联盟环境下国际航线市场份额预测方法研究

0 引 言

近年来，我国国际航空市场取得了快速发展.国际航线承运的旅客不仅来自航线两端，还来自两端衔接的航线网络，国际航线经营需要与其他航空公司合作.预测合作后产生的市场份额增量是选择合作伙伴的重要依据.我国航空公司国际航线的发展起步较晚，经验不足，在航空联盟合作中较为被动.合作协议的签订往往依靠经验，具有一定的盲目性，缺乏科学有效的方法论证，导致合作产品的收益低于预期甚至出现亏损.目前我国多家主流航空公司均已加入航空联盟，但却面临着如何充分利用联盟资源，开展高效联盟合作的难题.解决这个问题的关键，在于能否对联盟合作产品的市场份额做出科学合理的预测.

在航空市场预测方面，孙宏[1]采用引力模型预测航线航空运输需求量，并给出了模型的数学解法.何冬昀[2]首先用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行弥补，然后针对机票销售提前预订的特点，将航线历史订座数据整合成一个提前日矩阵，最后用Winters模型预测航线需求.王斌等[3]通过对时间序列法、增量法、回归分析方法、神经网络法等常用航线客流量预测方法进行分析和比较，将时间序列和神经网络预测模型进行组合，构成组合预测模型.孙宏[4]对于洲际远程航线的预测问题进行了研究，用灰色系统方法建立了B787机型洲际航线的预测模型.

上述研究工作大多针对特定的航线、机型，且对数据具有很强的依赖性，并不适用于联盟合作航线市场预测.新开国际航线缺乏各种营运数据.本文将采用QSI(Quality of Service Index)模型预测联盟合作航线的市场份额.QSI模型由波音公司运筹实验室开发[5]，被认为是计算航线市场份额可用工具.QSI模型认为对任意OD(Origin and Destination)市场，决定某航空公司市场份额的主要因素是该公司提供的航班质量和飞机有效载量等.可以从旅客选择行为出发，筛选出必要的需求影响因素，用作QSI模型的指标.通过回归分析航线营运数据，拟合出各指标的系数，建立QSI预测模型，预测航线市场份额.

胡皓月等[6]考虑了网络中不同OD市场竞争强度差异，采用多层QSI模型预测了航线产品的市场份额，但是没有考虑联盟环境下的预测问题.

航空联盟合作航线的营运采用同一服务标准、统一标识、优化中转等一系列措施，提升旅客体验，因此必须考虑这些因素对旅客选择行为的影响，改进QSI模型.本文首先分析行业国际航线营运大数据，凝练出必要的指标体系，修正QSI模型，然后建立国际合作航线市场份额预测模型，并用实例分析验证.

是的，直到现在，李莉都不知道许峰经历了什么，现在在干什么，通过父亲事业有成后过的是怎么样的生活。这对于恋人来说，是多么不科学啊，如果继续假装相爱，那是折磨。

1 改进QSI模型

对任意一个OD需求市场，分析各路径产品的航空公司品牌、航班时刻、航班机型、票价、航程时间、绕航率等因素，分别用f1,f2,…,fn表示，则航班i的QSI值为

L9(34)正交试验结果与分析见表2。根据表2结合综合评分进行分析可知，聚乙烯醇添加量对玉米秸秆淀粉-聚乙烯醇薄膜抗拉强度和变形率综合影响最大，其次是甘油添加量，玉米秸秆淀粉添加量对薄膜的抗拉强度和变形率综合影响较小。正交试验处理的最优组合是A3B1C3，正交试验表中综合评分最高的是第7组A3B1C3，因此综合考虑，确定玉米秸秆淀粉-聚乙烯醇薄膜的最优配方为玉米秸秆淀粉添加量3%、甘油添加量1.5%、聚乙烯醇添加量3.5%。

 

从表6可以看出，已经去除SegNo和RecoverySV指标.选中各指标的P值均小于0.05，属于强判定，模型的F统计量为2 159远大于1.因此本文建立的QSI指标体系共有9项指标，分别是：(1)Freq，(2)Type，(3)TimeCode，(4)AptShare，(5)SaleNet，(6)FFP，(7)TransferSV，(8)AptCoordinate，(9)Competition.

QSI模型为线性预测模型，回归计算并不困难.有了某航线上各航班的QSI值，可以用式(2)计算航班i的市场份额.

 

2.4 运行中的电压互感器谐振过电压可在三相同时发生，出现各相电压严重不平衡。将电压互感器负载全部退出，重新测量其结果与未退出负载前相同。检查电压互感器一次侧熔断器完好，在排除主变和电压互感器本身故障的可能性后，甩开电压互感器的避雷器，电压显示与未甩开避雷器之前相同，而且每次投入时的电压表指示数值均有变化。这是由于各相母线对地的相位不同，对地电容的大小有差异。另外，每次投入电压互感器时，各相的接触电阻以及同期性都随力量、速度的变化而变化，所以各相的谐振程度就不相同。

通过对单OD市场分析，可以建立某一OD市场的QSI模型.因此，本文的研究重点在于从大量历史数据中，筛选出最佳的f1,f2,…,fn指标，计算出相应系数，构建改进的QSI模型.

1.1 模型指标的初步选取

OD市场有多个路径产品，可能是直航或者中转，中转可能是1次或2次，不同的中转机场将形成不同的绕航率，以及不同航空公司营运的航班将具有不同的服务质量，如此等等，所有这些不同属性构成了各种产品.QSI模型将产品属性用于预测其市场份额.但经典QSI模型的指标较少，仅包含机型、中转次数、频率等少量指标，不能准确反映不同产品属性产生的影响.例如对于中转次数相同、中转时间不同的产品，实际份额可能相差较大，但经典QSI模型却给出了相同的市场份额.因此，有必要补充QSI模型的指标体系.

本文参考现有研究成果，对美国达美航空公司和荷兰皇家航空公司进行调研，并对大量行业国际航线营运数据进行统计分析，最终选出对市场份额影响比较大的指标因素如下：

(1)航班频率(Freq)，频率在很大程度上决定了航班的市场份额.

(2)机型大小(Type)，用可用座位数表示.大机型客机舒适程度更高，对于旅客有较大的吸引力.

(3)时间绕航率(TimeCode)，总运行时间与该OD最短运行时间(比如直航方式)的比值.该指标能够准确反映旅客花费的旅行时间与最短旅行时间的差距.中转次数多、中转时间长的产品，时间绕航率会较大.该指标能真实反映旅客在选择同一OD不同产品所付出的时间成本差异.

(4)市场地位(AptShare)，反映了航空公司在OD市场的品牌影响力，用航空公司在航线上各机场旅客吞吐量的占比来表示，即按照航班始发、到达机场对应航空公司的市场份额来计算，如图1所示.一般而言，航空公司在某机场的市场份额越高，在对应市场的品牌知名度和对该市场的掌控力度就越高，其在以该机场为始发地或者目的的诸多产品中越占优势，市场份额越高.该指标反映出市场掌控力度大小，是民航市场分析开展实际业务时常用的重要指标之一.

  

图1 AptShare路径示意图Fig.1 AptShare path diagram

图1中，始发地为O，第1次中转点为T1，第2次中转点为T2，最终目的地为D，分别由3个航班AL1、AL2、AL3完成 3 段运输.假设P1O、P2O、P3O分别是AL1、AL2、AL3在出发机场的市场份额；P1D、P2D、P3D分别是AL1、AL2、AL3在到达机场的市场份额；表示航空公司在该OD上的市场地位.

(5)销售网络(SaleNet)，航空公司与联盟其他成员开展合作后，可通过联盟公司的销售网络增加销售机会，用分值表示(0～10分)，得分越高代表销售网络越发达.

从何光亮的解读来看，“互相帮助、互相补强”将是未来瓮福集团和开磷集团协同发展的一条基本准则，两家公司也将进入“融合发展”时期。但双方仍有可能保持各自最大的独立性，与此同时给予对方最大的帮助，甚至在必要的时候协同一致应对市场上的变化。但不管怎样，双方的关系已经由“掰手腕”走向“一家亲”。

(6)常旅客计划(FFP)，用分值表示(0～10分)，得分越高代表常旅客计划共享程度越高、服务越好.

①H2O2将粗磷酸中的有机碳氧化为CO2脱除,同时自身也会发生分解。相同投料比、相同反应时间、不同温度下的有机碳脱除率如图1所示。80℃后脱除率变化的原因:___。

(7)中转服务(TransferSV)，用分值表示(0～10分)，得分越高代表联盟合作关系越紧密，中转流程越顺畅，旅客体验越好.

(8)服务补救(RecoverySV)，用分值表示(0～10分)，得分越高代表服务补救能力越强，旅客体验越好.

(9)机场协同能力(AptCoordinate)，用分值表示(0～10分)，分为联盟基地机场与联盟外机场2类.

(10)枢纽机场的中转时间(TransitTimes)，用在机场的停留时间(min)表示.

(11)航段数(SegNo)，该条路径产品的航段数，1个起降计作1个航段.

上述第(5)～(9)共5个属性采用专家打分法进行评分.邀请中国南方航空公司和荷兰皇家航空公司负责国际事务的17位专家打分，经过第1轮的打分和第2轮的反馈和再打分，统计结果显示，专家们的评分分布比较集中.鉴于该特点，每项打分均取众数作为最后的打分结果，如表1所示.

 

表1 5个属性专家打分结果Table 1 Experts score results of five attributes

  

路径种类&合作方式 销售网络 计划 服务 补救 协同610101010 010101010 61091010 01091010 1086710 586610 100330 50330直航中转同公司中转同一联盟、不同公司中转不同联盟、不同公司中转代码共享无双边合作代码共享无双边合作代码共享无双边合作代码共享无双边合作常旅客 服务 机场

从表1可以看出，不同的联盟合作方式，指标(5)～(9)取值不同.

式中：N是服务于该OD的路径产品集合.

结合理论研究成果和业内实践，本文选择了以上11个指标作为候选指标.机票价格对旅客选择倾向性有影响，但由于机票价格实时变动，且航空公司最终所售产品的价格是商密，均不对外公布，因此由于数据不可获得，与业内所有这方面的实战研究和产品一样，本文无法把价格因素纳入模型.

1.2 指标分析

本文运用2014年国际航线实际营运数据(数据来源：Paxis、MIDT、中航信数据、OAG数据)，建立数据库，筛选QSI指标.数据记录总计390万余 条，具体数据信息如表2所示.

“风流事件”后，海力向她表示了歉意和决心，拍着胸脯对她说，竹韵，我的这颗心绝对是纯洁无暇的，我不允许任何人给你带来任何伤害。希望你能任何事都没发生过一样好好工作，共同把公司做好。面对人们的尊敬目光，竹韵反而变得平静了，她知道尽职尽责做好自己的工作，把一切做得最好，才有可能获取人们的长久尊重，才能获取所需要的一切。

 

表2 数据库信息表Table 2 Header of database

  

表名airportloc AptLoc_201506 alliance记录条数11 057 11 388 64 120 877 340 536 340 536 2 852 571 402 099备注CS201408W FS201408 FSchedule201408 ODpath201408 ODpax201408含义机场坐标机场坐标联盟表代码共享航班表航班信息表航班信息表路径信息表OD旅客量表记录2015年前全球加入三大航空联盟的航空公司记录2014年8月有代码共享航班的航班信息航班信息表中时间格式数据转换原始2014年8月航班信息表原始2014年8月路径信息表原始2014年8月OD旅客数量信息

对模型反复加入或移除变量，每一次均用AIC 准则检测，并用step函数输出最优的模型，即具有最低AIC值的模型，迭代过程如表5所示

再进一步对指标进行相关性分析，分析结果如表4所示.

MktShare～Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV +AptCoordinate+FFP

最终结果为：

 

表3 初选指标统计信息Table 3 Statistics of preliminary indicators

  

指标Freq Type TimeCode AptShare SaleNet FFP TransferSV RecoverySV AptCoordinate TransitTimes SegNO min.1542521.58 5582150152.2 13 2001.311.830 020.090.161 7 0665.076 010108.453 31098.064 310108.834 010108.557 1422.157 1422.310 max.median mean

 

表4 指标相关性分析Table 4 Relevance analysis of indicators

  

指标FreqTypeTimeCodeAptShareSaleNetFFPTransferSVRecoverySVAptCoordinateSegNo Freq 1.000.140.01-0.080.120.00-0.010.000.010.05 Type0.141.000.00-0.250.060.110.110.110.11-0.10 meCode0.010.001.000.000.000.010.010.010.01-0.01 ptShare-0.08-0.250.001.00-0.13-0.06-0.04-0.05-0.06-0.10 aleNet0.120.060.00-0.131.000.120.060.110.130.24 FFP0.000.110.01-0.060.121.000.470.390.29-0.35 nsferSV-0.010.110.01-0.040.060.471.000.450.14-0.46 overySV0.000.110.01-0.050.110.390.451.000.16-0.39 oordinate0.010.110.01-0.060.130.290.140.161.00-0.32 egNo0.05-0.10-0.01-0.100.24-0.35-0.46-0.39-0.321.00 Ti AS Tra Rec AptC S

首先对各候选指标做统计分析，如表3所示，列出了11个指标的最小、最大、中位数和平均值.通过对样本分布偏差分析，去除一部分错误样本和离群样本，以提高拟合的效果.对于一些路径产品数量很少的OD对(1～2个路径产品垄断了整个OD需求)，为防止个别数据点干扰数据整体规律的现象发生，本文删除了这些数据记录.

 

表5 改进QSI模型拟合过程表Table 5 Fitting process of the improved QSI model

  

指标组合MktShare～1 MktShare～SegNo MktShare～SegNo+Fre MktShare～SegNo+Freq+Competition MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV+RecoverySV MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV+RecoverySV+AptCoordinate MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV+RecoverySV+AptCoordinate+FFP MktShare～SegNo+Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV+AptCoordinate+FFP MktShare～Freq+Competition+TimeCode+AptShare+Type+SaleNet+TransferSV+AptCoordinate+FFP AIC-203 887.5-212 447.3-216 192.2-217 469.2-218 211.1-218 559.2-218 714.1-218 743.6-218 753.1-219 194.1-219 222.5-219 234.7-219 236.7-219 238.0

我们建设法治社会，常提的一个核心原则是“法律面前人人平等”，也就是说：同样的法律，不同的人，同样的适用。但这个“平等”在实践具体操作上还是会因人而异，比如根据年龄这个标准，特定年龄以上（如70岁）和以下（如18岁），同样的违法犯罪行为，在处理上会显著地从轻从宽。

8.2.1 电子地图 运用GIS地理信息技术实现灌区各机井具体地理分布位置，机井基本信息、动态数据、配水项目。基本信息有机号、成井时间、机井管理人、机井运行状态、配置水权量，年度、实时水表读、累计用水量，剩余水量和此次刷卡水量、已用水量的查询，通过年度剩余水量判断是否超用水，对超用水量机井还可实现远程强制关机，杜绝其超用水行为。

在上述工作基础上，使用R软件进行拟合测试，本文不强制要求指标系数之和为1.测试结果表明，指标体系综合表现不佳，R2仅为0.141 1，拟合结果不能反映各指标对市场份额的影响.因此考虑对指标体系进行筛选.各个路径产品来自不同的OD，每个OD市场竞争程度不同，竞争激烈程度对市场份额有一定影响.因此本文在指标体系中加入竞争程度(Competition)指标，用OD市场上可供旅客选择的路径产品数量表示.

第一种树是“白松”。说是此树挺拔高大，树干笔直，高海拔山地上高标云霄，令人仰慕。此树最奇特之处在于它有个“香环”，大约有个百十米半径环树而香，使闻者受益。此树材质亦佳，可资多用。亚兰阿姨说“白松式人物”她交往接触过多位，其优点确是堪比白松，但缺点是“一旦进入那个‘香环’，近距离深交就难相处、不可爱了”。想想也是，在书里、影视里见过的传奇天才，似乎贴身交往没几个好相与的，像艺术家罗丹、猫王等，还有好莱坞大导演卡梅隆、法国大作家萨特、商界大奇才乔布斯等，不胜枚举。

表6给出了模型中各指标的系数估计值、标准误差及其他统计量.

 

表6 改进QSI模型指标拟合表Table 6 Correlations of the improved QSI model

  

注：Multiple R-squared为0.6338,Adjusted R-squared为0.6336，F-statistic为2159 on 9&33974 DF，p-value为＜ 2.2e-16.

 

Pr(＞|t|)-9.82E-023.21E-03-30.614＜2e 1.01E-032.40E-0542.052＜2e-7.60E-052.31E-06-32.885＜2e)-1.12E-025.17E-04-21.648＜2e-2.81E-021.75E-03-16.106＜2e 4.78E-053.46E-0613.811＜2e-4.14E-049.68E-05-4.274＜0.000 3.47E-026.39E-0454.225＜2e 2.92E-021.08E-0326.981＜2e-4.96E-021.36E-03-36.488＜2e-16-16-16-16-16-16 019 3-16-16-16指标(Intercept)Flight frequency Competition Time deviation ratio(time code Market power(AptShare)Aircraft Type SaleNet Transfer service(TransferSV)Airport coordinate ability(AptCoordinate)FFP Estimate Std.Error t value

式中：αi为指标的系数，需要通过航线营运数据回归分析得到，i=1,2,…,n.

2 算例测试

随机选取中美航空市场上的87个路径产品进行算例测试.测试结果如图2所示.

  

图2 算例测试结果Fig.2 The result of case

图2中柱状图为实际市场份额，折现为使用改进QSI方法所得的市场份额预测值.从结果来看，预测的市场份额曲线基本随实际市场份额曲线波动，有些路径产品的市场份额预测值仍存在一定的误差.预测偏差用式(3)计算.

 

本算例的预测平均偏差为0.292，如果使用经典的QSI模型(指标为中转次数、机型、频率)，预测平均偏差为0.561.本文提出的改进QSI模型在预测精度上有了较大改进，可用于我国航空公司预测联盟合作效果，指导实际生产.

黑石集团下属的管道运营商EagleClaw中游公司宣布，将以9.5亿美元的现金收购美国卡普罗克中游控股公司（Caprock Midstream Holdings），交易预计年内完成。卡普罗克拥有4套天然气处理设施，其中2套在建，完工后的总处理能力将达到5.4亿立方英尺/日。此外，该公司还运营总计300英里长的管道储运设施，目前主要为特拉华盆地的勘探开发企业提供油气以及水的加工和处理服务。收购卡普罗克将有助于EagleClaw成为特拉华盆地重要的油气处理和管道储运商。

为进一步提高预测精度，在实际中可以在本文模型预测结果的基础上，根据航线分析员经验和航线运营新数据不断学习修正.

3 结论

本文对联盟合作国际航线的市场份额预测问题进行了研究.充分考虑并尝试了目前所有可用航空数据，深入分析票价、起讫时刻、旅行总时间、中转、机型、航空公司和机场服务等因素对旅客选择倾向性的影响，对传统QSI模型指标进行了扩充，甄选出最佳的指标体系，设计出改进QSI模型，并使用算例验证了改进模型的有效性.本文模型能够有效预测国际航线合作产品的市场份额，可以应用于新开航线市场份额预测、预评估联盟合作效果等.但是，由于机票价格数据的不可获得，限制了本模型预测精度的进一步提升，在数据可获得时应当加入到模型中，或者尝试其他方法弥补该缺陷，这将是后续研究改进的方向.

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目前，世界上仅有包括我国在内的18个国家已建成完整的高铁线路并开展运营，表现出良好的经济效益和社会效用。各国需要采用这种新型高效、环保的运输方式来建设本国城市、区域之间的运输线，或是推动本国与世界经济的一体化。高铁行业获得越来越多国家的认可和重视，不少国家已将高铁作为发展重点。随着我国高铁受到更多国家的青睐，其未来建设规模必将大幅增长。在全球高铁建设大发展的趋势下，中国高铁“走出去”必将成为现实。

1998年广州日报印务中心投资10亿元，引进了4条高速印报生产线，可达每小时300万对开张的产能。此后为适应报纸发行数量和版面数量不断增加，又相继进行了4次设备扩展，最终达到6条高速印报生产线，总计654万对开张/小时的产能。即使在世界范围内，当时这些生产线的配置也是相当超前的，从纸墨输送-报纸印刷-传送打包-装车发运，报纸印刷全流程实现了物料传送自动化。我们现在看到的生产系统架构都是20年前就已做出的。即使在今天，也仍是国内规模最大、配置最完善的报纸印刷生产系统之一。

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汉代，皇帝遇到重大疑难案件时，不是擅断，而是交给朝廷官员讨论。官员案件讨论的结果常常能够得到皇帝的认可，从而体现了汉代司法领域中的有限皇权，从汉代官员对几个重大疑难案件的讨论可以看出这一点。

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