Analysis of using time series method for prediction of number of passengers at the airport

• Autorzy: Kurdel, Pavol , Novák, Sedláčková Alena , Novák, Andrej

Warianty tytułu

PL

Analiza wykorzystywania metod serii czasowych do przewidywania liczby pasażerów na lotnisku

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

At present, one of the most frequently discussed topics, not only at international conferences, but also within the EU, is the issue of airport financing, as well as the thresholds at which airports can cover their operational costs and when the need for support is justified. The Strategic Airport Development Plan and the Airport Business Plan are one of the most important support documents for making the right decision for airport financing and prepare the project for operational and investment aid. For preparing these documents is significant the category of the airport, that means the number of passengers. This paper is focused on the methodology how can be predict the number of passengers from previous data by used the time series method.

PL

Obecnie jednym z najczęściej dyskutowanych tematów, nie tylko na konferencjach międzynarodowych, ale także w UE, jest kwestia finansowania portów lotniczych, a także progi dochodowości, przy których lotniska mogą pokryć swoje koszty operacyjne oraz kiedy potrzeba zewnętrznego wsparcia jest usprawiedliwiona. Strategiczny plan rozwoju portu lotniczego i jego biznesplan są jednym z najważniejszych dokumentów pomocniczych przy podejmowaniu właściwej decyzji w sprawie finansowania portu lotniczego i przygotowania projektu do pomocy operacyjnej i inwestycyjnej. Do przygotowania tych dokumentów istotna jest kategoria lotniska, czyli liczba pasażerów. W niniejszym artykule skupiono się na metodologii przewidywania liczby pasażerów na podstawie wcześniejszych danych za pomocą metody szeregów czasowych.

Słowa kluczowe

PL

dane statystyczne; jednowymiarowy szereg czasowy; zmiana czasu; trend transportowy; rozkład kalendarza; okres; trend transportu pasażerskiego

EN

statistic data; one-dimensional time series; time variation; transport trend; calendar distribution; period; passenger transport trend

• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 50, iss. 3
• Strony: 203--216
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kurdel, Pavol

• Technical University of Košice

autor

Novák, Sedláčková Alena

• University of Žilina

autor

Novák, Andrej

• University of Žilina

Bibliografia

• 1. Airport Kosice: Data Collection - Annual Report, Economic and Technical Department of Kosice Airport, 2017.
• 2. Alonso G., Benito A., Boto L.: The efficiency of noise mitigation measures at European airports. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/j.trpro.2017.05.385.
• 3. Ayvazyan A., Mchitaryan B.C.: Applied Statistics and Basics of Econometrics. Yuniti, Moscow 1998.
• 4. Badanik B., Laplace I., Lenoir N., Malavolti E., Tomova A., Kazda A.: Future strategies for airports. Paper presented at the 27th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences 2010, ICAS 2010.
• 5. Carmona-Benítez R.B., Nieto M.R., Miranda D.: An econometric dynamic model to estimate passenger demand for air transport industry. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/ j.trpro.2017.05.191.
• 6. Classen A.B., Werner C., Jung M.: Modern airport management – fostering individual door-to-door travel. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/j.trpro.2017.05.382.
• 7. Eliseeva I.I.: Econometrics. Yurayt, Moscow 2014.
• 8. Fedoseev V.V.: Econometric methods and applied models. Yuniti, Moscow 1999.
• 9. Fu J., Lin H., Niu Y., He S.: Share ratio change of public transport in airport landside under the background of car population rapid increase – A case of Shanghai Pudong International Airport. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/j.trpro.2017.05.384.
• 10. Hančlová J.: Ekonometrické modelovaní (Econometric Modelling). Professional Publishing, Prague 2012.
• 11. Jian H., Pan H., Xiong G., Lin X.: The impacts of civil airport layout to Yunnan Local Tourism Industry. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/j.trpro.2017.05.383.
• 12. Lazar T., Novak-Sedlackova A., Bréda R.: Regression in personal air transport of passengers evolution at selected airport time series method. Naše More 62 (3), 2015, DOI 10.17818/NM/2015/SI26.
• 13. Laplace I., Kazda A., Tomova A., Badanik B., Lenoir N., Malavolti E.: FAST: Future airport strategies. Paper presented at the 8th Innovative Research Workshop and Exhibition, Proceedings, 2009.
• 14. Linton O.: Probability, Statistics and Econometrics. Academic Press, Cambridge, UK, 2017, DOI 10.1016/B978-0-12-810495-8.00031-2.
• 15. Malavolti E., Marty F.: State aids granted by regional airports: A two-sided market analysis. Transportation Research Procedia 25, 2017, DOI 10.1016/j.trpro. 2017.05.195.
• 16. Tomová A.: Are commercial revenues important to today's european air navigation service providers? Journal of Air Transport Management, 54, 2016, DOI 10.1016/j.jairtraman.2016.03.023.

Identyfikatory

DOI

10.2478/jok-2020-0058