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研究生:郭承鑫
研究生(外文):Chen-Hsin Kuo
論文名稱:台灣航空客運量預測之研究
論文名稱(外文):An Airline Passangers Forecasting of Taiwan
指導教授:黃燦煌黃燦煌引用關係
指導教授(外文):Tsan-Huang Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:運輸科學系
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:時間序列灰色理論類神經網路航空客運量需求預測
外文關鍵詞:Time SeriesGrey TheoryArtificial Neural NetworkAirline PassengersDemand Forecast
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摘 要
近年來政府推動開發桃園航空城,以持續強化台灣航空門戶功能,進而使桃園國際機場未來功能定位,將以發展成為起迄與轉運均衡發展之東亞樞紐機場為目標,提供優質便捷之客貨流通環境協助我國航空産業之發展,更可以吸引更多觀光旅客及商務人士來臺,讓台灣對外的經貿、觀光交流也將更為活絡,也使得台灣在東亞航空樞紐的地位日益重要。在航空產業複雜又環環相扣的經營型態之下,了解需求不但有助於降低投資風險、建立經營政策,更對實際營運有直接的關聯,因此在航空客運量方面之預測越顯得重要。
本研究以時間序列、灰色理論與類神經網路建構航空客運量之預測,並且考慮到有時間落後期數之變數,分析航空客運量之成長趨勢。研究結果發現,國民生產毛額、國內生產毛額、國民所得、勞動力及勞參率皆會影響航空客運量,另外有加入時間落後期數之變數能使預測模型更加精準,將有更明顯提升預測能力之效果,並可了解變數與變數之間的關聯性。經與最新兩筆2011年第四季與2012年第一季實際資料比對,原始資料之客運量與預測值結果相當接近且平均誤差相當低,預測精準度高達94%以上。本研究期望能提供政府相關單位、航空業者或後續研究者在未來研究或訂定投資決策之參考作為營運策略。

Abstract
In recent years, the government has been developing Taoyuan Aviation City in order to strengthen the capability of aviation in Taiwan, and position the function of Taoyuan International Airport in the future. The final target aims at developing it into the hub airport with a balanced development of origin-destination and transshipment in Eastern Asia. Providing the convenient circulation environment for passengers and goods not only assists the development of aviation industry in Taiwan, but also attracts more tourists and business people to come to Taiwan, which prospers its foreign economic relation, trade, and tourism communication. Furthermore, Taiwan’s role of hub airport in Eastern Asia has become more and more important. Under the complicated but still closely related operational types in aviation industry, understanding the demand not only decreases the investment risk, establishes operational policy, but also plays an essential role in practical operation and forecasting airline passenger volume.
In this study, the Time Series, Gray System Theory and Artificial Neural Network were used to construct and improve airline passengers forecasting, and the variation of time lagged degree was also taken into account to analyze the growth trends of the amounts of airline passengers. The results of this study showed that the Gross National Product, Gross Domestic Product, National Income, Labor Force and Labor participation rate affect the amounts of airline passengers. Moreover, the forecast model is proved to be more accurate after adding the variation of time lagged degree, which apparently increases the predictive ability, and the correlation between variables and variables can also be easy to comprehend in return. According to the comparison between the two latest data in the fourth quarter of 2011 and the first quarter of 2012, the passenger capacity in the original data is very close to the results of the forecasting value. The average error is quite low, and the prediction accuracy is up to 94%. This study expects to provide government agencies, airlines and follow-up researchers an reference in operating strategy when doing research or making investment in the future.

目 錄
謝 辭 I
摘 要 II
ABSTRACT III
目 錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究主題與目的 2
1.3 研究架構 3
1.4 研究流程 4
1.5 研究範圍 6
第二章 文獻回顧 7
2.1 桃園國際機場現況 7
2.2 航空研究相關文獻 11
2.2.1 航空客運量與服務需求之相關文獻 11
2.2.2 航空預測需求因素之相關文獻 12
2.3 相關方法之文獻回顧 17
2.3.1 時間序列應用相關文獻 18
2.3.2 灰色理論應用相關文獻 19
2.3.3 類神經網路應用相關文獻 20
2.4 文獻評析 22
第三章 研究方法 23
3.1 單根檢定 23
3.2 共整合檢定 26
3.3 向量誤差修正模型 29
3.4 向量自我迴歸模型 31
3.5 灰色系統理論 32
3.6 類神經網路 37
3.7 模式檢驗評估 45
第四章 實證分析 46
4.1 變數選取 46
4.2 變數相關分析與篩選 48
4.2.1 AIC準則 48
4.2.2 ADF單根檢定 51
4.2.3 LR調整統計量 55
4.2.4 Johansen共整合檢定 56
4.2.5 VECM模型與VAR模型 57
4.3 灰色GM(1,1) 60
4.4 類神經網路 62
4.4.1 未加入時間落後期數 62
4.4.2 加入時間落後期數 63
4.4.3 預測分析與結果 65
第五章 結論與建議 67
5.1 結論 67
5.2 建議 68
參考文獻 69


表目錄
表2-1 桃園國際機場近10年旅客量統計表 8
表2-2 桃園國際機場第一航廈基本資料 9
表2-3 桃園國際機場第二航廈基本資料 10
表2-4 航空客運量預測因素之相關文獻 16
表3-1 預測模式精度對照與準則表 36
表3-2 類神經網路預測模型 44
表3-3 MAPE預測能力之等級 45
表4-1 航空客運量之解釋變數表 46
表4-2 航空客運量相關分析表 47
表4-3 航空客運量原始資料AIC值 48
表4-4 原始資料最適落後期數 49
表4-5 一階差分資料AIC值 50
表4-6 差分資料後之最適落後期數 51
表4-7 原始資料ADF單根檢定表 51
表4-8 一階差分資料ADF單根檢定表 53
表4-9 統整ADF單根檢定表 53
表4-10 航空客運量組合之LR調整統計值之最適落後期數 55
表4-11 航空客運量JOHANSEN共整合檢定(TRACE TEST) 56
表4-12 航空客運量VECM模型係數檢定表 57
表4-13 航空客運量VAR模型係數檢定表 58
表4-14 影響航空客運量之時間因素 60
表4-15 預測變數未來值(1) 61
表4-16 預測變數未來值(2) 61
表4-17 航空客運量類神經預測模式 63
表4-18 類神經網路預測之MAPE 63
表4-19 航空客運量類神經預測模式 64
表4-20 類神經網路預測之MAPE 64
表4-21 航空客運量之預測 65
表4-22 檢視結果表 66


圖目錄
圖1-1 研究方法 4
圖1 2 研究流程圖 6
圖3 1 GM(1,1)建構流程圖 35
圖3-2 生物神經元 38
圖3-3 人工神經元 39
圖3-4 網路架構圖 40
圖4-1 近年航空客運量比較圖 65


參考文獻
一、 中文部份
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