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【摘要】本文首先阐述了航空客运量预测的发展现状，分析了民航客运量与铁路客运量、国民经济总体水平、城镇居民消费水平之间的关系，给出了航空客运量预测的基本原则和常用方法；利用回归分析模型、时间序列模型、BP神经网络模型以及灰色理论对对中国联合航空公司航空客运量进行建模，最后利用权重合成法确定合适的组合预测模型，对预测结果进行进一步的精确。
1.引言
航空客运量的预测时航空公司运营发展进行决策的重要基础和主要依据之一。一条航线是否应当被投入运营、有无被开辟的必要，机队规模是否应当被扩充、是否应当引入新的机型，航班计划的制定等等，都需要在对航空客运量有一定预测的基础上才能做出决策。根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策，编制可行的计划、规划与发展策略，最大程度地减少航空公司的风险，降低航空公司的运作成本，减少设施闲置。
本文将要对中国联合航空公司2014年的季度客运量进行预测，从而对该公司进一步的决策提供依据。由于预测的期限只有一年，相对来说较短，预测值的准确程度将直接反应到公司的决策层面，如果只采用一种预测方法进行客运量的预测，预测的结果很容易与现实值产生较大的偏差。因此我们采用几种不同的预测方法对中联航合航空的客运量进行预测，再通过组合预测法弥补单一预测模型的不足，充分降低预测的误差，提高预测结果地准确度。
2.组合预测法介绍
单一预测模型都有各自的某些缺陷，但是不同的预测方法提供了各自不同的有用信息，如果简单地将某一预测精度较低的单一预测模型弃之不用，则会丢掉该模型的优势，将会丢掉大量有用信息，这是对信息的浪费，应该尽量避免。
在这方面，组合预测成功地解决了这一问题。组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测，它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法进行适当的组合的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能导致一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。
3.影响客运量的因素
3.1 宏观经济因素分析
国家的宏观经济形势和经济政策能够在很大程度上决定民航运输业的发展走向。自上世纪九十年代以来，我过民航正处于高速发展时期。中国经济规模不断扩大，引入外资不断增大，旅游运输业也处在了告诉发展时期，所有这些都对民航运输业的发展起到了至为重要的作用。
（1）国民经济水平
目前我国宏观经济指标一切良好，2012年我过国内生产总值达到了519322亿元，按可比价格计算，比上年增长7.8%。在可以预见的未来中，中国经济将保持较快的速度发展，这将必然地带动航空运输业的发展。
（2）人口规模
人口规模约庞大，旅客选取航空运输作为出行方式的潜在用户总量就越庞大。2012年末，中国大陆总人口（包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数）135404万人，比上年末增加669万人，正处于稳步增长过程中，可以预见的是人口规模的扩展会为航空客运量的提升提供了动力。此外，人口结构，城乡人口比例和就业状况也对航空客运量有不小的影响。
（3）相关政策的改变
我国最近几年正在实行稳定的货币政策，在保证稳定发展的同时，各行各业的发展均得到了一些益处。随着我国假如ＷＴＯ，新一轮的税收即将启动，关税的降低会使飞机盒航空材料的购入价格大幅降低，从而间接使民航的运营能力得到提高。
3.2 微观影响因素分析
从微观看，有一些影响因素，例如票价的变动、竞争对手的促销手段和节假日都会对航空客流量产生影响，而有些影响因素则很难进行量化，例如空中交通管制对于航空客运量的影响大小如何确定，突发状况如非典疫情对于航空客运量的产生的影响也较难判定。而在实际情况中，航空运输市场常常存在着某些潜在的以及未知的影响因素。有些影响因素对于航空运输客流量有增益作用，有些则有减损作用，有些影响因素甚至相互作用导致我们无法定性定量地去分析，但这些影响因素最终都会投射于旅客身上，及时地通过对旅客客流量的变化进行分析，就可以对航空运输市场有更深入的了解并展开应对。
（1）居民消费水平
居民消费水平是影响航空客运量的一个重要因素。人们的一切需求的满足都必须有支付能力的支持，随着人民生活水平的日益提升，他们的支付水平不断加强，居民对于方便快捷的民用航空会产生越来越多的需求。根据相关预测，如果居民消费水平不断发展，那么航空客运量也会随之提升。
（2）相关运输方式影响
一般情况下我们都认为：铁路和民航客运存在共存关系，搭乘铁路出行与乘坐飞机出行并不是简单的竞争关系。一方面，高铁以速度快、安全性好、正点率高、舒适方便、能源消耗低、价格相对便宜等优点成为人们出行的首选交通方式，这对于航空业的打击不小。随着经济的发展，未来更加便捷和密集的铁路网逐渐完善起来，人们选择航空出行的意愿会随之降低，如果旅客只依靠一种交通方式便可以达成出行目的，那么民航与铁路之间确实存在着竞争关系；但在另一方面，如果旅客的出行要先后乘坐铁路或者民航，无论是民航还是铁路都借彼此增加了客运量，那么我们可以将这两种方式看作是共生关系。
（3）民航的运输价格
民航的运输价格是影响航空客运量的重要影响因素，也是影响整个民用航空业发展状况的重要指标之一，它一方面反映了国家的整体经济走势，另一方面则体现了民用航空业的发展水品，更影响到民用航空业的客运需求。民用航空的运输价格高低更关乎每一个有出行愿望的用户。我国民用航空现有的运价对比于国际民用航空价格水平并不算高，而且总体趋势上是趋向于降低的，但是受限于经济发展水平，相对于人民的消费水平来讲还是偏高。
（4）航班正点率
航班正点率指的是航班按时到达的班次和航班总班次之比。这是人们是否选择民用航空作为出行方式的一个重要指标，对于一些用户而言，正确无误的出发到达有时候比票价更能吸引人，如果航班正点率过低，人们选择民用航空作为出行方式的意愿就会相对降低，如果不能确保在正确地时间将旅客送达目的地，那么旅客往往会选择耗时长但是能保证自身准时到达目的地的出行方式。在这种情况下，航班正常率越高就越能吸引这部分人的需求，吸引他们选择更为方便、快捷的民用航空作为出行的交通工具。
（5）可提供座位数
可提供客座率在很大程度上反应了航空公司的供给能力，如果民航客运量的需求大于供给，那么可提供座位数就将成为民航运输业发展的一个重要限制因素。如果民航客运量的供给大于需求，那么可提供座位数与实际的旅客运输量之差就在一定程度上反应了民用航空公司有多少闲置资源。
4 对航空客运量的预测
首先建立回归分析模型
通过查找《中国统计年鉴》以及其他相关资料找出五个可能的影响因素：
X1国内生产总值（亿元） X2城市居民家庭人均现金消费支出（元）X3中国客运总量-铁路、公路、水运、航空（万人）X4铁路客运量（万人）X5北京地区接待入境旅游人数（万人）
对该回归模型进行方差分析，结果见表2
表1回归模型的方差分析
模型 B 标准误差 标准系数 t Sig.
1 （常量） -651507.331 124059.318 -5.252 .000
中国客运总量 1.567 .165 .852 9.488 .000
2 （常量） -704035.564 105626.832 -6.665 .000
中国客运总量 1.589 .151 .973 11.850 .000
铁路客运量 -2.256 .588 -.315 -3.835 .001
之后，利用组合预测法中的权重组合法对中国联合航空客运总量进行预测。在上文中，基于四种预测模型，预测了中国联合航空2014年的航空运量。继续利用上文所建立的四种预测模型，不过所利用的原始数据采用2005年-2011年航空客运量数据，预测对象变成2012年-2013年中联航客运量。表5是中联航2012年-2013年航空客运量的观测值和四种预测模型的预测值。
以误差平方和和平均绝对误差作为组合预测模型预测精确度两个判断依据，在上表的五种组合预测法中，均方误差倒数法的预测精度最高，因此在之后关于中联航2014年客运量的预测中选用均方误差倒数法进行组合预测。
表4中联航四种预测模型2014年客运量预测值和组合预测模型预值
单位：人 2014年第一季度 2014年第二季度 2014年第三季度 2014年第四季度
回归分析 1412551.447 1304325.657 1396315.436 1295471.469
时间序列 1347362.658 1295468.824 1365367.124 12625461.55
BP神经网络 1345261.593 1298020.009 1351482.496 1271910.378
灰色系统 1381280.47- 1483044.053 1592342.295 1709735.282
组合预测 1357163 1304864 1374035 1287731
5 结论
本文首先阐述了中国民用航空的发展现状及趋势，分析了民航客运量与铁路客运量、国民经济总体水平、城镇居民消费水平之间的关系，给出了航空客运量预测的基本原则和常用方法；利用回归分析模型、时间序列模型、BP神经网络模型以及灰色理论对对中国联合航空公司及其主要干线航空客运量进行建模，通过分析比较五种不同的权重系数法选择合适误差较小的全中确定方法确定五种预测方法所占权重，最后进行组合预测。
分析了航空客运量的主要影响因素，研究了航空客运量与国民经济、全国总人口数、铁路客运量以及民用航线里程的内在关系：航空客运量与国民经济息息相关，国民经济的提高有助于扩大民用航空客运的需求总量，而民用航空的发展也为国民经济的提升提供了动力；全国总人口数的提高有助于提高民用航空市场的需求上限；铁路客运量则在一定程度上与航空客运量有着竞争关系，但从协同运输的角度看，两者又是互利共生的关系；民用航线里程的急速拓展也无疑为客运量的提升提供了保障。
结合我国民用航空现状，文中指出了航空客运量预测的重要性，为公司发展规划与决策提供了一定的理论依据。
分析了目前常用的预测方法的优缺利弊，通过组合预测法将回归分析预测法、时间序列预测法、BP神经网络预测法和灰色模型预测法组合起来，提高了预测的准确度，有效的降低了预测的误差。
1.引言
航空客运量的预测时航空公司运营发展进行决策的重要基础和主要依据之一。一条航线是否应当被投入运营、有无被开辟的必要，机队规模是否应当被扩充、是否应当引入新的机型，航班计划的制定等等，都需要在对航空客运量有一定预测的基础上才能做出决策。根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策，编制可行的计划、规划与发展策略，最大程度地减少航空公司的风险，降低航空公司的运作成本，减少设施闲置。
本文将要对中国联合航空公司2014年的季度客运量进行预测，从而对该公司进一步的决策提供依据。由于预测的期限只有一年，相对来说较短，预测值的准确程度将直接反应到公司的决策层面，如果只采用一种预测方法进行客运量的预测，预测的结果很容易与现实值产生较大的偏差。因此我们采用几种不同的预测方法对中联航合航空的客运量进行预测，再通过组合预测法弥补单一预测模型的不足，充分降低预测的误差，提高预测结果地准确度。
2.组合预测法介绍
单一预测模型都有各自的某些缺陷，但是不同的预测方法提供了各自不同的有用信息，如果简单地将某一预测精度较低的单一预测模型弃之不用，则会丢掉该模型的优势，将会丢掉大量有用信息，这是对信息的浪费，应该尽量避免。
在这方面，组合预测成功地解决了这一问题。组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测，它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法进行适当的组合的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能导致一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。
3.影响客运量的因素
3.1 宏观经济因素分析
国家的宏观经济形势和经济政策能够在很大程度上决定民航运输业的发展走向。自上世纪九十年代以来，我过民航正处于高速发展时期。中国经济规模不断扩大，引入外资不断增大，旅游运输业也处在了告诉发展时期，所有这些都对民航运输业的发展起到了至为重要的作用。
（1）国民经济水平
目前我国宏观经济指标一切良好，2012年我过国内生产总值达到了519322亿元，按可比价格计算，比上年增长7.8%。在可以预见的未来中，中国经济将保持较快的速度发展，这将必然地带动航空运输业的发展。
（2）人口规模
人口规模约庞大，旅客选取航空运输作为出行方式的潜在用户总量就越庞大。2012年末，中国大陆总人口（包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数）135404万人，比上年末增加669万人，正处于稳步增长过程中，可以预见的是人口规模的扩展会为航空客运量的提升提供了动力。此外，人口结构，城乡人口比例和就业状况也对航空客运量有不小的影响。
（3）相关政策的改变
我国最近几年正在实行稳定的货币政策，在保证稳定发展的同时，各行各业的发展均得到了一些益处。随着我国假如ＷＴＯ，新一轮的税收即将启动，关税的降低会使飞机盒航空材料的购入价格大幅降低，从而间接使民航的运营能力得到提高。
3.2 微观影响因素分析
从微观看，有一些影响因素，例如票价的变动、竞争对手的促销手段和节假日都会对航空客流量产生影响，而有些影响因素则很难进行量化，例如空中交通管制对于航空客运量的影响大小如何确定，突发状况如非典疫情对于航空客运量的产生的影响也较难判定。而在实际情况中，航空运输市场常常存在着某些潜在的以及未知的影响因素。有些影响因素对于航空运输客流量有增益作用，有些则有减损作用，有些影响因素甚至相互作用导致我们无法定性定量地去分析，但这些影响因素最终都会投射于旅客身上，及时地通过对旅客客流量的变化进行分析，就可以对航空运输市场有更深入的了解并展开应对。
（1）居民消费水平
居民消费水平是影响航空客运量的一个重要因素。人们的一切需求的满足都必须有支付能力的支持，随着人民生活水平的日益提升，他们的支付水平不断加强，居民对于方便快捷的民用航空会产生越来越多的需求。根据相关预测，如果居民消费水平不断发展，那么航空客运量也会随之提升。
（2）相关运输方式影响
一般情况下我们都认为：铁路和民航客运存在共存关系，搭乘铁路出行与乘坐飞机出行并不是简单的竞争关系。一方面，高铁以速度快、安全性好、正点率高、舒适方便、能源消耗低、价格相对便宜等优点成为人们出行的首选交通方式，这对于航空业的打击不小。随着经济的发展，未来更加便捷和密集的铁路网逐渐完善起来，人们选择航空出行的意愿会随之降低，如果旅客只依靠一种交通方式便可以达成出行目的，那么民航与铁路之间确实存在着竞争关系；但在另一方面，如果旅客的出行要先后乘坐铁路或者民航，无论是民航还是铁路都借彼此增加了客运量，那么我们可以将这两种方式看作是共生关系。
（3）民航的运输价格
民航的运输价格是影响航空客运量的重要影响因素，也是影响整个民用航空业发展状况的重要指标之一，它一方面反映了国家的整体经济走势，另一方面则体现了民用航空业的发展水品，更影响到民用航空业的客运需求。民用航空的运输价格高低更关乎每一个有出行愿望的用户。我国民用航空现有的运价对比于国际民用航空价格水平并不算高，而且总体趋势上是趋向于降低的，但是受限于经济发展水平，相对于人民的消费水平来讲还是偏高。
（4）航班正点率
航班正点率指的是航班按时到达的班次和航班总班次之比。这是人们是否选择民用航空作为出行方式的一个重要指标，对于一些用户而言，正确无误的出发到达有时候比票价更能吸引人，如果航班正点率过低，人们选择民用航空作为出行方式的意愿就会相对降低，如果不能确保在正确地时间将旅客送达目的地，那么旅客往往会选择耗时长但是能保证自身准时到达目的地的出行方式。在这种情况下，航班正常率越高就越能吸引这部分人的需求，吸引他们选择更为方便、快捷的民用航空作为出行的交通工具。
（5）可提供座位数
可提供客座率在很大程度上反应了航空公司的供给能力，如果民航客运量的需求大于供给，那么可提供座位数就将成为民航运输业发展的一个重要限制因素。如果民航客运量的供给大于需求，那么可提供座位数与实际的旅客运输量之差就在一定程度上反应了民用航空公司有多少闲置资源。
4 对航空客运量的预测
首先建立回归分析模型
通过查找《中国统计年鉴》以及其他相关资料找出五个可能的影响因素：
X1国内生产总值（亿元） X2城市居民家庭人均现金消费支出（元）X3中国客运总量-铁路、公路、水运、航空（万人）X4铁路客运量（万人）X5北京地区接待入境旅游人数（万人）
对该回归模型进行方差分析，结果见表2
表1回归模型的方差分析
模型 B 标准误差 标准系数 t Sig.
1 （常量） -651507.331 124059.318 -5.252 .000
中国客运总量 1.567 .165 .852 9.488 .000
2 （常量） -704035.564 105626.832 -6.665 .000
中国客运总量 1.589 .151 .973 11.850 .000
铁路客运量 -2.256 .588 -.315 -3.835 .001
之后，利用组合预测法中的权重组合法对中国联合航空客运总量进行预测。在上文中，基于四种预测模型，预测了中国联合航空2014年的航空运量。继续利用上文所建立的四种预测模型，不过所利用的原始数据采用2005年-2011年航空客运量数据，预测对象变成2012年-2013年中联航客运量。表5是中联航2012年-2013年航空客运量的观测值和四种预测模型的预测值。
以误差平方和和平均绝对误差作为组合预测模型预测精确度两个判断依据，在上表的五种组合预测法中，均方误差倒数法的预测精度最高，因此在之后关于中联航2014年客运量的预测中选用均方误差倒数法进行组合预测。
表4中联航四种预测模型2014年客运量预测值和组合预测模型预值
单位：人 2014年第一季度 2014年第二季度 2014年第三季度 2014年第四季度
回归分析 1412551.447 1304325.657 1396315.436 1295471.469
时间序列 1347362.658 1295468.824 1365367.124 12625461.55
BP神经网络 1345261.593 1298020.009 1351482.496 1271910.378
灰色系统 1381280.47- 1483044.053 1592342.295 1709735.282
组合预测 1357163 1304864 1374035 1287731
5 结论
本文首先阐述了中国民用航空的发展现状及趋势，分析了民航客运量与铁路客运量、国民经济总体水平、城镇居民消费水平之间的关系，给出了航空客运量预测的基本原则和常用方法；利用回归分析模型、时间序列模型、BP神经网络模型以及灰色理论对对中国联合航空公司及其主要干线航空客运量进行建模，通过分析比较五种不同的权重系数法选择合适误差较小的全中确定方法确定五种预测方法所占权重，最后进行组合预测。
分析了航空客运量的主要影响因素，研究了航空客运量与国民经济、全国总人口数、铁路客运量以及民用航线里程的内在关系：航空客运量与国民经济息息相关，国民经济的提高有助于扩大民用航空客运的需求总量，而民用航空的发展也为国民经济的提升提供了动力；全国总人口数的提高有助于提高民用航空市场的需求上限；铁路客运量则在一定程度上与航空客运量有着竞争关系，但从协同运输的角度看，两者又是互利共生的关系；民用航线里程的急速拓展也无疑为客运量的提升提供了保障。
结合我国民用航空现状，文中指出了航空客运量预测的重要性，为公司发展规划与决策提供了一定的理论依据。
分析了目前常用的预测方法的优缺利弊，通过组合预测法将回归分析预测法、时间序列预测法、BP神经网络预测法和灰色模型预测法组合起来，提高了预测的准确度，有效的降低了预测的误差。