航空公司運量預測模式之研究─東京線及大阪線

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詹曜鴻(Yao-Hung Chan) 查詢紙本館藏

畢業系所

產業經濟研究所在職專班

論文名稱

航空公司運量預測模式之研究─東京線及大阪線

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摘要(中)

大阪線及東京線是國人非常熱門的旅遊航線之一，而低成本航空公司的加入勢必對現有的全服務航空公司造成影響，對航空公司而言，如果能預測未來市場的走向，提早佈局及規劃，也許能在競爭激烈的市場搶得先機並降低風險。
本研究以2005年1月至2014年12月從臺灣飛往日本大阪及東京航線之全部(包括全服務航空及低成本航空)載客人數及全服務航空載客人數月資料作為分析資料，建構其ARIMA相乘季節性模式，再以2015年1月至12月大阪線及東京線的實際月運量資料作為預測觀察值，檢驗模式預測之精確度，亦探討研究期間外部事件是否會影響載客人數變動。
實證結果：(一) 大阪線全部載客人數之模式SARIMA(2,1,3)(0,1,1,12)、大阪線全服務航空載客人數之模式SARIMA(3,1,3)(0,1,1,12)、東京線全部載客人數之模式SARIMA(2,1,1)(0,1,1,12)、東京線全服務航空載客人數之模式SARIMA(2,1,3)(0,1,1,12)，以上述模式預測之MAPE皆小於10%，顯示預測能力具有高精確度。(二) 2005年至2015年落後一期的油價波動對大阪線全服務航空載客人數有顯著負向影響，另東京線當期油價波動對全服務航空載客人數有顯著正向影響。(三) 2005年至2015年日圓匯率對大阪線及東京線旅運量無顯著影響，惟若只考慮低成本航空加入期間，落後一期的日圓匯率波動對大阪線全部航空載客人數有顯著負向影響。(四) 2005年至2015年低成本航空飛行架次對大阪線及東京線全服務航空載客人數有顯著負向影響，惟若只考慮低成本航空加入期間，則低成本航空的班次對東京線旅運量無顯著影響。

摘要(英)

Osaka and Tokyo (Japan) are two of the Taiwanese favorite travels routes. It will impact on the full-service carriers while the low-cost airlines enter the markets. If airline companies can forecast the market trend and make plans ahead, it might be able to seize the initiative and reduce the operation risk in a highly competitive markets.
The study uses Seasonal ARIMA Model to forecast the monthly total airline (including full-service carriers and low-cost airlines) and full-service carriers passenger’s numbers of Taiwan to Osaka and Tokyo (Japan) routes from Jan of 2005 to Dec of 2014, and then uses the observations to forecast the monthly total airline and full-service carriers passenger numbers of Osaka routes and Tokyo routes from Jan to Dec of 2015, and examines the forecasting creditability of models, either analyze whether or not some interventions impact on the passenger numbers.
The results show that: (1) the SARIMA(2,1,3)(0,1,1,12) model with total airline passenger numbers of Osaka routes、the SARIMA(3,1,3)(0,1,1,12) model with full- service carriers passenger numbers of Osaka routes、the SARIMA(2,1,1)(0,1,1,12) model with total airline passenger numbers of Tokyo routes、the SARIMA(2,1,3)(0,1,1,12) model with full-service carriers passenger numbers of Tokyo routes, and all of the MAPE of predictive values by these models are less than 10%, showing that forecasting creditability of models with high accuracy; (2) the lag-one-period oil price is significantly negative relating to the full-service carriers passenger numbers of Osaka routes from 2005 to 2015, and the current oil price is positively and significantly relating to the full-service carriers passenger numbers of Tokyo routes from 2005 to 2015; (3) the Japanese Yen of exchange rate is no significantly relating to the airline passenger numbers of Osaka routes and Tokyo routes from 2005 to 2015, but the lag-one-period of Japanese Yen is significantly negative relating to the total airline passenger numbers of Osaka routes after that the low-cost airlines enter the markets; (4) the number of flights on low-cost airlines is significantly negative relating to the full-service carriers passenger numbers of Osaka routes and Tokyo routes from 2005 to 2015, but the number of flights on low-cost airlines is not significantly relating to the airline passenger numbers of Tokyo routes after the low-cost airlines enter the markets.

關鍵字(中)

★ 低成本航空
★ ARIMA 相乘季節性模式
★ 介入模式

關鍵字(英)

★ Low-Cost Airlines
★ Seasonal ARIMA Model
★ Interventions Model

論文目次

中文摘要 i
英文摘要 ii
致謝 iv
目錄 v
圖目錄 vii
表目錄 ix
第一章緒論 1
第一節研究背景和動機 1
第二節研究目的 4
第三節研究架構 4
第二章文獻討論 6
第一節時間數列法相關文獻 6
第二節航空公司訂價策略及影響旅客選擇航空公司因素相關文獻 7
第三章研究方法 10
第一節預測方法 10
第二節自我迴歸移動平均整合模式 (ARIMA Model) 12
第一項模式鑑定 13
第二項參數估計 15
第三項模式檢定 18
第四項預測控制 19
第三節介入模式 (Intervention Model) 21
第四章資料說明 22
第一節資料來源與變數說明 22
第二節資料分析 24
第五章實證結果 29
第一節大阪線旅運量模式分析與預測結果 29
第二節東京線旅運量模式分析與預測結果 41
第三節大阪線旅運量介入變數分析 53
第四節東京線旅運量介入變數分析 55
第六章結論與建議 57
第一節研究結論 57
第二節後續研究建議 58
參考文獻 59
附錄 61
附錄一 2005年至2015年大阪線全部載客人數及全服務航空載客人數月資料 61
附錄二 2005年至2015年東京線全部載客人數及全服務航空載客人數月資料 62
附錄三 2005年至2015年國際線航空燃油牌價月平均資料 63
附錄四 2005年至2015年日圓對新台幣匯率現金賣出價格月平均資料 64
附錄五 2005年至2015年大阪線及東京線低成本航空飛行架次月資料 65

參考文獻

一、中文
王必鑫(2013)，「松山國際機場客貨運量預測之研究」，開南大學空運管理學系碩士論文
吳采芳(2007)，「服務屬性對航空公司選擇行為影響之研究」，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文
吳柏林(1995)，《時間數列分析導論》，台北：華泰書局。
李婉婷(2009)，「機場運量需求預測模式之研究-南部國際機場」，國立高雄大學都市發展與建築研究所碩士論文
林茂文(2006），《時間數列分析與預測》，台北：華泰書局。
林雅文(2012)，「以時間序列分析臺灣開放大陸遊客對日本遊客的排擠效應」，南華大學旅遊管理學系旅遊管理碩士班碩士論文
林聰明與吳水丕(1981)，《指數平滑法之選擇與應用》，台北：華泰書局。
洪千惠(2011)，「結合預測導入需求管理機制提升營運績效模式之建構-以國際航空業為例」，中華大學科技管理學系碩士班碩士論文
張育維與廖孟媛(2009)，「季節性ARIMA模式在桃園機場貨運量預測之研究」，真理大學航空服務管理學系碩士論文
許悅玲與王鼎鈞(2009)，《低成本航空：經營與管理》，新北：揚智文化事業股份有限公司。
陳一銘(2007)，「消費者選擇廉價航空公司之行為與情境研究」，國立臺灣海洋大學航運管理學系碩士論文
陳欣柔(2014)，「廉價航空公司顧客的知覺品質、知覺價值與滿意度之研究」，國立高雄應用科技大學觀光與餐旅管理研究所碩士論文
蔡宜紜(2011)，「國際航線機票動態定價之研究」，逢甲大學運輸科技與管理學系碩士論文

二、英文
Barbot, Cristina, Álvaro Costa, and Elena Sochirca.2008. “Airlines Performance in the New Market Context a Comparative Productivity and Efficiency Analysis.”
Malighetti, Paolo, Stefano Paleari, and Renato Redondi.2009. “Pricing Strategies of Low-Cost Airlines: The Ryanair Case Study.”Journal of Air Transport Management,15：195–203

三、其他
(一)CAPA網站(2015)，2016年5月30日取自於：http://centreforaviation.com/analysis/capa-aviation-outlook-2015-se-asia---lccs-still-dominate-the-agenda-as-flag-carriers-restructure-209083及http://centreforaviation.com/analysis/lccs-rapidly-grow-to-account-for-30-of-japan-korea-market-full-service-airlines-need-new-strategy-236942。
(二)udn聯合新聞網(2016)，財經焦點，2016年5月30日取自於：http://udn.com/news/story/7238/1727820-%E5%8F%B0%E6%97%A5%E8%88%AA%E7%B7%9A%E7%A5%A8%E5%83%B9-%E5%B9%B4%E5%BA%95%E6%81%90%E5%B4%A9%E7%9B%A4。
(三)交通部民航局，《民航統計月報》，2016年5月30日取自於：http://www.caa.gov.tw/big5/content/index.asp?sno=186。
(四)交通部觀光局，《歷年中華民國國民出國目的地人數統計》，2016年5月30日取自於：http://recreation.tbroc.gov.tw/asp1/statistics/year/INIT.ASP。
(五)馮嘉耀(2004)，《廉價航空公司的致勝之道》，2016年6月5日取自於：http://the-sun.on.cc/channels/fina/20041004/20041004010122_0002.html。

指導教授

劉錦龍

審核日期

2016-7-27

推文