航运市场预测方法研究

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民用航空区域市场预测新方法研究

民用航空区域市场预测新方法研究

民用航空区域市场预测新方法研究分析一个地区的航空市场,机场吞吐量和增长率以及未来的中短期的规划是首要考量的指标。

因此将传统预测方法预测出来的运输量作为基准运输量,以修正系数对相关影响因素使航空运输量产生偏差进行修正,进而得到更为科学准确的航空运输量,并以重庆地区航空市场为例进行方法计算说明。

标签:民航;市场;预测;新方法1 引言民用航空市场预测方法有很多,一般根据历史数据分布的特点,采取多种方式进行预测。

在现有的预测方法中,为了降低预测产生的误差,通常采用组合预测的方法,减少因为预测方法单一而造成的偶然性误差。

现有的预测方法都是根据历史数据进行拟合,将得出的预测模型应用于历史数据的验证,结果的误差在合理范围内,则认为预测方法是合理的,但是这些预测方法并没有从造成民航运输市场发生变化的本质原因进行分析,没有将影响因素与最后预测结果进行联系,无法构建基于原因变化的预测模型,可靠性有待商榷。

2 构建基准航空运输量重庆市目前有五个机场,分别是重庆江北国际机场、万州机場、黔江武陵山机场、巫山神女峰机场、武隆仙女山机场(在建)。

其中重庆江北机场是重庆市最大的机场,也是主要运力机场。

各机场2016年、2017年吞吐量如表1所示。

从表1中可以得到,各机场的旅客吞吐量、货邮吞吐量和起降架次较2016年都有明显的增长。

其中旅客吞吐量均保持在两位数的百分点增长,增长势头比较强劲。

起落架次的增长大部分归功于旅客吞吐量的增长,货邮吞吐量的增长不会对起落架次产生大的影响。

具体原因,受机型、客座率机场运行等级的影响。

Y=-0.63359+0.720072x1+0.00584x2(1)在这里,我根据民航局2017年民航机场吞吐量统计表,选取对象是旅客吞吐量前五十名机场,采取置信水平95%,得出来的回归分析公式如(1)所示。

x1表示旅客吞吐量相较于2014年的增长率,x2表示货邮吞吐量相较于2014年的增长率。

从式中我们可以看到,能对起降架次增长率y产生决定性影响的是旅客吞吐量的增长率。

航运市场分析

航运市场分析

船舶大型化
规模经济效应
大型船舶具有更高的装载 能力和运输效率,能够降 低单位运输成本,提高航 运企业的盈利能力。
优化航线网络
大型船舶能够适应更长距 离的运输需求,优化航线 网络布局,提高航运企业 的竞争力。
基础设施要求
大型船舶对港口、航道等 基础设施的要求更高,需 要加强基础设施建设以满 足船舶大型化的需求。
多元化运输方式
多式联运
航运企业与铁路、公路等运输方式进行合作,实现多式联运,为 客户提供更加灵活、高效的物流解决方案。
跨境电商物流
随着跨境电商的快速发展,航运企业积极布局跨境电商物流业务, 提供个性化的物流服务以满足电商企业的需求。
特种货物运输
航运企业拓展特种货物运输业务,如危险品、冷藏货物等,提高运 输附加值和盈利能力。
可替代的作用。
航运市场的历史与发展
历史回顾
从古代丝绸之路到现代集装箱运输, 航运市场经历了漫长的发展历程。
发展趋势
随着全球化和贸易自由化的推进,以 及新兴市场的崛起,航运市场将面临 新的发展机遇和挑战。未来发展方向 包括绿色环保、数字化和智能化等。
02
航运市场分析ห้องสมุดไป่ตู้法
供需分析
总结词
供需分析是航运市场分析的核心,通过分析市场需求和供应情况,可以预测市 场走势。
详细描述
航运市场的供需关系是决定运价和船舶利用率的关键因素。通过收集历史数据 、调查市场情况和预测未来趋势,可以评估市场的需求和供应情况,从而判断 市场的走势。
运价分析
总结词
运价分析是评估航运市场状况的重要手段,通过对运价的走 势和波动进行分析,可以了解市场的竞争状况和盈利水平。
详细描述
运价是航运市场的核心要素,其波动反映了市场的供求关系 和竞争状况。通过分析运价的走势和波动,可以了解市场的 竞争状况和盈利水平,从而为企业的经营决策提供依据。

第三章航空运输市场调查与预测

第三章航空运输市场调查与预测

二、影响航空运输需求的因素
(一)影响航空运输需求的企业因素 1.航空公司产品 2.航空运输价格 3.销售渠道
现代航空公司运营管理
二、影响航空运输需求的因素
(二)影响航空运输需求的环境因素 1.政治法律环境 2.经济发展因素 (1)经济发展水平 (2)经济结构变动 (3)生产力布局和产业结构的调整
现代航空公司运营管理
二、航空运输市场调查的内容
(二)航空市场的供给分析 (三)机场发展对航空市场的影响分析 1.航空公司与机场的供需关系 2.机场运营收入模式对双方关系的影响 3.机场与航空公司的竞争 (四)航空市场中航线网络的分析 1.航线布局 2.航线运营分析
现代航空公司运营管理
现代航空公司运营管理
第四节 航空公司的主要业务量预测
一、航空公司运量预测 二、 航线网络运量预测 三、航空公司市场份额的预测 四、机场的旅客需求量预测
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一、航空公司运量预测
(一)概述 航空公司运量预测是根据航空公司运输量及 其相关变量的过去发展变化的客观过程和规 律性,参照当前已经出现和正在出现的各种 可能性,运用现代管理、数学和统计方法, 对航空公司运输量及其相关变量未来可能出 现的趋势和可能达到的水平的一种科学推测。
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二、影响航空运输需求的因素
4.个人的社会经济因素 5.旅游资源和旅游业 (1)旅游业为航空运输提供了大量的客运需求 (2)旅游业影响航空运输市场的运力投放 (3)旅游业的发展,促使航空运输市场和旅游 市场的竞争和融合
现代航空公司运营管理
第二节 航空运输市场调查
一、航空运输市场调查的组织 二、航空运输市场调查的内容 三、航空运输市场调查信息资料的来源和收 集

2024年航运市场分析

2024年航运市场分析

2024年航运市场分析1. 背景介绍2024年将会是航运行业的关键一年。

在全球经济持续增长的情况下,航运市场也将迎来新的机遇和挑战。

本文将对2024年航运市场进行全面分析,探讨未来几年内可能出现的趋势和变化。

2. 全球航运市场现状当前,全球航运市场正在经历多方面的变化。

受全球化、贸易保护主义、环保要求等因素的影响,航运市场的竞争愈发激烈。

各个地区的航运公司都在积极调整战略,以适应市场的变化。

3. 市场需求预测根据经济学家的预测,到2024年,全球航运市场的需求将进一步增长。

随着全球贸易的不断发展,各类货物的运输需求也会随之增加。

尤其是在亚洲地区,航运市场将会迎来更多的机遇。

4. 技术发展趋势随着科技的不断发展,航运行业也在不断地应用新技术来提高效率和降低成本。

2024年,我们将看到更多船舶采用智能航行系统、自动化装卸货设备等新技术,以提升航运行业的竞争力。

5. 竞争格局分析2024年的航运市场竞争将更加激烈。

各大航运公司将会通过提供更优质的服务、降低运输成本等方式来争夺市场份额。

同时,新兴航运公司也有机会在这个市场中崭露头角。

6. 环境影响因素随着环境保护意识的提高,2024年的航运市场将更加关注环保问题。

各国政府将加大对航运行业的监管力度,推动航运公司采用更环保的技术和方案。

7. 结论综上所述,2024年的航运市场将面临挑战和机遇并存的局面。

在全球经济持续增长的情况下,航运市场有望迎来新的发展机会。

然而,各种因素的影响也让这个市场充满不确定性。

航运公司需要密切关注市场动态,灵活调整策略,以应对未来的挑战。

航运行业市场调研分析报告

航运行业市场调研分析报告

航运行业市场调研分析报告一、市场概况航运行业是指通过水路运输货物和人员的行业,涵盖了船舶、船公司、港口等一系列相关领域。

随着全球贸易的增加和经济全球化的深入,航运行业逐渐成为全球最重要的运输方式之一、目前,全球航运行业正面临着一系列挑战和机遇。

二、市场发展趋势1.全球贸易增长:随着全球经济的复苏和新兴市场的崛起,全球贸易量不断增长,驱动航运行业的需求增加。

2.电商和跨境贸易:电商的兴起和跨境贸易的增加,促使航运行业需求增加。

货物从一个国家运往另一个国家需要通过航运来实现。

3.环保压力:全球对环境保护的要求逐渐提高,航运行业也面临减少排放、提高能源效率的要求,推动航运行业向更加清洁和可持续的方向发展。

4.自动化技术的应用:自动驾驶技术和物流管理系统的应用,将进一步提高航运行业的效率和安全性,成为航运行业发展的重要推动力。

三、市场竞争态势1.国际航运巨头:全球范围内,有一些国际航运巨头占据着市场的主导地位,如马士基、地中海航运等,它们通过规模经济和全球网络优势,在市场上具有较大的竞争力。

2.地区航运公司:一些地区性的航运公司也在自身优势领域内蓬勃发展,并且通过与国际巨头的合作来提供全球化的服务。

3.港口运营商:港口是航运行业的重要组成部分,一些大型港口运营商通过投资港口基础设施和提供综合服务来争夺市场份额。

四、市场前景和发展机遇1.中国市场的增长:中国作为全球最大的贸易国家之一,航运行业在中国具有广阔的发展机遇。

中国政府加大了港口基础设施的建设力度,并提出了“一带一路”倡议,将进一步推动航运行业的发展。

2.科技驱动发展:自动化和无人驾驶技术的应用将成为未来航运行业发展的重要趋势,提高运输效率和降低运营成本。

3.环保要求的提高:航运行业将需要加大对环保技术的应用和创新,提高能源效率和减少污染排放,以满足全球环保要求。

4.物流供应链整合:航运行业在物流供应链中起到了关键作用,未来将面临整合物流供应链的机遇,提供更全面的服务,提高运输效率。

航空运输专业的航空市场调研和预测方法

航空运输专业的航空市场调研和预测方法

航空运输专业的航空市场调研和预测方法随着全球经济的发展和人们生活水平的提高,航空运输行业迅速发展壮大。

为了适应市场需求和制定合理的发展策略,航空公司需要进行市场调研和预测。

本文将介绍航空运输专业的航空市场调研和预测方法,以帮助航空公司更好地了解市场情况和预测未来趋势。

一、市场调研方法1. 市场需求调查:通过问卷调查、面对面访谈等方式,了解乘客对航空公司的需求和偏好。

可以从航班时刻、价格、服务质量等方面进行调查,以便更好地满足乘客需求。

2. 竞争分析:了解竞争对手的运营状况、航线布局、价格策略等信息,以便制定相应的竞争策略。

可以通过收集竞争对手的官方公告、新闻报道等方式获取相关信息。

3. 大数据分析:利用大数据技术,对航空市场进行深入分析。

可以通过分析乘客出行数据、航班数据、机票销售数据等信息,了解市场需求趋势和潜在机会。

二、市场预测方法1. 趋势分析:通过对历史数据的分析,找出市场发展的趋势。

可以通过统计方法、图表分析等方式,预测未来市场的发展方向。

2. 基于模型的预测:利用数学模型和统计方法,对航空市场进行预测。

可以使用回归分析、时间序列分析等方法,建立预测模型,预测未来市场的需求量、价格等指标。

3. 智能预测:借助人工智能技术,对航空市场进行预测。

可以使用机器学习算法、神经网络等方法,对大量数据进行训练和分析,提高预测准确性。

三、市场调研与预测的应用1. 航线规划:根据市场调研和预测结果,制定合理的航线规划。

可以根据市场需求和竞争情况,确定新开航线或调整现有航线,以提高航空公司的市场占有率。

2. 价格策略:根据市场调研和预测结果,制定合理的价格策略。

可以根据市场需求和竞争情况,调整机票价格,以提高收益和市场竞争力。

3. 营销推广:根据市场调研和预测结果,制定有效的营销推广策略。

可以根据乘客需求和偏好,设计合适的宣传活动和促销方案,吸引更多乘客选择航空运输服务。

四、市场调研与预测的挑战与应对1. 数据获取难题:市场调研和预测需要大量的数据支持,但数据的获取和整理常常面临困难。

航空运输市场研究与预测

航空运输市场研究与预测

航空运输市场研究与预测近年来,随着全球经济的快速发展和人们生活水平的提高,航空运输市场逐渐成为了一个重要的经济增长点。

航空运输不仅提供了快速、便捷的交通方式,还促进了国际贸易和旅游业的发展。

因此,对航空运输市场进行深入研究和预测,对于政府、航空公司以及相关产业来说都具有重要意义。

首先,航空运输市场的研究与预测可以帮助政府制定合理的政策。

政府在制定航空运输政策时,需要了解市场的需求和趋势,以便提供更好的服务和支持。

通过对市场的研究和预测,政府可以了解旅客的出行需求、航空公司的运力需求以及航线的开发潜力,从而制定出更加科学和有效的政策措施。

其次,航空运输市场的研究与预测对航空公司的经营决策至关重要。

航空公司需要根据市场需求和竞争情况来制定航线网络规划、机队扩张计划以及票价策略等。

通过对市场的研究和预测,航空公司可以更好地把握市场趋势,优化运力配置,提高航班的利用率和座位的填充率,从而提升盈利能力和市场竞争力。

此外,航空运输市场的研究与预测还对相关产业的发展具有重要影响。

航空运输市场的繁荣不仅带动了航空器制造业和航空设备供应商的发展,也促进了旅游、酒店、餐饮等相关产业的繁荣。

因此,对航空运输市场进行深入研究和预测,可以帮助相关产业了解市场需求和变化,调整产品和服务结构,提高竞争力和市场份额。

那么,如何进行航空运输市场的研究与预测呢?首先,我们可以通过对历史数据的分析来了解市场的发展趋势。

通过收集和整理过去几年的航空运输数据,我们可以分析旅客的出行规律、航空公司的市场份额以及航线的开发情况等。

通过对这些数据的分析,我们可以发现一些规律和趋势,从而预测未来市场的发展方向。

其次,我们可以通过市场调研来了解市场的需求和竞争情况。

通过对旅客的问卷调查、航空公司的竞争分析以及相关产业的市场调研,我们可以了解市场的需求和变化,从而为政府、航空公司和相关产业提供参考意见。

最后,我们可以借助经济学模型和预测方法来进行市场的预测。

航空市场分析与预测及航线规划研究

航空市场分析与预测及航线规划研究

空市场分析与预测及航线规划研究研究题目:航空市场分析与预测及航线规划研究摘要:随着全球经济的发展和人民生活水平的提高,航空市场的需求不断增长。

作为航空市场研究的专家,本研究旨在分析和预测航空市场的发展趋势,并提出相应的航线规划研究。

本研究将采用深入的数据分析和综合研究方法,为航空公司提供有效决策依据,并为行业的可持续发展做出贡献。

1. 研究问题及背景航空市场的分析和预测对于航空公司来说是非常重要的。

航空公司需要了解市场的需求和发展趋势,以制定合理的航线规划和市场营销策略。

然而,市场变化的不确定性和复杂性使得航空公司需要更精确和可靠的分析和预测工具。

因此,深入研究航空市场的分析和预测方法变得尤为重要。

2. 研究方案方法本研究将采用定量和定性相结合的方法进行研究。

首先,我们将搜集航空市场相关的统计数据,包括航班数量、乘客流量、市场份额等数据,并运用统计学和数学模型进行分析。

其次,我们还将开展定性研究,通过访谈航空公司管理层和市场专家等进行深入的信息收集和分析。

这将有助于我们更全面地了解航空市场的发展趋势和市场竞争状况。

3. 数据分析和结果呈现通过对航空市场相关数据的分析,我们将得出一系列关键结论。

首先,我们将分析不同区域和航空公司之间的市场份额变化,以及各航空公司的财务表现和市场竞争状况。

其次,我们将利用时间序列分析方法预测未来几年航空市场的需求趋势。

最后,我们还将运用规划模型研究航线规划问题,例如最优航线选择和航线网络优化等。

4. 结论与讨论在本研究中,我们将得出一系列结论,并提出相应的建议。

首先,我们将根据市场需求预测结果,为航空公司制定航线规划和市场营销策略,并提高市场份额和盈利能力。

其次,我们还将讨论未来航空市场发展的潜在机会和挑战,为行业的可持续发展提供建议。

结论:本研究通过深入的航空市场分析和预测方法,为航空公司提供了有效的决策依据和规划工具。

通过对航空市场份额的分析和预测,我们可以帮助航空公司制定合理的航线规划和市场营销策略,提高市场竞争力和盈利能力。

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%)考察预测模型的可信度: 并与 本模型计算历年货运周转量的理论值 8 # ", 实际比较, 从表中可见基本接近, 可以用作未来时期 的预测。 &)计算 !""" 年 9 #++! 年水运货物周转量: (!)分别计算 !""" 年 9 #++! 年各年进出口贸 易总额 ! # " , 得出: !( 4 #" &$" % & 亿元 # "") !( 4 $# %"$ % & 亿元 # ++) !( 4 $& (%# % ) 亿元 # +!) (#)分 别 计 算 !""" 年 9 #++! 年 各 年 货 运 量 得 !!",
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率, 并运用敏感性分析搜寻盈利的关键因素。结合实例计算分析, 证明该方法的实用性与有效性。 关键词: 灰色理论; 回归预测; 航运市场; 公司市场占有率 中图分类号: .’’ 文献标识码: /
!"#"$%&’ () *%"+,&-,). /"-’(+ 0(% 1’,22,). /$%3"* + $%&,’-%, . / #+ 0&, . ( 0123413 53167891: ;,0123413 ,"""-!,<=132)
— —进出口贸易总额, 亿元 4!%— — —分别为参数和回归参数 &, 3#, 3!— 得 !)求二元线性模型中的 & , 3#, 3 ! 三个参数, 到如下方程:
#
未来海运市场容量预测方法
建立数学模型的先决条件是掌握航运市场发展
趋势, 并具有可靠的、 充实的国际航运市场数据。本 文引入回归预测模型和灰色预测模型进行分析。 9)9 回归分析法 回归分析用于航运市场预测, 通常将影响航运 市场供给或航运市场需求的因素当作自变量, 而航 运市场供给及航运市场需求作为因变量。 已知 全 国 #&&# 年 R #&&% 年 期 间 的 水 运 周 转 量、 国家进出口贸易总额和货运量 (见表 #) 。预计 自 #&&& 年 R !""# 年进出口贸易总额年平均增长率 为 #"S , 水运货运量年均增长 %S , 试用回归分析法
预测 #&&& 年 R !""# 年期间的水运周转量: 预测过程如下: #)选择与建立模型: 从上述统计数据可知, 货物周转量与货运量及 进出口贸易总额这两个指标之间存在着密切的关 系, 因而我们可使用二元线性回归模型进行预测, 即:
T * # 1 & 2 3# 4 # % 2 3! 4 ! % T 式中: — —货运周转量, 亿 : U 3 E1F7 * #— — —货运量, 万: 4#%—
! "# $%&’ ( )
我国加入 Q 0P 的步伐越来越快, 国内各个行 业均针对本行业加入 Q 0P 后所受到的影响作了分 析, 并针对其今后的发展状况作出了预测, 其目的是 为 了 根 据 行 业 的 现 状 及 未 来 发 展, 制定出加入 Q 0P 后航运业在剧烈的竞争中处于优势的对策, 以发扬现有优势、 减少相应劣势, 尽快缩小差距。而 提出正确的市场预测方法和未来公司市场占有率的 方法, 是制定相应对策的基础。
计对象是反映过去历史时期的各相关因素之间的关 系。但是, 随着社会经济的发展, 市场环境和结构的 变化, 很难保证历史的关系会在未来毫无改变的重 复。所以有突变因素的加入 (如加入 : ;< ) 时, 该 方法的精确度较低。 !%% 灰色分析法 目前的预测理论大都是建立在概率统计基础上 的, 在建模时对统计数据的要求比较高, 统计数据较 多, 统计变量要求正态、 平稳过程。而实际统计数据 达不到这种要求, 其结果是预测数据精度不够高。 灰色系统的任务是试图解决这方面的缺点, 从杂乱 无章的、 有限的离散数据中找出规律, 建立灰色系统 模型, 来进行预测、 决策。这里用 => ( !, 模型进 !) 行举例说明。 例: 我国 !""$ 年 9 !"") 年货物周转量为:
根据表中计算得到的数值分别代入上面的方程 以后, 得出:
中 国 航 海 #++! 年第 ! 期 # " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 表! 指 标 !""! 进出口贸易总额 (亿元) 货运量 (万 ,) ( ##& * ) )$ $(+ * + !""# " !!" * ’ "# %"+ * + !$ #&’ * # !""$ !! #(! * + "( "$) * + !$ )’+ * ) !""% #+ $)! * " !""& #$ %"" * " !""’ #% !$$ * ) !""( #’ "’( * # !"") #’ )&% * ! !+" &&& * + !" %+& * ) 国家进出口贸易总额和货运量 !""! 年 # !""$ 年我国水运周转量、 年 份
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