航空運送需要豫測에 對한 感度分析과 正確度評價에 關한 硏究 = Sensitivity Analysis and Accuracy Evaluation of the Airline Traffic Forecasting Models
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발행연도
1983
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Korean
KDC
558.000
자료형태
학술저널
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51-64(14쪽)
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This investigation has described the procedures for developing and evaluating regression models that can be used to analyze, forecast, and plan for air transportation services. Improving the regression models will ultimately lead to an improvement in the planning and effective decision making process from the point of view improved forecasts. In recent years a number of researchers have investigated the relative accuracy of quantitative methods for long-range air travel market forecasting. Some have concluded not only that objective methods of forecasting are more accurate than subjective methods but also that causal methods, which include regression analysis, are more accurate than time series methods.
This survey has provided a synthesis of the important procedures and tests available for the development of reliable linear regression models to analyze and forecast the demand for air transportation. Residual analysis and hat matrix have been described to perform sensitivity analysis with respect to the question of robustness of the forecasting model. Hat matrix is useful to determine outliers and leverage points in the demand forecasting model.
Finally, this research investigated some procedures to evaluate the effectiveness of a demand forecasting model for air transportation. Most of these procedures rely heavily on observing the performance of the model during the estimation period or during the ex post forecast period, or both. Some insight into the past forecast accuracy can be obtained by the simple statistical measures. Next they can plot control charts and prediction-realization diagrams, the latter being useful indicators of the predictibility of turning points. The predictive capability of models can also be evaluated using Theil's inequalty coefficient and its various components, which are useful in identifying the nature and extent of the past forecasts errors.
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