2017年民航运输数据分析(1-9月)

2017年1-9月民航运输数据分析

10月17日上午，民航局举行月度例行新闻发布会。数据显示：9月份，民航行业实现运输飞行89.3万小时，同比增长12.4%；实现通用航空飞行7.0万小时，同比增加2.6%。第三季度，民航行业实现运输飞行275.5万小时，同比增长11.1%；实现通用航空飞行22.6万小时，同比增加1.3%。前三季度，民航行业实现运输飞行786.2万小时，通航59.3万小时，分别比去年同期增长11.4%和2.7%。今年以来，我国民航未发生运输航空事故，行业安全生产继续保持平稳态势。

民航9月份运输生产完成情况

全行业运输生产恢复两位数增长。9月份，全行业共完成运输总周转量92.8亿吨公里，同比增长11.9%。其中，国内、国际航线分别完成59.6亿吨公里、33.2亿吨公里，同比分别增长10.1%、15.3%。国内客运市场保持快速增长，国际市场有所回暖。9月份，我国航空客运市场保持良好的增长态势，全行业共完成旅客运输量4654.6万人，同比增长11.5%。其中，国内、国际航线分别完成4200.1万人、454.6万人，同比分别增长12.0%、7.5%。

航空货运市场延续较快增长态势，国际增速远超国内。9月份，我国航空货运市场表现良好，共完成货邮运输量64.4万吨，同比增长7.1%。其中，国内、国际航线分别完成45.2万吨、19.2万吨，同比分别增长2.9%、18.4%，国际航线增速超过国内航线增速15.5个百分点。新增机场和飞机情况。截至9月底，全国民航颁证运输机场数量达到227个，本月新增2个。民航运输飞机在册数为3177架，通用航空器在册数为2237架。

2017年三季度民航生产运输情况

2017年1-9月，民航全行业完成运输总周转量、旅客运输量、货邮运输量分别为796.7亿吨公里、4.09亿人、509.6万吨。三大指标同比增速分别为12.3%、12.5%、6.4%，与年初计划增速相比，分别高于计划增速0.5、1.7、1.4个百分点。预计今年三大指标分别完成1083亿吨公里、5.49亿人、712万吨，同比增长12.5%、12.6%、6.6%，能够顺利完成年初计划目标

数据来源：民航局、中商产业研究院整理

在客运方面，前三季度国内航线完成4.1亿人次，同比增长13.3%，国际航线完成4147万人次，同比增长5.2%，国内增速高于国际8.1个百分点，而去年同期国内则低于国际航线17.1个百分点。在国际旅客结构方面，与去年相比也有明显变化。前三季度，中国—北美、中国—欧洲等远程航线分别完成旅客运输量467万人、454万人，同比分别增长15.9%、19.8%，成为拉动国际旅客量增长的主要动力，而中国-日本航线旅客量同比增长5.2%，中国-韩国航线同比下降34.5%。

在货运方面，则出现与客运相反的变化。前三季度，随着外贸进出口持续回稳向好，国际航线完成货邮运输量158.6万吨，同比增长14.3%，呈高速增长态势，而国内航线同比仅增长3.2%，国际增速高于国内11.1个百分点，去年同期

国际则低于国内航线2.8个百分点。

中商产业研究院简介

中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。

中商行业研究服务内容

行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、

做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。

中商行业研究方法

中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。

中商研究报告数据及资料来源

中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会组织等发布的各类数据、年度报告、行业年鉴等资料信息。

中商的影响力

国家政府部门及权威媒体广泛报道与引用中商产业研究院专业研究结论

国内外主流财经媒体及国家政府部门大量引用中商数据及研究结论，如央视财经、凤凰财经新浪财经、中国经济信息网、国家商务部、发改委、国务院发展研究中心（国研网）等。

研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：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。找出影响民航客运量的关键因素，并建立模型为以后的预测有一个可靠的参考，提出较准确的建议。 二多元回归原理 2.1多元线性回归方程 随机变量y与一般变量x1，x2，x3，…xp的线性回归模型为 Y=a0+a1x1+a2x2+…apxp+t 其中a1,a2,a3,…ap是p+1个未知数；t为随机误差，并对其假设 E(t)=o;var(t)=b 参数a1,a2,a3…ap做最小二乘估计

中国民航国内客运量增长趋势预测(精)

中国民航国内客运量增长趋势预测 发布时间:2009-7-22 0:00:00 增长20.4%--民航上半年国内客运数据的出炉，让人惊叹不已。因为如此高的增长速度，不仅好于预期，还高于经济形势良好的2007年同期。中国民航局局长李家祥预测，考虑到7、8、9月的民航旺季刚刚到来，估计下半年国内民航市场会更加红火，全年国内客运增速将达到20%以上。 内需旺盛，航空公司纷纷调回国际航班的运力来飞国内 最新的数字显示，今年前6个月民航全行业完成运输总周转量、旅客运输量、货邮运输量分别为191.9亿吨公里、1.07亿人次和189.3万吨，其中国内航线旅客运输高速增长，同比增长20.4%。具体来看，1-6月的国内客运量呈现逐步上升的走势，前3个月的增速达到15%左右，之后增速逐月上升，5月份的增速高达26%，为近年来最高。由于需求旺盛，航空公司纷纷调回国际航班的运力来飞国内，前6个月国内航空公司取消了国际客运正班4711班。 民航国内客运量增长为何如此快？民航局有关负责人分析说，首先是国内经济企稳向好，带动了国内运量持续增长。民航业具有宏观经济"晴雨表"的交通运输行业特性，从国内外经验来看，往往较宏观经济提前复苏且反弹迅速。国家拉动内需等一系列政策措施的实施，必然首先增加人员流量，继而反映在航空运输上。 其次，为应对国际金融危机的影响，民航业推出了一系列刺激措施，效果显著。其中民航基金先征后返等降低企业运输成本的措施，帮助企业轻装上阵；加大对西部航线的补贴力度等办法，改善了航空公司的运营环境，均产生了刺激行业回暖的积极作用。 另一个重要因素是，实际票价水平大幅下降，拉动了国内航空需求。前5个月票价信息监测显示，国内航线实际收益水平为0.532元/客公里，比去年同期下降近20%。

最新中国民航客运量的回归模型7476772

中国民航客运量的回归模型7476772

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）=2σ 3)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 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 .

中国民航客运量的回归模型

回 归 分 析 论 文 题目:中国民航客运量的回归模型学校:平顶山学院 院系:数学与信息科学学院 专业:10级统计学 学号:101120154 姓名:赵春杰 日期:2012年10月26日

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）=2σ 3)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 .

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）=2σ 3)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 .

民航客运量的因素分析与预测

第10卷 第5期2008年9月天津职业院校联合学报 Jou rnal of Tianjin Vocational Institutes NO.5Vol.10Sep.2008 民航客运量的因素分析与预测 曹 媛 (天津海运职业学院,天津市 300457) 摘 要: 通过研究民航客运量的影响因素这一实际例子,展示回归分析在实际中的应用。通过对民航客运量与铁路客运量、民航航线里程、入境旅游人数和国民总收入间的分析,建立多元及一元线性回归分析模型,对民航客运量的影响因素做了相关分析,最终找出影响最大的因素。 关键词: 回归分析;民航客运量;国民总收入;显著性 中图分类号:F562.5 文献标识码:A 文章编号:1673-582X(2008)04-0121-03收稿日期:2008-05-10 作者简介:曹媛(1983-),女,天津市人,天津海运职业学院助教,主要研究高等数学及其应用。 一、应用举例 (一)多元线性回归分析的应用 下面利用回归分析法研究我国的民航客运量问题。1.对影响民航客运量的因素的多元线性回归分析 影响民航客运量的因素很多,经多方考虑与查阅资料,将从铁路客运量、民航航线里程、入境旅游人数和国民总收入四个方面对其进行分析。 表1:列举了从1990年到2003年这14年的民航客运量、铁路客运量、民航航线里程、入境旅游人数和国民总收入的数据: 表1 年 份民航客运量(万人)铁路客运量(万人)民航航线里程(万公里)入境旅游人数(万人)国民总收入(亿元)1990 166********.682746.218598.4199121788149155.913335.6521662.5199228869220483.663311.526651.91993338311211096.084152.734560.519944038113807104.564368.45466701995511795712112.94638.6557494.91996555594796116.655112.7566850.51997563093308142.55758.7973142.71998575595085150.586347.8476967.219996094100164152.227279.5680579.3620006722105073150.298344.398825420017524105155155.368901.2995727.8520028594105606163.779790.83103935.332003 8759 97260 174.95 9166.21 116603.2 利用回归分析法研究铁路客运量、民航航线里程、入境旅游人数和国民总收入对民航客运量有无影响或影响是否显著,能否对其建立线性回归方程,要经过以下几个步骤: (1)先将民航客运量设为变量y,铁路客运量设为x 1,民航航线里程设为x 2,入境旅游人数设为x 3,国民总收入设为x 4。 (2)变量y 的正态性检验。利用多元线性回归分析首先必需检验因变量y 是否服从正态分布,即检验变量y (即民航客运量)是否服从正态分布.由于数据量较大,通过计算机利用SA S 来检验。 121

杭州市(全市)民用航空客运量与民用航空货邮运量3年数据分析报告2019版

杭州市（全市）民用航空客运量与民用航空货邮运量3年数据分析报告2019版

序言 本报告以数据为基点对杭州市民用航空客运量与民用航空货邮运量的现状及发展脉络进行了全面立体的阐述和剖析，相信对商家、机构及个人具有重要参考借鉴价值。 杭州市民用航空客运量与民用航空货邮运量数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。 杭州市民用航空客运量与民用航空货邮运量数据分析报告主要收集国家政府部门如中国国家统计局及其它权威机构数据，并经过专业统计分析处理及清洗。数据严谨公正，通过整理及清洗，进行杭州市民用航空客运量与民用航空货邮运量的分析研究，整个报告覆盖民用航空客运量，民用航空货邮运量等重要维度。

目录 第一节杭州市民用航空客运量与民用航空货邮运量现状 (1) 第二节杭州市民用航空客运量指标分析（均指全市） (3) 一、杭州市民用航空客运量现状统计 (3) 二、全国民用航空客运量现状统计 (3) 三、杭州市民用航空客运量占全国民用航空客运量比重统计 (3) 四、杭州市民用航空客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、杭州市民用航空客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国民用航空客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国民用航空客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、杭州市民用航空客运量同全国民用航空客运量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节杭州市民用航空货邮运量指标分析（均指全市） (7) 一、杭州市民用航空货邮运量现状统计 (7) 二、全国民用航空货邮运量现状统计分析 (7) 三、杭州市民用航空货邮运量占全国民用航空货邮运量比重统计分析 (7) 四、杭州市民用航空货邮运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、杭州市民用航空货邮运量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国民用航空货邮运量（2016-2018）统计分析 (9)

民航客运量与GDP的线性分析

民航客运量与GDP的线性分析 根据中国民用航空局在2021年5月公布的《2021年民航行业发展统计公报》，从2021年到2021年，运输总周转量和旅客运输量都稳步上扬，根据2021年中国民航局发布的“十二五”战略规划，至2021年底，中国民航旅客承运人次将突破4.5亿，到2021年，中国将有望成为世界第一大航空客运市场，增长潜力可人。 根据十二五规划，中国民航关联产业将继续保持快速增长。首先是旅游市场规模进一步扩大，国内旅游年均增长10%，出入境旅游年均分别增长9%和8%，2021年城乡居民人均出游超过2次；其次，对外贸易由出口为主转向进出口并重，进出口总额急增，而快递业务年均增幅达20%。民航与旅游、贸易、物流相互促进，期间航空运输潜力巨大，国内民航运输能力有显著提高，预计运输机场数量达230个以上，运输机队规模2，750架，运输总周转量达990亿吨公里，旅客运输量4.5亿人，货邮运输量900万吨，年均分别增长13%、11%和10%。航班正常率高于80%。 目前，国内民航企业一致认为，2021年中国民航业利润增长不仅领先全球，还会跑赢GDP增长。虽然目前单纯追求GDP与盲目跃进的发展模式遭到普遍诟病，政府层面也调低目标显示了“调结构、促转型”的决心，将改善民生和经济发展方式的转变作为重要的考核标准，然而GDP依然是被公认为衡量国家经济状况的最佳指标之一，具有相当重要的意义。 一、基本概念 （1）旅客吞吐量：机场三大指标（旅客吞吐量、货邮吞吐量和飞机起降架次）之一，是港口行业重要统计指标。机场的旅客吞吐量是指报告期内经由航空乘坐飞机进、出港区范围的旅客数量。旅客吞吐量计算中，包括购买半票的旅客人数和乘飞机进、出港区的旅客人数，不包括免票儿童、空乘人數、以及在港区内短途客运的旅客人数。

课程设计报告中国民航客运量的变化趋势及其成因

课程设计报告 (XXX -- XXX 年度第 1学期) 名称：课程设计题目： 院系： 班级： 学号： 学生姓名： 指导教师： 设计周数：1周 成绩： 日期：年月

中国民航客运量的变化趋势及其成因 Xxx （湖北工业大学理学院武汉430068） 摘要随着经济的全球化，中国加入WTO，经济的快速的发展，国民明显的感觉到生活质量提高，特别是交通的便利，我国民航客运量快速的增长。于是，为了了解它的增长规律及影响他的因素，应用回归分析理论知识和SAS软件做定量的分析。包括国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游人数五个方面。找出其中真正影响他的因素，剔除不显著的方面。根据回归方程，在应对如今的经济壮况，给出有效的建议。 关键词民航客运量成因显著检验 一．课程设计的一、目的与要求 统计分析软件课程设计是专业必修的实践教学课程。通过课程设计使学生系统地了解SAS软件的基本统计分析功能和操作编程方法，掌握描述统计、假设检验、回归分析和方差分析等统计方法，并将此方法运用于社会经济问题的管理、决策及因素分析中。使学生了解当前统计方法应用的前沿和热点问题。 二、设计正文 1 引言 1.1民航业背景介绍 中华人民共和国成立,开创了中国历史的新纪元,也拉开了新中国民航事业发展的序幕。中国民航事业从无到有，经历过体制的变迁，国际交往的开展，到如今飞速发展的新时期，情形令人振奋。据相关资料统计，中国民航客运量已位居世界第6位。目前，中国民航开辟定期航线达1100多条，其中，国际航线130多条，通航30多个国家60多座城市，航线总里程150余万公里。全行业共有各类飞机1004架，其中运输机523架，运输总周转量由1978年的第37位上升到第10位，客运量由32位上升到第6位。 然而，当前也存在问题。首先近年来运输需求不足，客运量增速下降；第二民航企业规模小，集团化程度低，没有形成规模经济；其次民航业供大于求，运力总量相对过剩，结构不合理，这就需要有关部门的解决。 1.2应用回归分析理论知识和SAS软件 1.2.1多元线性回归方程 随机变量y与一般变量x1，x2，x3，…xp的线性回归模型为 Y=a0+a1x1+a2x2+…apxp+t 其中a1,a2,a3,…ap是p+1个未知数；t为随机误差，并对其假设 E(t)=o;var(t)=b 参数a1,a2,a3…ap做最小二乘估计

民航客运量及相关因素分析-燕苗霞

吉林财经大学研究生课程论文 论文题目民航客运量及相关因素分析 课程名称应用统计分析基础 姓名燕苗霞学号4156030001 专业应用统计硕士年级2015级 学院统计学院日期2015.12.20 （以上内容由研究生本人填写） 教师评阅意见： □95 □90 □85 □80 □75 论文成绩 □70 □65 □60 □60以下 吉林财经大学研究生学院制

《统计学研究方法》、《应用统计分析基础》 课程考核要求 一、根据本学期课程内容自行确定一个自己感兴趣的论文选题，并说明选 题的背景及意义。20分 二、对所确定的题目进行相关文献综述。30分 三、确定所选论文的写作框架（要求写三级标题大纲）。20分 四、写出学习统计的心得及你的未来学习规划。30分

一、根据本学期课程内容自行确定一个自己感兴趣的论文选题，并说明选题的背景及意义 随着经济社会的发展，人们对出行的要求越来越高，旅途的舒适性、便捷性、安全性等都是需要考虑的因素。航空运输作为目前一种最为快捷、安全的运输方式获得了迅猛发展，在国际交流、国民经济生活中正起着越来越重要的作用。我国的民航事业尚处于初步发展阶段，与发达国家相比，还有很大的差距，建设民航强国还有很长的路要走。 影响我国民航客运量的因素，不仅有经济因素、政治因素，还有天气因素、季节因素，这些因素对我国民航客运量的变化影响程度各有不同，而这些因素的不同组合也会产生不同的效果。本文运用多元回归分析法来研究分析近20年来民航客运量与相关因素之间的关系，并对因变量进行共线性检验，并消除多重共线性，最后从经济学角度对所建立的模型给出合理的解释。 二、对所确定的题目进行相关文献综述 对影响民航客运量因素进行相关研究的文献有很多。（这里要特别指出：民航客运量也称机场旅客运输量，意为出港人数；机场旅客吞吐量，意为进出港人数总和。）从方法上看：张艳，苗刚，李盈科（2012）、曹媛（2008）、纪跃芝，邓波，秦喜文（2012）和彭立南（2014）等都是利用多元线性回归分析方法对民航客运量的变化趋势及成因建立多元线性回归模型。但是，纪跃芝，邓波，秦喜文（2012）同时考虑到了价格膨胀对分析问题的影响，他们利用价格指数换算的方法来消除价格的膨胀因素；杨卉竹（2014）采用主成分分析法提取了最关键因素，剖析了机场旅客吞吐量的内在影响机理，构造了一种基于其影响机理的预测方法；黄邦菊，林俊松，郑潇雨，方学东（2013）建立了机场旅客吞吐量的多元线性回归预测模型；陈可嘉，黄建辉（2014）运用协整理论、误差修正模型和格兰杰因果关系检验分析了福建省民航运输与经济增长之间的关系；任新惠，唐少勇（2015）根据航空旅客运输系统的分析，建立了因果关系反馈图，对我国未来几年的航空客运需求进行了预测，并对比了不同的预测情景；孙亚兰（2013）应用了季节时间序列模型，使用1998年1月至2013年5月的月度数据建立SARIMA模型，并对2013年的民航客运量进行预测分析，以期对民航企业制定合理的运营决策提供一些参考；陈小康（2008）利用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权，同时考虑到民航客运量与其影响因素之间存在关联，应用改进的传统的ε支持向量回归机(SVR)，构造了基于进化ε-SVR的“影响因素-民航客运量”预测模型。在选择适当的参数和核函数的基础上，对中国民航客运量进行仿真实验，与标准的ε-SVR方法、BP人工神经网络和线性回归方法进行了对比，发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。 从内容上看：张艳，苗刚，李盈科（2012）、纪跃芝，邓波，秦喜文（2012）是从

中国民航运输业分析报告

中国民航运输业分析报告 摘要 近年来，我国民航业市场化进程加快，整个行业处于快速发展阶段。民航业是国民经济的重要组成部分，市交通运输这一独立的物质生产部门中的一个子部

门。在运输业中，随着社会的变迁与经济的发展，民航运输在我国交通运输体系中所扮演的角色日渐重要，其运输时间短的优势是其他交通工具远远不及的。航空运输与其他运输方式相比，有快速安全等特点。经济全球化对远距离运输需求的不断增长使得物资和人员在世界各地的流动更加频繁，其在经济中发挥着越来越重要的作用。近年来，航空运输产业的运输总量增长十分迅速，航空运输服务的种类也愈加丰富，是国际上十分具有朝气的行业。同时，该产业与科技进步联系紧密，产业价值具有很大的成长潜力。 一、行业定义 航空运输业的简称是民航业，其是指以飞机作为运输工具，以民用为宗旨，以航空港为基地，通过一定的空中航线运送旅客和货物的运输方式，是一个国家和地区的交通运输系统的重要有机组成部分。在航空运输产业之中主要包括：机场、航空公司、通用航空、空管部门和直接服务的部门，按照其业务的性质划分主要有旅客运输和货物运输两大类。其民航业在《国民经济行业分类与代码（GB/T4754-2011）》中的航空运输业。 资料来源：《国民经济行业分类与代码（GB/T4754-2011）》 二、行业基本概况 （一）行业需求 我国民航业实现平稳较快发展，2015年我国经济发展继续承压，但民航业受出境游需求扩大影响，总体依旧保持平稳较快增长。从主要运输生产指标完成情况看，2015年，全行业完场运输总周转量850.4亿吨公里，比上年增加102.4

亿吨公里，同比增长13.7%，增速较上年增加2.3个百分点。2016年第一季度，我国经济增速进一步回落。宏观经济调整传导到各行各业，民航业也一改前几年迅猛增长的态势，转入温和发展阶段。 （二）行业供给 2015年，我国航空公司的机队规模继续稳步扩大，民航期末在册飞机总数达到4511架，同比增长8.2%；其中运输飞机架数达到2645架，较上年增加275架，增长幅度为11.6%；运力引进速度较上年略有提升；运用飞机数量较上年增加68架，达到1866架。受益于强大出境游客流，国内各大航企开始积极开拓国际航线，我国民航国际航线增长速度远高于国内航线。2014年，我国民航业安全形势平稳，连续实现第十二个空防安全年。但是在航班正常率上，年均下降1.5%。

中国民航业发展现状与趋势

目录 前言 (3) 一、中国民航总体发展环境 (3) §1.1现有企业的竞争 (3) §1.2来自替代品的压力 (3) §1.3新进入者的威胁 (4) §1.4买方的讨价还价能力 (4) §1.5供应方的讨价还价能力 (4) 二、中国民航发展现状和特点 (5) §2.1中国民航发展现状 (5) §2.2中国民航发展现状 (6) 三、中国民航业当前问题及对策 (8) 四、结论 (10) 参考文献（References） (11) 致 (12)

中国民航业发展现状及趋势 容摘要：经过新中国50年的发展，作为国民经济和社会发展的重要行业和先进的交通运输方式，我国民航业伴随整个国民经济的发展而不断发展壮大。特别是改革开放20年来，航空运量持续快速增长，航线网络不断扩大，机队运输能力显著增强，机场、空管等基础设施建设取得重大进展，管理体制改革和扩大对外开放迈出较大步伐。航空运输在我国改革开放和加速社会主义现代化建设中发挥着越来越大的作用。但从总体看，中国民航业在较长时间仍处于成长期，目前航空业还有不少薄弱的地方，与民航发达国家相比，数量和质量上都存在诸多差距，尚不能充分适应改革开放和经济社会发展的需要。我国航空企业的发展面临极好的机遇，也面临着来自竞争对手的压力和挑战，只有知己知彼，并熟悉和掌握政策环境，在市场尚未安全开放之前尽快提升自身能力，才能在未来的竞争中处于更为优势的位置。因此，本文将着重从航空业现状着手，探讨当前民航所存在的问题，并力图找到解决问题的办法。 关键词：中国民航业发展现状地位对策 Abstract：After new China's 50 years of development, as an important industry of national economy and social development and advanced way of transportation, civil aviation in our country along with the development of the whole national economy and continue to grow stronger. Especially in 20 years of reform and opening-up, air traffic continued rapid growth, expanding network, fleet transport can be significantly enhanced, airport and air traffic major progress was made in the construction of infrastructure, management system reform and expand opening to the outside world big strides. The development of aviation enterprise in China is facing great opportunities, also faces pressure from competitors and challenges, only the enemy and know yourself, and be familiar with and master the policy environment, the market has not safe before you open to raise their ability as soon as possible, can in the future competition in the position of the more advantage. Therefore, this article emphatically from the industry present situation, discusses the existing problems in the civil aviation, and tries to find a solution to the problem. Keyword：China's civil aviation state of the art status countermeasures

我国民航客运量的变化趋势及其成因

2011—2012学年第二学期《数据分析》期末论文 题目我国民航客运量的变化趋势及其成因 姓名杨艳 学号20091021202 系（院）数学系 专业数学与应用数学 2012年 6 月 27日

我国民航客运量的变化趋势及其成因 摘要：随着经济的发展，人民的生活水平也发生了很大的变化；经济的发展带动了人民消费观念的改变。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，此题主要研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，数据来源于《1994年统计摘要》，利用Eviews软件拟合数据，主要是根据线性回归和非线性回归的知识分析利用软件得出的结果。 关键词：（非）线性回归、相关性、最小二乘估计、逐步回归

一、前言 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. 利用Eviews 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的发生的变化，在此也可以了解到我国居民的消费观念和消费水平。 二、预备知识 2.1多元线性回归模型 2.1.1多元回归模型定义： 根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的回归分析称为多元回归分析。多元线性回归分析的模型为： 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 βββ,...,,10称为回归参数 （regression coefficient ）,ε为随机变量。 回归估计估计方程为： p p x b x b x b b y ++++=∧ (22110) 其中：∧ y 为根据所有自变量计算出的估计值。0b 为常数项，p b b b ..,,21称为y 对应 于p x x x ...,,21的偏回归系数估计。 2.1.2多元线性回归模型的基本假定 假设1解释变量是非随机的或固定的，且各X 之间互不相关（无多重共线性）。 假设2随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关性 0)(=i u E 2 2 )()(σ==i i u E u Var n j i j i ,...,2,1,,=≠ 0),(),(==j i j i u u E u u Cov 假设3解释变量与随机项不相关

最新中国民航客运量的回归模型

中国民航客运量的回 归模型

回 归 分 析 论 文 题目:中国民航客运量的回归模型学校:平顶山学院 院系:数学与信息科学学院 专业:10级统计学 学号:101120154 姓名:赵春杰 日期:2012年10月26日

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）=2σ 3)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 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 .

民航客运量与GDP的线性分析

民航客运量与GDP的线性分析 摘要：经过多年发展，中国gdp总量跃升全球次席，国内民航企业一致认为，2012年中国民航业利润增长不仅领先全球，还会跑赢gdp增长。本文对当前我国民航客运量与gdp发展之间的关系进行分析，并对未来民航客运量的增长进行预测。 关键词：gdp；民航客运量；机场；线性回归 引言 根据中国民用航空局在2011年5月公布的《2010年民航行业发展统计公报》，从2006年到2011年，运输总周转量和旅客运输量都稳步上扬，根据2011年中国民航局发布的“十二五”战略规划，至2015年底，中国民航旅客承运人次将突破4.5亿，到2020年，中国将有望成为世界第一大航空客运市场，增长潜力可人。 根据十二五规划，中国民航关联产业将继续保持快速增长。首先是旅游市场规模进一步扩大，国内旅游年均增长10%，出入境旅游年均分别增长9%和8%，2015年城乡居民人均出游超过2次；其次，对外贸易由出口为主转向进出口并重，进出口总额急增，而快递业务年均增幅达20%。民航与旅游、贸易、物流相互促进，期间航空运输潜力巨大，国内民航运输能力有显著提高，预计运输机场数量达230个以上，运输机队规模2，750架，运输总周转量达990亿吨公里，旅客运输量4.5亿人，货邮运输量900万吨，年均分别增长13%、11%和10%。航班正常率高于80%[2]。 目前，国内民航企业一致认为，2012年中国民航业利润增长不

仅领先全球，还会跑赢gdp增长。虽然目前单纯追求gdp与盲目跃进的发展模式遭到普遍诟病，政府层面也调低目标显示了“调结构、促转型”的决心，将改善民生和经济发展方式的转变作为重要的考核标准，然而gdp依然是被公认为衡量国家经济状况的最佳指标之一，具有相当重要的意义。 一、基本概念 （1）旅客吞吐量：机场三大指标（旅客吞吐量、货邮吞吐量和飞机起降架次）之一，是港口行业重要统计指标。机场的旅客吞吐量是指报告期内经由航空乘坐飞机进、出港区范围的旅客数量。旅客吞吐量计算中，包括购买半票的旅客人数和乘飞机进、出港区的旅客人数，不包括免票儿童、空乘人数、以及在港区内短途客运的旅客人数。 （2）国内生产总值：国内生产总值（gross domestic product，简称gdp）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。 二、gdp与民航客运量之间的关系 改革开放30年来，中国民航保持了高速发展的态势，中国民航运输总周转量排名已从1978年的第37位上升到2005、2006、2007、2008年的第2位。中国民航在较短时期能够取得这一成绩，最主要的原因是我国经济在这一时期高速发展，gdp增幅保持在较高水平。