摘 要：文章分析了商用航空市场预测的一般原理与流程，并重点阐述了需求预测模型构建、其理论依据及意图。以2010年至2029年20年间全球航空市场需求模型构建流程为例，详细描述了包括历史数据收集与整理（规整化）、回归分析、处理和用回归分析结果预测未来运量需求的处理手法。
关键词：商用航空市场预测；需求预测；供给预测；需求模型
1 概述
航空市场预测一般通过自上而下的需求预测（即RPK（旅客周转量）预测）与自下而上的供给预测（即机队预测）协调迭代得以实现。具体而言，需求预测模型通过分析且量化外在因素与相应区域内航空运量的内在关系，通过多变量回归分析，建立需求预测模型；然后根据未来相应区域内的社会环境、政治经济发展、行业发展趋势预判，经由需求预测模型得到未来航空运量需求。而供给预测模型则通过分析各区域内历史机队及其发展趋势，预测未来相应研究区域内机队的规模。由于商用飞机市场预测的基本策略是反复迭代供给模型的结果来匹配作为预测基准的需求模型结果，所以预测最后结果的精度与可信度高度依赖需求模型的合理性及准确性。文章将重点介绍需求预测模型的原理及流程。
2 需求模型的建立
2.1 需求模型原理概述
通过历史数据分析发现，航空运量需求与GDP增长正相关，而与航空运输平均收益负相关，其关系可用以下公式来描述：
（1）
为获得公式中的三个相关系数x，y，z，首先需要对历史RPK growth（RPK增长百分比）数据与GDP growth（GDP增长百分比）和Real Yield Growth（实际收益增长百分比）数据进行双变量回归分析。为此，模型构建的第一步是收集相应RPK增长、GDP增长以及实际收益增长历史数据。理想的情况是，在进行变量回归时能够收集到可靠的历年历史数据直至预测基准年，例如，进行2010-2029年20年间预测时，需要获得包括2009年在内的所有历史数据。同时，由于航空运输业及社会经济发展的不均衡，对全球不同区域或区域间进行公式1回归时所获得的参数会有显著性的差异，因此，必须对全球区域进行合理的划分，并分别收集该当区域内的历年数据，并分别进行双变量回归。以下，按照实际模型构建流程分步阐述。
2.2 需求预测流程
第一步：全球航线区域划分。
国际权威机构ICAO将全球航线区域划为17个主要国际航线区域和5个国内航空市场，并提供详尽的历史实际交通流量数据。这些数据是较易获得的，也是最可靠的历史运量RPK，客座率PLF，以及平均收益Yield数据的来源。为简化数据处理与整合工作，以及避免因为此类数据操作而导致的数据失真，在建立需求模型时对全球航空区域的划分直接采用了ICAO的划分模式。
第二步：各航空区域内数据收集（历史数据与未来预测数据）与整理。
GDP增长数据：历史经济数据主要来源为IMF。我们选择了EIU作为未来GDP增长预测数据的供应商。
历史运力ASK，客座率PLF，平均收益数据：ICAO提供所有航空区域内的历史实际运力ASK、客座率PLF，以及与收益Yield数据。不过由于ICAO统计数据有相当程度的滞后，缺失的数据需要从另外的数据供应商处获得。我们选择了OAG的计划航班数据，通过相应的数据加工与校准，估算获得缺失年的历史运量运力数据。
第三步：各航空区域内历史数据回归分析
在获得所有需要的历史数据（经济数据，运量数据，以及收益数据）后，即可开始回归分析工作。
第四步：未来运量、运力预测
在获得所有回归参数之后，计算未来预测年份的交通运量则变得简单明了：只需将EIU获得的GDP增长率（如果在特定区域间的回归采用了加权GDP，则预测时同样采用加权GDP），以及未来平均收益率（在本模型中直接定义为每年-2%的负增长）代入回归方程，则可直接计算得到RPK增长率。之后可依据合理设定的客座率PLF即可推算得到每年的ASK增长率。
作为对预测结果的合理性验证，表1列出了该预测模型给出的2010-2029年全球美洲区域的平均ASK增长率与波音公司2010年预测报告的比较。
可以看出，本模型预测的未来20年世界主要航空区域平均RPK增长率与波音公司2010年发布的预测结果有良好的吻合性，同时也佐证了该需求预测模型的科学性。
3 结束语
需求预测是航空市场预测的最重要部分，使整个预测工作的基石。文章从需求预测策略出发，系统介绍了需求预测模型构建、需求模型的输入数据收集及规整化、需求模型的回归分析与校准以及透过回归模型对未来需求预测的全过程。
参考文献
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