FORECASTING AIR TRAFFIC VOLUMES USING SMOOTHING
TECHNIQUES
Journal Name:
- Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
For many years, researchers have been using statistical tools to estimate parameters of macroeconomic models.
Forecasting plays a major role in logistic planning and it is an essential analytical tool in countries’ air traffic
strategies. In recent years, researchers are developing new techniques for estimation. In particular, this
research focuses on the application of smoothing techniques and estimation of air traffic volume. In this study
four air traffic indicators including total passenger traffic, total cargo traffic, total flight traffic and commercial
flight traffic were used for forecasting. Also seasonal effects of these parameters were investigated. As analysis
tools, classical time series forecasting methods such as moving averages, exponential smoothing, Brown's single
parameter linear exponential smoothing, Brown’s second-order exponential smoothing, Holt's two parameter
linear exponential smoothing and decomposition methods applied to air traffic volume data between January
2007 and May 2013. The study focuses mainly on the applicability of Traditional Time Series Analysis
(Smoothing & Decomposition Techniques). To facilitate the presentation, an empirical example is developed to
forecast Turkey’s four important air traffic parameters. Time Series statistical theory and methods are used to
select an adequate technique, based on residual analysis.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Uzun yıllardır araştırmacılar makroekonomik modellere ait parametrelerin tahmininde istatistik araçlar
kullanırlar. Tahminleme lojistik planlamada önemli bir yere sahiptir ve ülkelerin hava trafik stratejilerinin
belirlenmesinde kullanılan bir sayısal yöntemdir. Bu araştırmada özellikle düzgünleştirme tekniklerinin
uygulanabilirliği ve hava trafik yoğunluğunun tahminlenmesine odaklanılmıştır. Çalışma kapsamında toplam
yolcu trafiği, toplam kargo trafiği, toplam uçak trafiği ve toplam ticari uçak trafiği olmak üzere dört hava trafik
yoğunluğu parametresi incelenmiştir. Bunun yanı sıra bu parametrelere ait mevsimsel etkiler tespit edilmiştir.
İstatistik analiz araçları olarak hareketli ortalamalar, üstel düzgünleştirme, Brown’ın tek parametreli doğrusal
üstel düzgünleştirme yöntemi, Brown’ın ikinci derece üstel düzgünleştirme yöntemi, Holt’un iki parametreli
doğrusal üstel düzgünleştirme yöntemi ve zaman serilerinin bileşenlere ayırma yöntemleri gibi klasik zaman
serisi yöntemleri Ocak 2007-Mayıs 2013 döneminde gerçeklesen hava trafik yoğunluğu üzerinde uygulanmıştır.
Araştırmada klasik zaman serisi yöntemlerinin (Düzgünleştirme ve Ayrıştırma) uygulanabilirliği üzerinde
durulmuştur. Uygulamada Türkiye hava trafik yoğunluğuna ait dört parametre kullanılmıştır. Zaman serisi
istatistiki altyapısı, metotları ve hata ortalamasından yararlanılarak uygun tekniğin seçimini sağlamıştır.
- 1