تطوير نموذج انحدار لتوقع الطلب على السفر الجوي في مطار بغداد الدولي
DOI:
https://doi.org/10.31272/jeasd.27.2.10الكلمات المفتاحية:
الطلب على السفر الجوي ، التنبؤ ، المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية ، الانحدار.الملخص
تعد توقعات الطلب على الطيران المدني منظورًا تم تشكيله بعناية للمجال الجوي أو الأرضي ، ويتمثل استخدامه الرئيسي في تحديد أو تقدير الاحتياجات المحتملة ، مثل القرارات الاقتصادية ، وتصنيع الطائرات ، وكجزء من التخطيط المؤسسي وعمليات الإدارة المالية لشركات النقل الجوي وسلطات الطيران المدني ، من الضروري إجراء تحليلات وإسقاطات متكررة للطلب من أجل تلبية توقعات عملائها من خلال موازنة العرض والطلب ومواكبة صناعة الطيران المتغيرة باستمرار. الغرض من هذه الورقة هو إقامة علاقة رياضية بين العوامل التفسيرية الاجتماعية والاقتصادية مثل (السكان ، الناتج المحلي الإجمالي ، الإنفاق الاستهلاكي ، سعر الصرف ، الصناعة ، الواردات ، والصادرات) والأنشطة (حركة الركاب وعمليات الطائرات) في مطار بغداد الدولي. ، من أجل تطوير نموذج اقتصادي قياسي. تم جمع البيانات المطلوبة على مدى السنوات العشر الماضية ، وتم تطوير ثمانية نماذج اعتمادًا على واحد أو أكثر من المتغيرات التوضيحية باستخدام برنامج SPSS ، ثم تم إخضاعهم للمقارنة التبادلية لمعرفة النموذج الأكثر قوة. حسب نتائج الإحصائيات فإن الناتج المحلي الإجمالي وحجم السكان والاستهلاك هي المتغيرات التفسيرية الأكثر ملاءمة والتي لها تأثير كبير على هذه الأنشطة ، حيث كانت لها قيمة عالية لإحصاءات R2 و F تساوي 90٪ و 73.442 ، على التوالي ، لنموذج الركاب الجويين والناتج المحلي الإجمالي و 90٪ و 48.737 لنموذج عمليات الطيران والناتج المحلي الإجمالي.
المراجع
Endrizalová, E. and Vladimír, N. (2014). “Demand for Air Travel”. MAD - Magazine of Aviation Development, Vol. 2, Issue, 12. DOI: 10.14311/MAD.2014.12.03.
Secilmis, N. and Koc, A. (2016). “Economic factors affecting aviation demand: Practice of EU countries”. Actual Probl Econ, Vol.179, Issue 5, pp. 412–20.
Štimac, I., Vidović, A., Mihetec, T. and Drljača, M. (2020). “Optimization of Airport Capacity Efficiency by Selecting Optimal Aircraft and Airline Business Model”. Sustainability, Vol. 12, p. 3988. DOI: 10.3390/su12103988.
Cook, A.J., Kluge, U., Paul, A. and Cristobal, S. (2017). “Factors influencing European passenger demand for air transport”. Air Transport Research Society World Conference. University of Antwerp Stadscampus, Belgium 05 - 08 Jul Air Transport Research Society.
Erraitab, E. (2016). “An Econometric Analysis Of Air Travel Demand: The Moroccan Case”. Eur Sci Journal, ESJ, Vol. 12, Issue 7, pp. 367-380. DOI: 10.19044/esj.2016.v12n7p367.
Tascón, D. and Olariaga, D.O. (2020). “Air traffic forecast and its impact on runway capacity”. A System Dynamics approach. Journal of Air Transport Management, Vol. 90. DOI:10.1016/j.jairtraman.2020.101946.
Olaniyi, A.A. and Adedotun, K.O. (2018). “Long Term Forecasting of International Air Travel Demand in Nigeria (2018-2028)”. Am Int J Multidiscip Sci Res., Vol. 1, Issue 2, pp. 16–24. DOI:10.46281/aijmsr.v1i2.184.
Ashford, N.J., Mumayiz, S. and Wright, P.H. (2011). “Airport Engineering: Planning, Design, and Development of 21st Century Airports”. 4th ed.,John Wiley & Sons, Inc..
Rodriguez, Y., Pineda, W., Olariaga D.O. (2020). “Air traffic forecast in post-liberalization context: A dynamic linear models approach”. Aviation, Vol. 24, Issue 1, pp. 10-19. DOI: 10.3846/aviation.2020.12273.
Shen, N. (2006). “Prediction of International Flight Operations”. M.Sc. Thesis, Civil and Environmental Engineering; Blacksburg, Virginia.
Zehawi, R.N., Hameed, A.H., Kareem, Y.N.A. (2016). “FORECASTING FUTURE DEMAND IN TWO OF THE BUSIEST US AIRPORTS USING SIMPLIFIED MODELS”. Diyala J Eng Sci., Vol. 9, Issue 4, pp. 93–103. DOI: 10.24237/djes.2016.09409
Suryani, E., Chou. S.Y. and Chen, C.H. (2010). “Air passenger demand forecasting and passenger terminal capacity expansion: A system dynamics framework”. Expert Systems With Applications, Vol. 37, Issue 3, pp. 2324-2339. DOI:10.1016/j.eswa.2009.07.041.
Abed, S.Y., Ba-Fail AO, Jasimuddin, S.M. (2001). “An econometric analysis of international air travel demand in Saudi Arabia”. Journal of Air Transport Management, Vol. 7, Issue 3, pp.143–148. DOI: 10.1016/S0969-6997(00)00043-0.
Abate, M. (2016). “Economic effects of air transport market liberalization in Africa”. Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol. 92, pp. 326–337. DOI: 10.1016/j.tra.2016.06.014.
Solvoll, G., Mathisen, T.A. and Welde, M. (2020). “Forecasting air traffic demand for major infrastructure changes”. Research in Transportation Economics, Vol. 82. 100873. DOI: 10.1016/j.retrec.2020.100873.
Guo, X., Grushka-Cockayne, Y. and De Reyck, B. (2018). “Forecasting Airport Transfer Passenger Flow Using Real-Time Data and Machine Learning”. SSRN Electron Journal. DOI: 10.2139/ssrn.3245609.
Danesi, A., Mantecchini, L. and Paganelli, F. (2017). “Long-term and short-term forecasting techniques for regional airport planning”. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, Vol. 12, Issue 3, pp. 739-745.
Chudy-Laskowska, K. (2017). “Seasonal Forecasting for Air Passenger Trafic”. 4th Int Multidiscip Sci Conf Soc Sci Arts SGEM, Mod Sci. Bulgaria. Vol. 17, Issue 4, pp. 681-692. DOI: 10.5593/sgemsocial2017/14/S04.089
Albayrak, M.B.K., Özcan, I.Ç., Can, R. and Dobruszkesd, F. (2020). “The determinants of air passenger traffic at Turkish airports”. Journal of Air Transport Management, Elsevier, Vol. 86. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2020.101818.
De Neufville, R., Odoni, A.R., Belobaba, P. and Reynolds, T. (2013). “Airport Systems: Planning, Design, and Management”. 2nd ed., McGraw-Hill.
Morgan, G.A., Barrett, K.C., Leech N.L. and Gloeckner, G.W. (2011). “IBM SPSS for introductory statistics: Use and interpretation”. 4th ed., Taylor & Francis Group.
Gelman, A., Goodrich, B., Gabry, J. and Vehtari, A. (2019). “R-squared for Bayesian Regression Models”. The American Statistician, Vol. 73, Issue 3, pp. 307-309. DOI:/10.1080/00031305.2018.1549100
Sedgwick, P. (2014). “Understanding P values”. BMJ.11;349:g4550. DOI: 10.1136/bmj.g4550. PMID: 25015369.
التنزيلات
Key Dates
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2023 Rawaa S. Albayati, Raquim N. Zehawi
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
