的歷史實際運力ASK、客座率PLF，以及與收益Yield數據。不過由于ICAO統計數據有相當程度的滯后，缺失的數據需要從另外的數據供應商處獲得。我們選擇了OAG的計劃航班數據，通過相應的數據加工與校準，估算獲得缺失年的歷史運量運力數據。

第三步：各航空區域內歷史數據回歸分析

在獲得所有需要的歷史數據（經濟數據，運量數據，以及收益數據）后，即可開始回歸分析工作。

第四步：未來運量、運力預測

在獲得所有回歸參數之后，計算未來預測年份的交通運量則變得簡單明了：只需將EIU獲得的GDP增長率（如果在特定區域間的回歸采用了加權GDP，則預測時同樣采用加權GDP），以及未來平均收益率（在本模型中直接定義為每年-2%的負增長）代入回歸方程，則可直接計算得到RPK增長率。之后可依據合理設定的客座率PLF即可推算得到每年的ASK增長率。

作為對預測結果的合理性驗證，表1列出了該預測模型給出的2010-2029年全球美洲區域的平均ASK增長率與波音公司2010年預測報告的比較。

可以看出，本模型預測的未來20年世界主要航空區域平均RPK增長率與波音公司2010年發布的預測結果有良好的吻合性，同時也佐證了該需求預測模型的科學性。

3 結束語

需求預測是航空市場預測的最重要部分，使整個預測工作的基石。文章從需求預測策略出發，系統介紹了需求預測模型構建、需求模型的輸入數據收集及規整化、需求模型的回歸分析與校準以及透過回歸模型對未來需求預測的全過程。

參考文獻

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