Forecasting of air traffic : the case study of Oslo Airport

• Autorzy: Janiszewski S. , Wójtowicz M.

Warianty tytułu

EN

Prognozowanie ruchu lotniczego : studium przypadku portu lotniczego w Oslo

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper two methods of forecasting passengers traffic at the Oslo Airport were presented. The first one is based on SARIMA time series, the other on ordinary regression. The SARIMA model was selected on the basis of analysis of autocorrelation and partial autocorrelation functions of residuals obtained, from a large group of SARIMA models. The parameters of the model selected were estimated by maximum likelihood method, using GRETL software. The regression model was constructed using the assumption on repeatability of the seasonal component obtained from subtraction of the linear trend from the original data. The regression parameters were estimated by ordinary least squares. It was concluded that both models returned reasonable results and can be applied in forecasting the passengers traffic.

PL

W pracy zaprezentowano dwie metody prognozowania ruchu pasażerskiego na przykładzie portu lotniczego w Oslo. Pierwsza z metod opiera się na metodologii szeregów czasowych typu SARIMA, druga – na regresji liniowej. Odpowiedni model SARIMA został wybrany po analizie funkcji autokorelacji (ACF) i autokorelacji cząstkowej (PACF) komponenty resztowej dla dużej klasy modeli. Parametry wskazanego modelu szacowano za pomocą metody największej wiarygodności, z zastosowaniem oprogramowania GRETL. Model regresyjny skonstruowano w oparciu o założenie powtarzalności składowej okresowej otrzymanej poprzez odjęcie trendu liniowego od wyjściowych danych. Parametry regresji liniowej szacowano za pomocą metody najmniejszych kwadratów. Stwierdzono, że oba modele dostarczają rozsądnej prognozy ruchu pasażerskiego.

Słowa kluczowe

EN

air traffic; airport; passenger traffic forecasting; SARIMA model

PL

ruch lotniczy; port lotniczy; prognozowanie ruchu pasażerskiego; model SARIMA

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 2517--2522
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., tab., wykr., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Janiszewski S.

• Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu, Wydział Informatyki i Matematyki

autor

Wójtowicz M.

• Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu, Wydział Informatyki i Matematyki

Bibliografia

• 1. Biederman P., The role of forecasting at trans world airlines, The Journal of Business, Forecasting Methods & Systems 12 (1993).
• 2. Brockwell P., Davies R., Time Series: Theory and Methods, Springer Science 2006.
• 3. Gardner E., McKenzie E., Seasonal exponential smoothing with damped trends, Management Science, 31 (1985).
• 4. Grubb. H., Mason A., Long lead-time forecasting of UK air passengers by Holt–Winters methods with damped trend, Intern ational Journal of Forecasting, 17 (2001).
• 5. HuthW., Eriksen S.E., Airline traffic forecasting using deterministic and stochastic time series decomposition, Logistics and Transportation Review 23 (1987).
• 6. Samagaio A., Wolters M., Comparative analysis of government forecasts for the Lisbon Airport, Journal of Air Transport Management, 16 (2010).
• 7. Shui-Ki Wan, Shin-Huei Wang, Chi-Keung Woo, Aggregate vs. disaggregate forecast: case of Hong Kong, Annals of Tourism Research, 42 (2013).
• 8. Oslo Airport Webpage, www.oslo.no.