随着我国从航空运输大国到航空运输强国战略的逐渐展开,民航业已经成为国家重要战略产业之一,是构成建设交通强国的强有力支柱。客座率指标是航空公司重要的效益参考指标之一,对于航空公司来说,建设和发展民航业需重点关注客座率指标,掌握其变化规律和影响因素,对更好更快实现民航强国战略提供了指导意义。因此本文依据某航空公司客座率数据,构建模型和算法,深入探究客座率的影响因素,并抓住主要因素对客座率进行预测,为航空公司发展政策的拟定提供实证支持。首先,本文对当前我国民航客座率发展现状进行阐述,然后分析研究了某航空公司2010-2017年经济舱、两舱客座率日高频数据,从中我们发现客座率数据受季节等因素影响。接着,我们重点分析2017年该航空公司客座率数据,从描述性分析和方差分析这两个方面验证得到区域的差异会对客座率造成影响,在此基础上构建了SVAR模型,从区域差异这一影响因素为着手点来研究其对客座率的影响情况,从中我们得到客座率数据不仅其体现在对自身滞后项的影响,更体现在其他区域的滞后项、同期项上,说明区域差异对客座率确实产生影响。在此基础上,分析发现东部、中部、东北区域客座率数据的残差具有ARCH效应,从区域经济方面考虑了其波动性,并对有波动效应的数据建立了GARCH类模型,其中东北区域客座率数据接收到正向冲击时客座率水平会下降,接受到负向冲击时客座率水平会升高。客座率水平的预测是航空公司客运运营的重要依据。第五章通过对某航空公司2017年客座率数据的深刻挖掘,建立了包含区域差异在内的多指标随机森林回归模型,对客座率水平进行预测,通过模型预测训练集得到拟合优度为为85.49%,模型拟合良好,并通过对测试集预测得到均方误差RMSE为0.0209447,说明预测精度良好,模型没有出现过拟合现象,同时,通过OOB残差均方方法给出了影响因素重要性因子评估,分析得到区域差异指标对客座率确实产生影响,对客座率水平影响最大的指标为运力指标。本文的最后,对实证分析的结果对民航客座率的发展提出了建议。