Метод сезонной декомпозиции, прогноз количества перевозок пассажиров авиационным видом транспорта, страница 4

6. Интерпретация полученных результатов.

Прогнозная модель показывает существенное изменение объема пассажирских авиаперевозок в 1990 – 1991 гг. Это явление можно объяснить распадом СССР и открытием границ. Если в советское время люди выезжали или вылетали за пределы страны только по партийным заданиям, по работе (командировки) или как зеваки, но обязательно в составе туристической группы, то теперь граждане получили возможность беспрепятственно летать по собственному желанию в другие страны и чаще всего для того, чтобы отдохнуть.

7. Рекомендации для управления. С позиций управления модель пассажирских перевозок полезна для определения наибольшего ажиотажа на авиалиниях, наибольшей нагрузки на транспортные средства, на терминалы аэропортов. С ее помощью можно определить периоды наибольших и наименьших денежных поступлений от перевозок, регулировать цены на авиабилеты.

Метод экспоненциального сглаживания

При рассмотрении этого метода использовались те же данные, что при описании метода сезонной декомпозиции. Поэтому сразу перейду к пункту 4.

4. Выполнение прогноза.  График авиаперевозок показывает наличие линейного тренда и сезонности:

Поэтому для прогноза необходимо использовать сезонную модель с трендом. Причем периодические колебания увеличиваются со временем, следовательно, сезонность мультипликативная. А значит, прогноз будет вычисляться по формулам:

Прогноз_t = S_t*I_t-p

 

где      S_t – простое экспоненциально сглаженное значение ряда в момент t, вычисляемое по формуле:

S_t = *X_t + (1-)*S_t-1

I_t-p – сглаженный сезонный фактор в момент t минус p (p - длина сезона), вычисляемы по формуле:

I_t = I_t-p + *(1-)*e_t/S_t

Итак, модель выбрана – мультипликативная с сезонным трендом (модель Винтерса).

Теперь необходимо задать параметры Альфа, Дельта, Гамма. Производится автоматический поиск лучших параметров, получаются следующие данные:

Поиск сетки Параметра Модели (Минимальные abs. ошибки выделены) (Сезонная декомпозиция): Линейное направление, mult.season(12); S0=-2,89 T0=-,008 Авиаперевозки,тыс.чел.: Экспоненциальное сглаживание. Ошибки:

	Alpha	Delta	Gamma	Mean Error	Mean Abs Error	Sums of Squares	Mean Squares	Mean % Error	Mean Abs % Error
1	0,100000	0,100000	0,100000	1,17605	11,25889	18854,72	261,8710	118,5271	269,2567
10	0,100000	0,200000	0,100000	0,66451	10,96516	21999,28	305,5456	173,1038	248,8020
20	0,100000	0,300000	0,200000	2,21311	11,42259	23780,40	330,2833	233,3147	304,4259
19	0,100000	0,300000	0,100000	0,45789	11,13171	24134,14	335,1964	225,6376	230,4402
55	0,100000	0,700000	0,100000	6,54248	12,71396	31579,16	438,5995	250,9348	205,8619
2	0,100000	0,100000	0,200000	2,52194	14,20831	34335,11	476,8766	6,7552	432,5980
49	0,100000	0,600000	0,400000	4,77515	13,58334	36718,76	509,9828	187,1528	377,6269
30	0,100000	0,400000	0,300000	-0,25684	14,73149	39877,22	553,8503	228,4410	349,1141
48	0,100000	0,600000	0,300000	5,99513	16,19316	44962,98	624,4858	151,2126	325,4980
13	0,100000	0,200000	0,400000	-2,08430	17,99083	48441,50	672,7987	88,2899	539,1596