Article

Journal of Aeronautics and Space Technologies (Havacilik ve Uzay Teknolojileri Dergisi)

, 7:6

First online:

Open Access This content is freely available online to anyone, anywhere at any time.

Forecasting air traffic volumes using smoothing techniques

  • Emrah ÖnderAffiliated withSchool of Business, Quantitative Techniques Department, Istanbul University Email author 
  • , Sultan KuzuAffiliated withSchool of Business, Quantitative Techniques Department, Istanbul University

Abstract

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.

Keywords:

Air Traffic Volume Forecasting Smoothing Decomposition Time Series Turkey

Hava trafik yoğunluğunun düzgünleştirme yöntemleri ile tahmini

Özet

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.

Anahtar Kelimeler:

Hava Trafik Yoğunluğu Tahminleme Düzgünleştirme Zaman Serileri Türkiye