Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Journal of KONBiN

1 2020

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: rozkład kalendarza

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

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

100%

Kurdel P. , Novák S. A. , Novák A.

tom Vol. 50, iss. 3

203--216

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.

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.