Методи прогнозування попиту на авіаційні пасажирські перевезення

Важливий етап обґрунтувань обсягів перевезень - установлення закономірностей формування пасажирських потоків, для чого проводяться детальний аналіз звітних даних по перевезеннях і обстеження пасажиропотоків повітряного транспорту.

Наукове прогнозування нараховує велику кількість методів і прийомів прогнозування, з яких найбільше поширення на повітряному транспорті одержали методи: прогноз тренду, економетрічні співвідношення (моделі) і огляди ринкової й промислової обстановки.

Прогноз тренду. Першим кроком у прогнозуванні авіаційних перевезень, зазвичай, є вивчення минулих даних (часовий ряд) і визначення тенденції розвитку руху. При складанні середньострокового або довгострокового прогнозу шляхом екстраполяції тренда обсягів перевезень прогнозист припускає, що фактори, що визначали розвиток перевезень в минулому, будуть діяти й у майбутньому. Виправданість застосування методу аналізу тренда при прогнозуванні у великому ступені залежить від стабільного характеру минулих подій і від упевненості прогнозиста в тім, що припущення про безперервність тенденцій прийнятно в контексті поставленого перед ним завдання.

Найпростішим методом виділення тренда на основі часового ряду даних про об’єм перевезення є нанесення часового ряду на координатну площину (можна використовувати сучасні прикладні програми). Змінна об’єму перевезень, що підлягає прогнозуванню (залежна змінна) відкладається на вертикальній осі, а час (незалежна змінна) відкладається на горизонтальній осі. Після того, як нанесена кожна точка часового ряду, будується крива росту. Тренд може бути стійким в абсолютному вираженні (лінійний ріст) або в процентному вираженні (експонентний ріст), але він може припускати й кінцеву межу росту, особливо якщо часові границі простираються на кілька десятиліть. Тип кривої тренда, що найкраще відповідає конкретному часовому ряду даних про перевезення, може бути визначений шляхом використання різних комп’ютерних прикладних програм (наприклад, використання функції Microsoft Exel).

Різні види кривих росту можуть бути представлені різними формулами математичної залежності.

Нижче наведені математичні формули, що відповідають кривим росту. У кожному з випадків залежна змінна Y- об’єм перевезень, незалежна змінна Т - час (звичайно виміряється роками) і а, b і с - постійні (коефіцієнти), значення яких може бити встановлене з використовуваних даних.

а) Лінійна крива

(1.24)

Під цим мається на увазі постійний щорічний приріст об’єму перевезень й зниження темпу росту.

Приклад.

Рис.1.6. Лінійний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

б) Експоненціальна крива

(1.25)

log Y = log а + Т log(1+ b) (1.26)

Приклад.

Рис.1.7. Експоненціальний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

в) Квадратична крива

(1.27)

Приклад.

Рис.1.8. Поліноміальний тренд часового ряду

руху пасажирів через аеропорт (умовні дані)

г) Крива Гомперца

(1.28)

(1.29)

Ця крива в остаточному підсумку наближається до рівня насичення а й може виявитися прийнятною для відображення моментів розвитку авіаційних перевезень протягом дуже тривалих періодів часу.

Більш об'єктивні результати при побудові кривої росту, щодо визначення того, яка крива росту "найкраще відповідає" даним, приносить використання статистичних методів. Для кожної з наведених вище математичних формул існує один конкретний набір значенні постійних коефіцієнтів (а, b і с), що забезпечить більш повну відповідність між рівнянням і даними, чим всі інші набори коефіцієнтів. Розрахунок значень а й b, що задовольняють критерію найменших квадратів, не дає відповіді на питання, наскільки повно пряма лінія відображає дані. Таку "якість відповідності" можна виміряти й виразити за допомогою індексу, називаного коефіцієнтом кореляції r, або частіше за допомогою квадрата цієї величини r², називаного коефіцієнтом детермінації. Якщо відповідність даним невелика, r² буде близьким до 0. Якщо відповідність достовірна, r² буде близьким до +1. Для того щоб "якість відповідності" часовому ряду можна було вважати задовільною, значення r², як правило, повинна становити 0,9 або вище.

Економетричне прогнозування. Прогноз відносно об’єму перевезень, отриманий шляхом проекції попередніх трендів, не повною мірою враховує вплив різних економічних, соціальних і експлуатаційних умов. У міру зміни цих основних причинних факторів бажано враховувати такі зміни. Економетричне прогнозування передбачає визначення, на основі наявних даних, кількісного співвідношення між обсягами перевезень, з одного боку, і найбільш важливими факторами або змінними, які впливають на перевезення, з іншого боку, а потім використання цього співвідношення й припущень відносно основних факторів для розробки прогнозу об’єму авіаційних перевезень.

Економетричний підхід часто застосовується для кількісної оцінки попиту користувачів на повітряні перевезення. Однак, при розробці моделей і використанні їх у прогнозуванні, зазвичай, приймається, що рівень перевезень, що виражається в кількості пасажирів, у пасажиро-кілометрах, у тоннах вантажу або у вантажних тонно-кілометрах, не підданий обмеженню через недостатню пропозицію й реагує на зміни релевантних факторів так само, як і попит.

Для зручності розрізняють п'ять етапів економетричного прогнозування, хоча вони не застосовуються незалежно, а є компонентами взаємозалежного процесу:

1. Вибір відповідних релевантних факторів (незалежних змінних), які варто враховувати при прогнозуванні попиту на повітряні перевезення (залежної змінної).

2. Збір даних.

1. Деталізація типу функціонального співвідношення, що існує між залежними й незалежними змінними.

2. Статистична оцінка й перевірка передбачуваного співвідношення між залежною й незалежною змінними.

3. Прогноз відносно майбутнього розвитку незалежних змінних, з якого згодом виводиться прогноз обсягу перевезень.

Ці етапи розглядаються по черзі. Однак, деякі з наступних етапів будуть впливати на попередні, і навпаки. Наприклад, наявність даних буде впливати на вибір релевантних змінних, а результати оцінки (етап 4) можуть обумовити необхідність у перегляді етапів 1 і 3.

Томас Галлахер, директор CIBC Markets Global Aerospace (США), у своїй роботі [10] ¹ доводить, що процес прогнозування, в умовах зростаючої невизначеності й ускладнення світових процесів, повинен бути максимально змістовним.

Корисність же прогнозу визначається не тільки прогнозуванням яких-небудь параметрів, але й визначенням, як і наскільки параметри й фактори взаємозалежні. Методологія прогнозування, як бачить її Томас Галлахер, представлена на рис. 1.9.

При виборі змінних, що враховуються в конкретному прогнозі перевезень, головним критерієм є, звичайно, здатність їх впливати на попит у конкретних обставинах. Попит на перевезення, звичайно, залежить від багатьох факторів, і змінні варто вибирати таким чином, щоб у сукупності вони охоплювали якомога більшу кількість таких факторів, уникаючи в той же час використання різних змінних для відображення того самого фактору. Інша вимога зводиться до того, що змінні повинні бути вимірюваними й прогнозованими, а їхня величина повинна реєструватися, що дозволить дати кількісне визначення їхнього впливу на перевезення за допомогою статистичного аналізу.

Можна виділити кілька типів релевантних змінних: що відображають обсяг і купівельну спроможність потенційної клієнтури; зв'язані з вартістю і якістю повітряно-транспортного обслуговування, його наявністю й доступністю; і зв'язані з вартістю і якістю послуг конкуруючих видів транспортного обслуговування (де це застосовується). Не будучи ні в якій мірі вичерпним, перелік факторів, наведений у табл.. 1.4 містить ряд змінних, які заслуговують розгляду.

Рис 1.9. Методологія прогнозування

Таблиця 1.4

Типові фактори, які використовуються в економетричних прогнозах

Вид впливу	Фактори	Застосування (вид прогнозу)
Розміри й купівельна спроможність ринку	Населення або число господарств Валовий внутрішній або національний продукт по країні або регіону Особистий дохід Експорт Імпорт	Прогнози перевезень пасажирів Всі види прогнозів Пасажири, що подорожують не з діловими цілями Вантажні міжнародні перевезення за кордон Вантажні міжнародні перевезення із-за кордону
Етнічні (або язикові) зв'язки між районами	Частка жителів одного району, що народилися в іншому районі	Прогнози перевезень пасажирів по одному маршруті або по групі маршрутів
Вартість авіаційних перевезень	Опубліковані тарифи Прибуток	Прогнози перевезень за маршрутом Всі види прогнозів
Якість авіаційних перевезень	Частота вильотів Кількість посадок або пересаджень на маршруті Час у дорозі	Прогнози регулярних перевезень Прогнози регулярних перевезень за маршрутом Прогнози перевезень за маршрутом
Доступність авіаційних перевезень	Число пунктів призначення, що обслуговуються Частина ринку, що перебуває в межах певної відстані або часу шляху від аеропорту	Регіональні прогнози Прогнози по аеропорту або за маршрутом
Вартість і якість обслуговування конкуруючих видів перевезень	Тариф конкуруючих авіаційних перевезень Частота вильотів конкуруючих авіакомпаній Вартість проїзду, пропонована конкуруючою організацією наземного транспорту Час у дорозі на засобах конкуруючого наземного транспорту	Прогнози перевезень за маршрутом

Хоча будь-яка ситуація, пов'язана з авіаційними перевезеннями, може в значній мірі визначатися безліччю різних факторів, в економетричну модель, звичайно, включаються лише деякі з них.

У загальноприйнятій практиці моделі, використовувані для сукупних прогнозів у відношенні системи, відрізняються великою простотою й включають меншу кількість змінних, чим моделі для прогнозів за маршрутом, тому що в останніх варто погоджувати рух на маршруті з умовами у двох районах, тоді як рух по всій системі в цілому, як правило, співвідноситься із сукупністю умов тільки в одному районі. Крім того, зміни якості обслуговування або конкуренція з боку наземних видів транспорту з більшою ймовірністю будуть впливати на рух по конкретному маршруті, ніж на сукупний рух у системі. Крім того, ці фактори можна простіше визначити кількісно для маршруту, чим для мережі.

Різні сектори попиту на авіаперевезення у відношенні якого-небудь мapшpyту стосовно, наприклад, до ділових і розважальних поїздок, по-різному реагують на зміни релевантних змінних. Тому там, де є послідовна статистична інформація про відсоткову участь головних секторів ринку в загальному обсязі перевезень, може виявитися доцільним розробити окремі моделі для цих секторів замість однієї моделі для попиту в цілому.

Для того щоб установити кількісний взаємозв'язок між обраними незалежними релевантними змінними й попитом на перевезення, необхідно деталізувати математичну форму взаємозв'язку (модель). Вид функціонального взаємозв'язку, використовуваний при складанні економетричного прогнозу обсягу перевезень, повинен розроблятися за допомогою міркувань і експериментів, а адекватність взаємозв'язків може встановлюватися лише емпірично, за допомогою звірення з фактичними даними за минулі роки. Нижче пропонуються три альтернативні форми. У кожному з випадків Y - обсяг перевезень, Х₁ і Х₂ - незалежні змінні, і а, b і с - постійні коефіцієнти (звичайно ж, може бути більше двох незалежних змінних, а може бути й тільки одна):

1) Лінійна

Y= а + bХ₁ + сХ₂ (1.30)

2) Мультиплікативна (або подвійна логарифмічна)

log Y= log a + b log X₁ + c log Х₂ (1.31)

3) Лінійно-логарифмічна

Y= log a + b log X₁ + c log X₂ (1.32)

Приклад (дані умовні).

Розрахуємо рівняння лінійної регресії моделі світового повітряного руху за даними табл.. 1.5:

Таблиця 1.5

Індекс року	RPK (млрд..)	RGDP (млрд.. долл. США)	RYLD (центи США на пасажиро-км)	Індекс року	RPK (млрд..)	RGDP (млрд.. долл. США)	RYLD (центи США на пасажиро-км)
	109	4289	16,95		406	7195	10,41
	117	4465	16,63		465	7590	9,89
	130	4684	16,21		520	8068	9,49
	147	4915	15,24		548	8174	9,29
	171	5204	14,28		573	8211	9,14
	198	5485	13,43		632	8657	8,46
	229	5798	12,61		691	9003	8,06
	273	6025	11,66		797	9318	7,50
	316	6372	11,02		910	9646	7,13
	351	6704	10,79		929	9847	7,48
	382	6921	10,39		946	9970	6,89

RPK – світовий комерційний оборот в пасажиро-кілометрах регулярних перевезень;

RGDP – світовий валовий внутрішній продукт;

RYLD – світова виручка авіакомпаній від регулярних пасажирських перевезень.

За допомогою функції Exel «ЛИНЕЙН» отримуємо рівняння:

Y= -1689,68+0,25 RGDP+47,56 RYLD

R²=0,9823

Іноді в модель попиту включається час як окрема змінна з метою врахування впливу невизначених факторів. В одному з підходів у мультиплікативну модель включається лінійна змінна часу (Т) у такий спосіб:

log Y= log a + b log X₁ + c log X₂ + dT (1.33)

Для опису взаємозв'язку між Y і кожним з X широко використовується поняття еластичності. Еластичність попиту (Y) стосовно Х₁ (при постійному Х₂) дорівнює відсотковій зміні Y на один відсоток зміни Х₁ .

У наведеному вище прикладі з лінійною математичною формою (1.30) можна бачити, що еластичність Y стосовно Х₁ і Х₂, забезпечуються шляхом

. (1.34)

У мультиплікативній формі (2)

(1.35)

При попиті на перевезення, вираженому за формулою (1.30), еластичність змінюється залежно від величини змінної. У мультиплікативній формі (1.31) значення еластичності постійні й дорівнюють коефіцієнтам рівнянь. Також при використанні форми (1.31) коефіцієнти можуть служити простим засобом оцінки відсоткової зміни Y внаслідок одночасних зміні X₁ і Х₂ за умови, що ці зміни невеликі:

% зміни y = b ( % зміни Х_I) + с ( % зміни Х₂) (1.36)

Функціональна форма (1.32), наведена вище, застосовується не так часто, як форми (1.30) або (1.31). Еластичність для (1.32) виражається так:

= і = (1.37)

Прогнози на основі опитувань або даних планування. Існує безліч прикладів прогнозування повітряного руху за результатами аналізу опитувань і/або планів тих, хто зайнятий в авіаційній галузі. Так, у Сполучених Штатах керівників різних секторів галузі перевезень попросили висловитися щодо перспективи ринку повітряних перевезень, а також можливих змін характеру підприємництва, структури тарифів, умов конкуренції й оперативно-технологічних факторів. За результатами цього опитування були складені погоджені прогнози росту перевезень в основних географічних регіонах з висновками щодо можливого впливу цін на авіапаливо, авіатарифів, економічного росту й інших факторів на галузь повітряних перевезень.

Спеціальною процедурою прогнозування шляхом зведення думок є метод Дельфі. Даний метод передбачає одержання думок про майбутнє у два етапи. На початку відібраній групі кваліфікованих фахівців пропонується опитувальник, у якому їх просять указати найбільш імовірний хід розвитку в прогнозованій області діяльності, потім отримані на початковому етапі прогнози поєднуються, і зведену відповідь повертають всім учасникам, даючи їм можливість переглянути свої первісні оцінки у світлі переважних думок інших експертів. Метод Дельфі є практичним засобом об’єднання воєдино інформації від багатьох фахівців і приведення їх до загальної думки.

При плануванні діяльності аеропортів треба, як правило, окремо розглядати різні категорії пасажирських і вантажних перевезень. Засоби аеропорту, необхідні для пасажирів, що вилітають та що прибувають, відрізняються від тих, які потрібні для трансферних й транзитних пасажирів, тому, бажано аналізувати й прогнозувати ці категорії руху окремо.

Відносно деяких аеропортів для цілей планування й прогнозування прийнята класифікація пасажирських рейсів на міжнародні регулярні, міжнародні нерегулярні, внутрішні регулярні й внутрішні нерегулярні. Розмежування між міжнародними й внутрішніми пасажирськими рейсами особливо важливо при плануванні відносно окремих засобів.

Прогнозування на основі дослідження ринків. Прогнозування руху за допомогою проведення ринкових і галузевих оглядів має на меті проаналізувати характеристики ринку повітряного транспорту для того, щоб емпірично розглянути, як міняється використання повітряного транспорту стосовно до різних груп населення й до різних галузей промисловості. Отримані результати разом із прогнозами соціально-економічних змін можуть указати на ймовірний розвиток повітряного транспорту в майбутньому.

Особливі ситуації на ринку повітряного транспорту, при прогнозуванні яких доцільно використовувати метод емпіричного аналізу ринку, можуть найчастіше зустрічатися в країнах, що розвиваються, де більшість користувачів послугами повітряного транспорту представляють обмежене число чітко визначених секторів суспільства; сюди ж іноді можна віднести іноземних туристів. Наприклад, у невеликих країнах, що розвиваються, переважна більшість всіх повітряних пасажирських перевезень може доводитися на частку урядових закладів, деяких виробничих галузей і одного або декількох туристських центрів. Якщо припустити, що таке положення збережеться, прогноз майбутніх авіаперевезень цілком можна становити на основі вивчення ймовірного формування перевезень у майбутньому по кожному секторі окремо.

Що стосується вантажних авіаперевезень у країнах, що розвиваються, основний обсяг вантажу, що направляється за кордон, часто обмежується одним або декількома видами товару, експортованого країною, тоді як вантаж, що прибуває через границю, переважно складається із зовсім інших видів товарів. У таких випадках, як правило, бажано засновувати прогнози вантажних авіаперевезень на дослідженнях розвитку характеру економічної діяльності в країні і її торговельній структурі.

Дослідження кон'юнктури застосовуються також у тих випадках, коли ринки більше розвинені й складні, і при цьому дослідженні стають відповідно більше поглибленими.