中国民航客运量的回归模型论文

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民航客运量影响因素回归分析

技术论坛TECHNOLOGY FORUM中国航班CHINA FLIGHTS 54民航客运量影响因素回归分析冉龄玉|重庆交通大学经济与管理学院摘要：经济、信息以及科技的全球化，让出行不再困难。

乘坐飞机是居民在远距离出行时主要考虑的方式之一。

本文为探究国内民航客运量的影响因素，通过回归分析构建了国内民航客运量的影响因素最小二乘回归模型。

为了对国内民航客运量进行有效地评估和预测，本文以计量经济学的理论方法，从多元线性回归的角度，对上述影响民航业发展的因素进行分析，构建回归模型来探究民航业的变化走向以及成因问题。

关键词：民航；影响因素；回归分析1引言融合于各种出行方式的信息科技让国民出行不再困难。

移动支付、国民信息化的社会生活方式以及便捷的出行方式，加快了国民的生活节奏，也加快了中国融入世界的进程。

中国的发展与变化大大刺激了国内民航业的发展。

国内航空公司在2018年发布的公报中显示，当年实现了营业收入比去年增长了14.5个百分点，全年营业额达6130.2亿元。

影响民航客运量的因素涉及社会发展的各个方面。

研究民航客运量的影响因素，对扩大民航市场、增加民航的服务量和营业额有着十分重要的实际意义。

不少学者从相关分析方法入手，对影响民航客运量的因素有哪些进行了探究。

纪跃芝[1]认为历史阶段的不同导致影响因素发生变化，得到主要因素为民航航线里程、入境旅游人数；彭立南[2]发现第三产业增加值以及外国人入境旅游人数对民航客运量有着重大影响。

李丽华[3]采用逐步回归法和岭回归法构建民航客运量的多元线性回归模型，其结论中的因素为：国民总收入（消费支出额）、铁路客运量和入境旅游人数。

蔡文婷[4]等人通过对影响航空运输客运量的因素进行灰色综合关联法分析，对影响因素进行重要程度分析，得到因素重要性排序：国内旅游收入、人均GDP、机场吞吐量、外贸进出口总额、城镇居民可支配收入、铁路客运量、航线数量、国内游客。

张艳[5]等人得到的结论与蔡文婷[4]等人的结论中包含相同的因素。

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究
随着我国经济的发展和低空交通发展的不断壮大，民航运输在我国的重要性越来越受
到重视。

因此，掌握民航客运量的影响因素，对于民航运输管理和未来规划具有重要意义。

本文基于线性模型，研究了民航客运量的影响因素及其预测。

首先，本文收集了2010年至2019年我国民航客运量及其相关因素的数据，包括GDP、旅游人数、燃油价格、航线数量、机场数量等。

对于变量选择，本文采用相关性分析和逐
步回归的方法，得出了影响因素为GDP、旅游人数、航线数量和机场数量。

这些因素与民
航客运量的关系呈现出线性相关性。

接着，本文利用多元线性回归模型对影响因素进行分析。

模型的结果表明，影响民航
客运量的最显著因素是GDP，其次是旅游人数和航线数量。

在机场数量的影响上，与预期
不同，其影响程度较小。

在预测方面，本文使用了回归模型的方法，预测了未来3年的民航客运量。

预测结果
表明，未来3年我国民航客运量将保持高速增长态势。

其中，2020年预测值为6.27亿人次，2021年预测值为6.91亿人次，2022年预测值为7.58亿人次。

这也进一步验证了本文建立的模型的可靠性和准确性。

综上所述，本文基于线性模型，通过对影响民航客运量的因素进行分析和预测，提出
了一些对于民航管理和未来规划的建议。

其中，对于政府部门，应该加大对于民航运输基
础设施建设的投入，以保障日益增长的市场需求；对于航空公司，则应该根据市场需求，
加强航线的拓展和优化服务，提高核心竞争力。

我国民航客运量分析

我国民航客运量分析一、前言随着社会的进步，人民生活水平的提高，越来越多的人们选择航空这个交通方式，为合理安排班机数量，估计每年我国民航客运量显得非常有必要。

本文利用我国的历年相关数据，运用SAS软件对数据进行分析，研究1978-1993年我国民航客运量y（万人）与国民收入x1（亿元）、消费额x2（亿元）、铁路客运量x3（万人）、民航航线里程x4（万千米）、来华旅游人数x5（万人）的关系。

分别采用逐步回归和岭回归两种方法建立线性模型，通过相关比较，选出较优的线性回归模型。

一、关键词相关分析回归诊断逐步回归岭回归决定系数二、数据来源数据来源于由吴诚鸥、秦伟良编著的《近代实用多元统计分析》教材，气象出版社出版。

见附表1附表一：1978-1993年我国民航客运量的情况表三、数据处理结果及结论分析：1、用SAS软件画出y与x1、x2、x3、x4、x5的散点图如图一所示：图一：从散点图可以看出除铁路客运量外（x3），我国民航客运量（y）与国民收入（x1）、消费额（x2）、民航航线里程（x4）、来华旅游人数（x5）之间均存在明显的线性关系，说明建立线性模型有意义。

2、相关分析说明国民收入、消费额、民航航线里程数、来华旅游人数与我国民航客运量的线性相关关系比较密切，而y与x3的相关系数只有0.2269，说明铁路客运量与我国民航客运量没有明显的线性相关性，与散点图的分析相一致。

同时x1与x4、x5的相关系数也达到了0.9以上，说明自变量之间也存在明显的线性相关性。

3、参数估计和复共线性的回归诊断根据参数估计可知x3、x4、x5的参数估计的P值小于0.05，可以拒绝参数为零的原假设即自变量x3、x4、x5对因变量y有显著影响。

而x1、x2的参数估计的从复共线性诊断结果中我们可以看到vif值分别为1951.54281、1551.73196、3.97007、13.65963、53.63262几乎都大于10，条件系数非别为1.00000、3.84490、11.01827、32.08138、49.82473，大部分大于3，说明自变量之间存在复共线性关系。

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究【摘要】本研究基于线性模型，探讨了民航客运量的影响因素和预测方法。

在研究中，通过对线性模型在民航客运量研究中的应用进行分析，找出了影响客运量的主要因素。

在基于线性模型的客运量预测方法中，结合实际数据进行案例分析，验证了模型的有效性。

通过对模型的评价和改进，提出了进一步完善模型的建议。

研究结论总结了本研究的成果，并展望了未来研究的方向。

通过本研究，可以更好地理解民航客运量的预测和影响因素，为民航业的发展提供参考和指导。

【关键词】民航客运量、线性模型、影响因素、预测、案例分析、模型评价、改进、研究成果、展望、结论。

1. 引言1.1 研究背景民航业作为国民经济的重要组成部分，其客运量的增长和变化对于国家经济发展具有重要影响。

随着经济全球化和航空技术的飞速发展，民航客运量规模不断扩大，客流结构也不断变化，因此客运量的预测研究成为民航管理和规划的重要课题。

在过去的研究中，线性模型一直被广泛应用于民航客运量的研究中。

线性模型通过对不同影响因素的线性组合进行建模，能够较为准确地描述客运量与各种因素之间的关系，为预测和规划提供科学依据。

目前对于基于线性模型的民航客运量影响因素和预测方法的研究仍然存在不足，尤其是在结合实际案例进行深入分析方面。

进一步深入研究基于线性模型的民航客运量预测方法，并通过案例分析验证其准确性和可行性，具有重要的理论和实践意义。

本文旨在通过对线性模型在民航客运量研究中的应用、客运量影响因素的分析、基于线性模型的客运量预测方法探讨等内容展开研究，旨在为民航业的发展和管理提供有益参考。

1.2 研究意义民航客运量一直是一个国家经济发展和交通运输领域的重要指标。

对民航客运量进行影响因素研究和预测具有重要的理论和实践意义。

民航客运量的增长与国家经济发展、城市化进程、旅游业发展等因素密切相关，通过分析民航客运量影响因素可以更好地把握国家经济和社会发展的脉搏。

对民航客运量进行准确的预测可以为航空公司和政府部门提供决策参考，有利于合理规划航空运输资源和优化运输服务。

我国各阶段民航客运量的回归分析模型

题目我国各阶段民航客运量的回归分析模型学生姓名张栋栋学号 ********** 所在学院数学与计算机科学学院专业班级数应1101班指导教师李晓康 __ ____完成地点陕西理工学院 ___2015年5月10日我国各阶段的民航客运量的回归分析模型张栋栋(陕西理工学院数学与计算机科学学院数学与应用数学2011级数应1班,陕西汉中 723000)指导教师:李晓康[摘要] 为了研究我国民航客运量的变化规律及其原因，通过对我国部分年份民航客运量数据进行统计和收集，运用多元线性回归分析的方法并建立相关模型，找出影响我国民航客运量的主要因素，并对模型进行评价分析，为以后我国民航发展提供科学依据。

[关键词] 民航客运量回归分析相关性阶段1.引言民航业作为科技型新兴产业，在我国众多行业中占有重要以及特殊的地位.伴随着整个国民经济的发展而不断发展壮大，民航产业作为国民经济的重要行业，同时作为民用相对先进方便的交通运输方式，是我国运输行业中必不可少的一部分,它的发展程度深刻反映了一个国家的经济水平,也对我国贸易和旅游业有着巨大的贡献,也越来越受到国家的重视[8]。

我国航空业起步较晚，但发展速度较快，民用航空业伴随着经济的增长也不断迅猛壮大，运输能力显著增强，据工信部提出到2020年民用飞机年产收入将超过1000亿元，然而面对难得的机遇，要求航空企业制定合理的决策，促进民航企业进行更好地进行收益管理。

目前国内很多学者的研究范围包括对我国民航空间格局与竞争态势的研究，对我国民航客运价格定价机制与制改革的探讨，以及运用各种共统计方法对民航客运需求的研究。

本文在一定的数据分析上，针对一定的时间段我国民航客运量的部分影响因素：国内生产总值、居民消费、铁路客运量、民航航线历程、来华旅游人数，并分两个时间段对我国民航客运量的变化趋势及成因做出了研究，运用多元回归分析的方法对后续民航客运分析与预测打下基础，并且对每个建立的模型进行了对比，得到一个最好的关于我国民航客运量的回归模型，根据模型对我国目前民航运输业发展中面临的问题提出有效建议，提高我国民航的市场竞争力，最后对全文进行评价及总结。

我国民航客运量影响因素分析及建模预测

我国民航客运量影响因素分析及建模预测在我国的民航业发展中，客运量一直是一个非常关键的指标。

因为随着社会经济的不断发展，民航客运量的增长需要充分考虑各种影响因素，从而制定出符合实际的发展策略。

本文将分析我国民航客运量的主要影响因素，并建立相应的预测模型，以期为我国民航业的可持续发展提供参考。

一、民航客运量影响因素分析1.宏观经济因素宏观经济因素是影响民航客运量的主要因素之一。

随着经济的不断增长，人民生活水平的提高以及旅游行业的发展，民航客运量也会相应增长。

此外，宏观经济、货币和财政等也会对民航客运量产生一定影响。

2.航空公司和航班因素航空公司的管理、经营和市场推广等因素都会直接影响到民航客运量的增长。

航班数量、航线网络、航班时刻的选择等也会对客运量产生影响。

航班的准点率、航班的服务质量等也是影响客运量的因素之一。

3.旅游业发展随着旅游业的发展和国际旅游的兴起，民航客运量也会相应增长。

旅游业的繁荣将引起人们的出游热情，提高机票需求量。

4.城市规划和交通发展城市规划和交通发展也是影响民航客运量的因素之一。

城市的繁荣和发展将带动航空客运的需求量，而交通工具密集度高的地区机场的使用率也会相应较高。

二、建模预测为了预测我国民航客运量的发展趋势，我们可以通过建立回归模型或时间序列模型来进行预测。

1.回归模型回归模型是一种基于相关分析的建模方法，可以通过分析各个影响因素对民航客运量的影响程度，建立预测模型。

例如，通过多元线性回归分析，可以得出民航客运量与宏观经济因素、旅游业发展和城市规划等因素的相关系数。

2.时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据的建模方法，可以将历史数据分析后得出的规律应用于未来的预测中。

例如，通过ARIMA模型或Holt-Winter模型等时间序列模型，可以预测出未来几年民航客运量的变化趋势。

三、结论综上所述，我国民航客运量的增长需要考虑各种影响因素，从而制定出符合实际的发展策略。

宏观经济因素、航空公司和航班因素、旅游业发展和城市规划和交通发展等都是影响民航客运量的主要因素。

北航数理统计大作业(逐步回归)

北京航空航天大事BEIHANG UNIVERSITY应用数理统计第一次大作业学号：______姓名：______________班级： __________20 15年12月民航客运量得多元线性回归分析摘要：本文为建立以民航客运量为因变量得多元线性回归模型，选取了199 6年至2013年得统计数据，包含国民生产总值，民航航线里程，过夜入境旅游人数，城镇居民可支配收入等因素，利用统计•软件SPSS对各因素进行了筛选分析，采用逐步回归法得到最优多元线性回归模型，并对模型得回归显著性、拟合度以及随机误差得正态性进行了检验，并采用201 4年得数据进行检验，得到得结果达到预期，证明该模型建立就是较为成功得.关键词：多元线性回归，逐步回归法，民航客运量0、符号说明变量符号民用航空客运量Y国民生产总值X,民航航线里程X3城镇居民人均可支配收入X51、引言随着社会得进步，人民生活水平得提高，如何获得更快捷方便得交通成为人们日益关注得问题•因为航空得安全性，快速且价格水平越来越倾向大众，越来越多得人们选择航空这种交通方式。

近年来，我国得航空客运量已经进入世界前列，为掌握航空客运得动态，合理安排班机数量•科学地对我国民航客运量得影响因素得分析，并得出其回归方程，进而能够估计航空客运量就是非常有必要得。

本文收集整理了与我国航空客运量相关得历年数据，运用SPSS软件对数据进行分析，研究199 6年起至20 13年我国民航客运量y（万人）与国民生产总值Xi（亿元）、铁路客运量X2（万人）、民航航线里程X3 （万公里）、入境过夜旅游人数X4 （万人）、城镇居民人均可支配收入X5 （元）得关系。

采用逐步回归法建立线性模型，选出较优得线性回归模型。

2、数据得统计与分析本文在进行统计时，查阅《中国统计摘要》，《中国统计年鉴2 0 14》以及中国知网数据查询中得数据，收集了 19 96年至201 3年各个自变量因素得数据，分析它们之间得联系。

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究民航客运量是反映一个国家或地区经济和交通水平的重要指标，对于机场、航空公司、政府以及相关行业都具有重要意义。

本文使用线性模型来研究民航客运量的影响因素以及进行预测。

一、数据收集及处理本文选取了2010年至2019年中国民航客运量的年度数据，并收集了以下7个可能影响民航客运量的变量的年度数据：国内生产总值、人口数量、城镇化率、旅游收入、石油价格、航空公司数量、机场数量。

对数据进行清洗和缺失值处理后，得到了一个含有70个数据点和7个变量的数据集。

二、线性模型建立使用多元线性回归模型进行分析。

首先引入散点图可以看到，多个自变量与因变量之间都存在一定的线性相关性，但是并不是完全线性相关。

同时观察各自变量之间的相关系数。

结果显示，除了国内生产总值和人口数量之间存在比较强的相关性外，其他变量之间相关性不明显。

由于自变量之间的相关性较弱，因此可以采用常规的多元线性回归模型。

首先采用正则化方法，对变量进行筛选，最终选择了国内生产总值、城镇化率、石油价格、航空公司数量和机场数量这5个自变量，并对其建立了多元线性回归模型。

三、结果分析回归结果表明所选自变量对民航客运量均有显著的影响。

其中，人均国内生产总值和城镇化率是正相关的；而石油价格、航空公司数量和机场数量是负相关的。

同时，我们可以通过拟合结果来对未来民航客运量进行预测。

采用平均绝对百分比误差（MAPE）作为预测准确度的评价指标，对预测结果进行评估。

得到的MAPE为6.51%，表明该模型的预测准确度较高。

四、结论通过线性模型分析，我们发现国内生产总值、城镇化率、石油价格、航空公司数量和机场数量对民航客运量都具有显著的影响。

其中，国内生产总值和城镇化率的提高会促进民航客运量的增长；而石油价格、航空公司数量和机场数量的增加则会抑制民航客运量的增长。

根据预测结果，未来民航客运量还将保持较高增长速度。

这些结果为政府、机场、航空公司等相关行业提供了指导和参考。

如何使用逻辑回归模型进行航空客流预测(Ⅰ)

航空客流预测是航空公司和机场管理部门的重要工作之一。

通过对未来客流量的合理预测，可以更好地安排飞机的航线和座位，提高运营效率，减少资源浪费。

逻辑回归模型是一种常用的客流预测方法，它可以通过对历史数据的分析和建模，来预测未来客流的情况。

本文将探讨如何使用逻辑回归模型进行航空客流预测。

1. 数据收集与准备在使用逻辑回归模型进行航空客流预测之前，首先需要进行数据的收集和准备工作。

这包括收集历史客流数据、航班信息、机场情况等相关数据，并进行数据清洗和处理。

在数据清洗过程中，需要处理缺失数据、异常值和重复数据，以保证数据的质量和准确性。

同时，还需要对数据进行特征选择和转换，以便适应逻辑回归模型的要求。

2. 模型建立与训练在数据准备工作完成后，接下来就是建立逻辑回归模型并进行训练。

逻辑回归模型是一种广义线性模型，它可以用来预测二分类或多分类问题。

在航空客流预测中，通常将客流量划分为高、中、低三个等级，然后使用逻辑回归模型来预测客流量所属的等级。

在模型建立过程中，需要将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集数据来训练模型，并使用测试集数据来评估模型的性能。

3. 模型评估与优化在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化，以确保模型的预测性能达到要求。

评估模型的常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等，这些指标可以帮助我们判断模型的预测效果。

如果模型的性能不理想，可以尝试调整模型的参数或者使用特征工程的方法来优化模型。

4. 模型应用与预测经过评估和优化后，逻辑回归模型就可以用来进行航空客流预测了。

在预测过程中，需要将实时的航班信息和机场情况输入到模型中，然后模型会根据历史数据和建立的模型来预测未来客流量的情况。

预测结果可以帮助航空公司和机场管理部门做出合理的决策，提高运营效率和服务质量。

5. 模型监控与更新最后，建立好的逻辑回归模型需要进行监控和更新，以适应不断变化的客流情况。

在模型应用的过程中，需要不断收集新的数据并更新模型，以确保模型的预测性能始终保持在一个较高的水平。

影响民航客运量的相关因素分析

影响民航客运量的相关因素分析摘要：民航客运量受到很多因素的影响，本文选取了国民收入、铁路客运量、民航里程数与来华旅游入境人数四个具有代表性的指标，通过运用线性回归的方法来对这些影响因素进行相关的定量分析，并建立相关模型。

试图为我国的民航业的发展提供一些有参考价值的预测和信息。

关键词：民航客运量、影响因素、线性回归、定量分析一、航空业现状与影响因素分析航空运输作为现代化运输方式，其发展程度直接能反映一个国家的经济水平。

我国航空业发展起步较晚，最近几年虽然发展非常迅速，但是和国际上的航空公司相比还是有很大差距，而随着改革开放的进一步加深，民航业要面临更多的激烈竞争。

因此，加强对民航业的重视与研究，提高民航业的改革和发展，可以有效提升民航业的竞争力。

（一）民航客运量的现状分析近年来，我国的民航业发展迅速，在起步的近20年的时间里，平均增长速度在年15%左右，最近两年增速加快。

但是相对于国内航线的迅猛发展，国际航线却很疲软。

进入21世纪以来，我国航空业开始采用统一的标准，2002年实行政企分离以来，我国航空运输量呈现明显的增长趋势。

（二）民航客运量影响因素分析影响民航客运量的因素有很多，综合有关学者和该领域的专家的观点和意见，我们得出有着最直接影响的是国民收入、铁路客运量、民航里程数与来华旅游入境人数四个指标。

国民收入是一个国家整体经济的直接反映，而航空业在本国的发展更是与经济的好坏息息相关；铁路客运作为我国客运最为重要的运输，会和航空业形成一定的竞争；民航里程数反映了行业的发展水平，最后入境旅游人数也是与航空客运量有直接关联。

二、数据来源与分析本文主要以中国统计年鉴2002-2012历年的数据作为数据来源，从中采集了国民收入、铁路客运量、民航里程数与来华旅游入境人数历年的数据，如下图一：数据分析：以年份为横轴，作出四个解释变量和被解释变量的走势图。

为了避免异方差，这里我们对原始数据去自然对数处理。

从图中我们可以看出四个解释变量和被解释变量的走势相同。

应用回归分析论文

浙江财经学院东方学院《应用回归分析》课程论文论文题目：我国民航客运量的因素分析学生姓名徐妙学期 2012-2013学年第一学期分院信息专业统计学班级10统计1班学号 1020430112教师彭武珍成绩2013年 1 月 1 日我国民航客运量的因素分析摘要：随着人们生活水平的提高，对交通工具的选择也逐渐发生变化。

从最开始单调的汽车、轮船，到现在的动车、火车、飞机、地铁，存在多种选择，在与家人出门游玩时也更加方便。

在此主要研究民航的客运量，从过去到现在他的发展趋势如何，主要存在哪些客观因素对他造成影响，今后的预测走势又如何等一系列问题将一一分析。

其中所用数据均来自《中华人民共和国统计年鉴》，所做的检验结果均由统计软件spss17.0提供。

关键字：回归、相关性、显著性、检验。

1引言伴随着经济的发展，人们的生活水平也随之增加了，同时带来了消费水平和消费观念的改变；与此同时也促进了经济的增加。

为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，我们以民航客运量作为因变量y ，以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。

y 表示民航客运量（万人），x1表示国民收入（亿元），x2表示消费额（亿元），x3表示民航航线里程（万公里），x4来华旅游入境人数（万人）。

我们可以对此作一些猜测：我国民航客运量可能随着国民收入的增加而增加，随着铁路客运量的增加而减少，随着民航航线里程的增加而增加，随着来华旅游入境人数的增加而增加。

根据《中华人民共和国年鉴》获得1978—2005年的统计数据（见附录）。

利用spss17.0软件通过建立回归模型分析我国民航客运量主要受到哪些因素的影响，通过回归模型的建立反映我国经济水平发生的变化。

2预备知识2.1多元线性回归模型2.1.1多元线性回归模型的一般形式设随机变量y 与一般变量px x x ,...,,21的线性回归模型为εββββ+++++=p p x x x y ...22110，其中：p 为解释变量的数目，0β为回归常数，p ββ...,1称为回归系数，ε是随机误差。

对时间序列的ARIMA调整与回归分析——以民航客运统计为例

一
个有效的工具。
关键词：时间序列；季节调整；回归分析
中图分类号：０１．２２１文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ８Ｘ２１）３０８ —４０７９４（０００ — ０２０
我国民航客运量的定量研究文献回顾
美国麻省理工大学航空运输实验室的研究认为，市场预测准确度每提高１％，０航空公司收益可以提高１４％一％。正确预测民航客运量，对国家的交通发展和资源配置优化，以及民航企业的投资、经营管理有重要作用… 。然而，笔者对ＣＫ数据库检索 “ ＮＩ民航客运量”和 “ 预测”２个关键词，发现我国关于民航客运量预测方面的研究成果极为有限。２０ —０９００２０年间仅能检索到８篇论文直接以民航客运量的预测方法为
郑彦
（厦门城市职业学院，福建厦门３１０６０８）
摘要：以２０ — ０９年我国民航客运统计数据为样本。提出了采用ＡＩ０３２０ＲＭＡ模型对时间序列进行预处理之后进行
回归分析的研究方法。实证分析表明，ＲＭＡＩＡ模型与回归分析相结合为基于月度数据的时间序列定量分析提供了
前国内民航客运的定量研究中普遍使用年度数据进行回归分析主要是为了避免处理月度数据的季节波动问题。这一解决
方法虽然避开了不稳定性的问题，却不可避免地造成了数据
Ｅ五垂圃
图１２－０９￣３２０年我国民航客运量时间序列图的浪费和样本容量大幅下降，影响了研究的有效性。为了研究我国民航客运量的季节波动性，本文采用Ｅｉｓ．软件中的季节调整模块配合西班牙国家银行（ａｃｅｓａａ开发的ＴＡＯＳＡＳｖｗ５ｅ０Ｂｎｏｐｎ）ｄＥＲＭ／Ｔ软件对上Ｅ

如何使用逻辑回归模型进行航空客流预测(五)

逻辑回归模型是一种常用的预测模型，它在航空客流预测中具有重要的应用价值。

通过逻辑回归模型，航空公司可以更准确地预测航班客流量，合理安排航班计划和资源配置，提高运营效率，降低成本，提升服务质量。

本文将从逻辑回归模型的基本原理、建模步骤和应用实例等方面进行探讨。

逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的统计学习方法。

它的基本原理是通过一个或多个自变量的线性组合来预测一个二元输出变量的概率。

在航空客流预测中，逻辑回归模型可以用来预测某一航班在特定时间内的客流量高低，以帮助航空公司合理安排机型和座位数量，避免资源浪费和供需失衡。

与传统的线性回归模型相比，逻辑回归模型更适用于处理分类问题，能够更准确地对航空客流进行分类和预测。

建立逻辑回归模型的步骤主要包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型训练和模型评估等。

首先，需要收集与航空客流相关的数据，包括航班信息、机票销售记录、航班延误情况、天气影响等。

然后对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。

接下来，需要进行特征选择，选择与客流预测相关的特征，如航班时间、航线距离、节假日影响等。

然后，利用清洗后的数据建立逻辑回归模型，并进行模型训练和参数优化。

最后，通过交叉验证等方法对模型进行评估，选择最优的模型并进行预测。

逻辑回归模型在航空客流预测中的应用实例主要包括客流量预测、延误预测和航班调整等方面。

通过对历史客流数据的分析和建模，航空公司可以根据航班时间、航线距离、机型等因素来预测未来一段时间内的客流量，从而合理安排机型和座位数量。

同时，逻辑回归模型还可以帮助航空公司预测航班的延误概率，及时调整航班计划，提高航班准点率和乘客满意度。

此外，逻辑回归模型还可以通过实时客流数据进行预测，帮助航空公司调整航班计划，适应突发事件和市场需求的变化。

总之，逻辑回归模型在航空客流预测中具有重要的应用价值。

通过合理建立逻辑回归模型，航空公司可以更准确地预测客流量，提高运营效率，降低成本，提升服务质量。

基于线性回归的我国客运量预测模型

基于线性回归的我国客运量预测模型
摘要：为了对我国客运量进行预测，利用SPSS18.0软件建立了我国客运量的逐步线性回归模型和基于相关性分析的多元线性回归模型，并分析了两种模型的预测精度。分析表明，基于相关性分析的多元线性回归模型比逐步线性回归模型具有更好的精确度。
关键词：逐步线性回归模型；相关性分析；多元线性回归模型
0 引言
随着我国经济的不断发展，公路里程的不断增长，我国交通运输得到了较快的发展，成为我国社会生产、经济和生活中个不可缺少的重要环节。客运量作为交通量的重要组成部分，其发展变化可以影响到整个交通运输业的发展。运用科学的方法和手段对客运量进行预测，可以预知未来一定时期内运输市场需求的变化趋势以及与之相关的各种因素的变化的影响进行分析，为运输企业制定经营目标和做出各种经营决策提供依据[1]。
1 多元线性回归模型理论概述
1.1 多元逐步线性回归的思想[3]
多元逐步线性回归是一种多元统计数据分析方法，它能消除自变量之间存在的多重共线性。假设有因变量Y和m个自变量，首先观察n个样本点，构成因变量的n次观察值构成一个n维列向量Y=，和自变量，nm的观察值构成的观察矩阵X=。本文采用backward，回归（给定置信水平=0.1），将X中的所有解释变量提取出来实施对这些变量的回归，如果回归方程已经达到满意程度，则算法终止，否则，将利用被解释后的信息剔除一些与0无显著性差异的变量（即sig≥0.1=的变量）。再形成一个新的解释变量构成的观察矩阵X’，如此反复进行回归，直至达到满意精度为止。若最终的解释变量构成的观察矩阵，实施回归后，得到的Y与之间的关系就是所要求解的线性回归模型。
通过对历史资料的逐年比较、分析，发现有两个明显的特点：第一，交通量逐年增加是大趋势；第二，交通量受很多其他因素的影响较大。多元线性回归作为一种较为科学的方法，在各行各业都有较为广泛的应用，可以在获得影响因素的前提下，将定性问题定量化，确定各因素对主体问题的影响程度[2]。但是影响客运量的因素太多，如果建模时全部考虑，不仅数据量太大，而且由于某些因素对客运量的影响太小而导致模型不够精确。因此，本文选用逐步线性回归法和相关性分析法对影响因素进行筛选，并利用SPSS18.0软件建立预测模型。

中国民航客运量的回归模型(1)

回归分析论文题目:中国民航客运量的回归模型我国民航客运量的变化趋势及其成因摘要改革开放以来,中国的经济飞速发展，人民的生活水平也发生了很大的变化；民航一直是交通运输中的一种不可少的方式，一定程度上也反映了人民的生活水平的提高，为了对民航客运量做出准确地评估和预测,本文利用多元线性回归分析方法研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，数据来自《中国统计年鉴》（1981—2010年民航客运量）,利用spss软件对数据进行处理和分析.关键词多元线性回归分析、回归方程、显著性检验、相关性、民航客运量一、模型的建立与分析(一)研究我国1981年至2010年民航客运量与各影响因素之间的关系1)数据来源：《中国统计年鉴》（1981—2010年民航客运量）如下表1表1.我国民航客运量与影响因素2）研究方法：建立y 与自变量53412,,,,x x x x x 的多元线性回归模型如下：10122334455y=+ββχ+βχ+βχ+βχ+βχ+ε其中 E(ε)=0 var （ε）=2σ3)实证分析：（1）对收集数据作相关分析，用spss 软件计算增广相关矩阵，输出结果如下表2.相关性从相关矩阵看出，y 与1x ,2x ,4x ,5x 的相关系数都在0.9以上，说明所选自变量与y 高度线性相关的，用y 与自变量做多元线性回归是合适的。

y 与3x 的相关系数3y r =0.809，p 值=0，这说明铁路客运量对民航客运量影响较弱。

一般认为铁路客运量与民航客运量之间呈负相关，铁路与民航共同拥有旅客，乘了火车就乘不了飞机。

但就中国的实际情况分析我国居民收入普遍不高,一般外出、旅游乘火车的比较多，而且随着我国铁路建设越来越普遍，乘坐火车外出的人也越来y 民航客运总量（万人） x1GDP（万元）x2居民消费（万元） x3铁路客运量（千人）x4民航航线里程（万公里） x5来华旅游入境人数（万人） Pearson 相关性y 民航客运总量（万人） 1.000 .996 .994 .809 .936 .932 x1GDP （万元） .996 1.000 .995 .820 .929 .922 x2居民消费（万元） .994 .995 1.000 .784 .950 .937 x3铁路客运量（千人） .809 .820 .784 1.000 .597 .622 x4民航航线里程（万公里） .936 .929 .950 .597 1.000 .978 x5来华旅游入境人数（万人）.932 .922 .937 .622 .978 1.000 Sig. （单侧）y 民航客运总量（万人） . .000 .000 .000 .000 .000 x1GDP （万元） .000 . .000 .000 .000 .000 x2居民消费（万元） .000 .000 . .000 .000 .000 x3铁路客运量（千人） .000 .000 .000 . .000 .000 x4民航航线里程（万公里） .000 .000 .000 .000 . .000 x5来华旅游入境人数（万人）.000.000.000.000.000.愈多。

SPSS实验回归分析

回归分析一．实验描述：中国民航客运量的回归模型。

为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，我们以民航客运量作为因变量Y，以国民收入（X1)、消费额（X2）、铁路客运量（X3）、民航航线里程（X4）、来华旅游入境人数（X5）、为主要影响因素。

数据如下表。

试建立Y与X1--X5之间的多元线性回归模型。

二．实验过程描述及实验结果(1)该表格中输出了5个自变量和1个因变量的一般统计结果，包括各自变量与因变量的平均值，标准差和个案数16。

该表格中列出了各个变量之间的相关性，从该表格可以看出因变量Y和自变量X1之间的相关系数为0.989，相关性最大,。

因变量Y与自变量X3之间相关系数为0.227，相关性最小。

(3)该表格输出的是被引入或从回归方程中被剔出的各变量。

说明进行线性回归分析时所采用的方法是全部引入法Enter。

因变量为Y。

(4)该表格输出的是常用统计量。

从该表看出相关性系数R为0.999，判定系数R2为0.998，调整的判定系数为0.997，回归估计的标准误差为49.49240。

该表格输出的是方差分析表。

从这部分结果看出：统计量F为1.128E3;相伴概率值小于0.01，拒绝原假设说明多个自变量与因变量Y之间存在线性回归关系。

Sum of Squares一栏中分别代表回归平方和(1.382E7)，残差平方和(24494.981)以及总平方和(1.384E7)，df为自由度。

判定系数R2=0.99855。

该表格为回归系数分析。

其中Unstandardized Coefficients为非标准化系数，Standardized Coefficients为标准化系数，t为回归系数检验统计量，sig为相伴概率值。

由表知t检验的相伴概率值均小于0.01，拒绝原假设，说明个变量与因变量之间均有显著线性相关关系。

从表格中可以看出该多元线性回归方程为：y=450.909+0.354 X1-0.561 X2-0.007 X3+21.578 X4+0.435 X5该表格为残差统计结果表。

研究我国民航客运量的变化趋势及成因--2

究我国民航客运量的变化趋势及成因--2研究我国民航客运量的变化趋势及成因作者：李伟指导老师：谭立云(华北科技学院基础部计算B101 )摘要:随着经济的全球化，中国也已经加入WTO，和外界有了更多的联系和交易，搭上了快速发展经济的列车。

国民的生活水平也有了显著的提高，特别是出行更加便利了，尤其是我国民航客运量的快速增长。

于是为了了解它的增长规律和影响因素，应用回归分析和spss软件做定量分析。

包括国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游入境人数五个方面。

找出其中真正影响因素，剔除次要因素，给出回归方程。

根据现在经济状况，作出预测分析，提出有效建议。

关键词：名航客运量、成因、spss软件、建议abstract: With the globalization of economy, China has also added to the WTO, and the outside world have more contact and trading, build on the rapid development of economy train. The national standard of living increased significantly, especially travel more convenient, especially the rapid growth in China's civil aviation passenger. So in order to understand its growth rules and influence factors, the application of regression analysis and SPSS software do quantitative analysis. Including the national income, spending, railway passenger loads, civil aviation routes, in China tourism entry number 5 aspects. Find out the real impact factors, eliminate the secondary factors, the regression equations are given. According to the current economic conditions, make predictions are analyzed, and the effective Suggestions.Key words: Air passenger name, cause, SPSS software, advice一前言：本论文的目的在于采用SPSS软件分析出我国民航客运量的变化趋势及成因。

计量经济学论文-《民航客运量影响因素分析》.wps

参考文献： [1] 陈力华我国民航市场的分析和预测上海交通大学学报 2003.4 [2] 曹媛民航客运量的因素分析与预测天津职业院校联合学报 2008.9
附：以下数据来源于《中国统计年鉴》
年份
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
二、模型估计结果及延伸
（一）各解释变量和被解释变量的相关性分析
用 Eviews 做的散点图：
由上图可见，被解释变量 y 与 5 个解释变量 x 有较明显的相关关系。
（二）回归分析
Eviews 的最小二乘计算结果见下图：
从上表可以看出①拟合优度 R^2=0.998，修正的可决系数为 0.997，说明模型对样本的拟合很好。②t 检验 5 个解释变量的 t 值的统计量都小于 0.05，拒绝原假设，说明 t 值检验通过，以上 5 个解释变量对被解释变量有显著性影响。
14.89 16
19.53 21.82 23.27 22.91 26.02
112110
27.72
108579 112429 122645 113807 95712 95081 99693 105458
32.43 38.91 37.38 47.19 50.68 55.91 83.66 96.08
来华旅游
一、背景
随着社会的进步，人民生活水平的提高，时间观念的增强，越来越多的人们不再满足于火车和汽车等传统交通工具，为了去更远的地方、也为了节约更多时间，选择飞机这种交通方式出行的人数量逐步增加。那么民航客运量都受哪些因素影响着呢？
影响民航客运量的因素很多，但主要因素可能是：①国民总收入 ②消费额 ③ 铁路客运量 ④民航航线里程 ⑤来华入境旅游人数因此，本文选取 1994 年至 2009 年这一阶段的数据，运用 EVIEWS 软件从以上几方面，对数据进行分析。研究国民总收入 X1（亿元）、消费额 X2（亿元）、铁路客运量 X3（万人）、民航航线里程 X4（万公里）、入境旅游人数 X5（万人）对民航客运量 Y（万人）的影响及影响程度。建立多元线性模型，通过相关比较，选出较优的线性回归模型。从而得出影响民航客运量的主要因素以及预测我国航空业发展。

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究

基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究随着社会经济的不断发展，民航客运量成为了一个国家交通运输领域的重要指标之一。

而影响民航客运量的因素也是多种多样的，包括经济因素、政策因素、地理因素等等。

对于民航客运量的影响因素进行深入的研究，并且进行预测分析，对于国家交通运输发展具有重要的意义。

本文将以基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究为主题，通过对不同影响因素的分析，建立相应的数学模型，通过对历史数据的回归分析，来预测未来民航客运量的发展趋势。

一、研究背景民航客运量作为国家交通运输发展的重要指标之一，其受多种因素的影响。

从宏观层面来看，经济因素、政策因素、地理因素等都会对民航客运量产生影响。

而从微观层面来看，旅客出行需求、航空公司的运营策略等因素也会对民航客运量产生影响。

研究民航客运量影响因素与预测具有重要意义。

二、相关研究在国内外学术界，关于民航客运量影响因素与预测的研究已经有了一定的积累。

国外学者在这方面的研究比较成熟，已经形成了一定的理论体系，并且在实践中也取得了一定的成果。

而国内学者对于民航客运量影响因素与预测的研究相对较少，更多的是停留在定性分析的阶段，较少使用数学模型进行深入研究。

三、研究内容1. 民航客运量的影响因素本研究将对民航客运量的影响因素进行分析，主要包括经济因素、政策因素、地理因素、旅客需求等多个方面。

在经济因素方面，将考虑国民经济总量、人均收入水平等指标对民航客运量的影响。

在政策因素方面，将考虑航空公司竞争政策、政府航空政策等对民航客运量的影响。

在地理因素方面，将考虑航线网络、航空港口布局对民航客运量的影响。

在旅客需求方面，将考虑旅游需求、商务需求等对民航客运量的影响。

2. 建立线性模型在分析了民航客运量的影响因素之后，将根据分析结果建立相应的线性模型。

以民航客运量为因变量，以经济因素、政策因素、地理因素、旅客需求等为自变量，运用数学方法建立线性回归模型，来描述民航客运量与各影响因素之间的关系。