機(jī)場(chǎng)擴(kuò)建、政策導(dǎo)向、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等外在因素的變化常常導(dǎo)致航空客運(yùn)量數(shù)據(jù)發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變,其模型的設(shè)定也在很大程度上存在不確定性,因此,精準(zhǔn)而穩(wěn)定地預(yù)測(cè)航空客運(yùn)量變得十分困難.為了解決以上問題,本文采用了一種時(shí)變模型平均方法(TVJMA)(Sun等,2020,2012)對(duì)全國(guó)Top 5機(jī)場(chǎng)的客運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,該方法在模型平均時(shí)基于最小化局部Jackknife準(zhǔn)則給出了最優(yōu)的權(quán)重選擇,并通過非參數(shù)估計(jì),實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)權(quán)重隨時(shí)間變化.實(shí)證結(jié)果表明,本文所采用的TVJMA方法顯著優(yōu)于其它基準(zhǔn)模型,包括Hansen和Racine (2012)的Jackknife模型平均(JMA)以及自回歸模型(AR),單整自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA),季節(jié)性單整自回歸移動(dòng)平均模型(SARIMA)和時(shí)變參數(shù)模型(TVP)等傳統(tǒng)方法.進(jìn)一步,對(duì)不同的預(yù)測(cè)步長(zhǎng),TVJMA在航空客運(yùn)量的預(yù)測(cè)效果同樣具有穩(wěn)健性.因此,TVJMA方法可以有效地降低由于航空客運(yùn)量的結(jié)構(gòu)性變化和預(yù)測(cè)模型不確定性等導(dǎo)致的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而做出精準(zhǔn)而穩(wěn)定的客運(yùn)量預(yù)測(cè). 

【文章來源】：系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2020年06期 第1509-1519頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2907354