Эконометрическое исследование по авиаперевозчикам

 

ВВЕДЕНИЕ

 

В последнее время авиатранспорт  становится все более  актуальным средством передвижения для многих людей. В нынешнем ритме жизни  время является наиболее важным деловым  и личным ресурсом, что объясняет  людское стремление, осуществлять поездки  как можно быстрее и удобнее. К тому же, существование удаленных  уголков земли, неоснащенных железнодорожной  и автомагистральной инфраструктурой  и вовсе сводит на нет другие варианты.

Благодаря таким тенденциям, многие авиакомпании стремятся привлечь клиентов с помощью различных  акций и скидок, потому что, зачастую, стоимость на авиабилеты является достаточно высокой, и не каждый может себе это  позволить.

 

Объектом  нашего исследования является: обобщенная стоимость авиабилетов в крупнейших авиакомпаниях РФ.

Предметом нашего исследования является: взаимозависимость вариации ценообразующих факторов и самой цены на авиабилеты.

Целью нашего исследования является:  выявление наиболее значимых факторов, из которых складывается цена на авиабилет и оценка степени их влияния.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Найти и упорядочить параметры, из которых образуется цена на авиабилеты;
• Среди этих параметров выделить наиболее значимые, проанализировать их;
• Составить модели взаимосвязи данных параметров в общей совокупности и выявить среди этих моделей наиболее адекватные и пригодные.

 

При подготовке данной работы были использованы материалы с официального сайта санкт-петербургского Комитета по транспортно-транзитной политике –  «Транспортный портал Санкт-Петербурга».

 

 

 

 

 

Факторы, влияющие на стоимость авиабилетов

 

 

В наше время стремительных  скоростей и сверх загруженности  мы постоянно путешествуем: отправляемся в отпуск по путевке, спешим на важную деловую встречу или хотим  слетать к родным в другой город  или страну. Каким же способом лучше  всего воспользоваться, чтобы быстро и с комфортом достичь нужного  места? Конечно же, самолетом!

Вот и возникает вопрос: как же формируется цена авиабилета и из каких составляющих складывается его полная стоимость?

Полная стоимость авиабилета зависит от многих факторов и определяется следующими критериями:

• тарифами на авиабилеты,
• таксами (аэропортными сборами),
• топливными сборами,
• сервисными сборами.

 
Размер тарифов определяется авиакомпаниями, аэропортовые сборы  за наземное обслуживание воздушных  судов (таксы) устанавливаются аэропортами  и регулируются государственными органами.

В дополнение к тарифу в  цену авиабилета также входят сборы  - это дополнительная сумма, взимаемая аэропортом.

Сборы:

• Аэропортные сборы - Сборы аэропорта за вылет, прилет, за обеспечение безопасности и обслуживание пассажиров. Их точная сумма зависит от выбранного аэропорта вылета и аэропорта прилета.
• Топливный сбор – Сбор, взимаемый авиакомпанией с пассажиров, для покрытия непредвиденно повышающихся затрат на авиатопливо. Точная сумма зависит от выбранного заказчиком направления.
• Сервисный сбор - Это сбор, взимаемый авиакомпанией для покрытия затрат, связанных с выбранным способом покупки авиабилета.

 

При перебронировании, обмене билетов, выписке дубликатов и добровольном отказе от перевозки могут взиматься  дополнительные сборы за данные услуги.

На сайтах по продаже авиабилетов  могут показывать стоимость авиабилета со сборами, а могут и без сборов. Это должно быть написано, иногда мелким шрифтом. При покупке авиабилета за мили сборы все равно придется заплатить, иногда (обычно в Европе) вместе с топливным сбором, иногда (США) без него. Иногда стоимость  сборов превышает стоимость тарифа. Крупные перевозчики зачастую освобождены  от сборов в своих аэропортах базирования.

 

Для того, чтобы более  подробно исследовать влияние указанных  факторов зависимости на формирование цены авиабилета, составим несколько  эконометрических моделей и определим  их адекватность и пригодность для  дальнейшего прогнозирования.

 

Таблица исходных данных:

 

цена авиабилета	тариф	аэропортный сбор	наценка за топливо	сервисный сбор
6919	2902	1980	430	345,95
6968	3051	1993	470	348,4
8450	3420	2045	540	422,5
9200	3816	2100	620	460
14021	4050	2249	780	701,05
14314	4190	2307	789	715,7
14446	4278	2379	804	722,3
15850	4590	2698	820	792,5
18163	4910	3014	860	908,15
19510	5140	3671	879	975,5
21539	5489	3967	924	1076,95
27267	5983	4687	985	1363,35
27353	6094	4793	990	1367,65
28730	6306	4832	1024	1436,5
30277	6892	5067	1038	1513,85

 

 

Модель первая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

ŷ=(2,18279Е-11) – (1,58573Е-15)x1 – (7,80122Е-16)x2 – (2,83403Е-14)х3 + 20х4 + ɛ

 

Экономический смысл уравнения регрессии заключается  в том, что при уменьшении стоимости  тарифа на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается  на 1,58573Е-15 рубля. А так же при уменьшении величины аэропортного сбора на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается на 7,80122Е-16 рубля. При уменьшении величины наценки  на топливо на 1 рубль, цена авиабилета уменьшается на 2,83403Е-14 рубля. При  увеличении величины сервисного сбора  на 1 рубль, цена авиабилета повышается на 20 рублей. Поскольку рассматриваемые  критерии влияния на цену авиабилета не могут быть равны нолю, то коэффициент  а в интерпретации не нуждается, так как не имеет экономического смысла.

 

2. R²  = 1

Это значит, что 100% изменения цены авиабилета объясняется изменением величины тарифа, значит нашу модель следует считать неадекватной, поскольку в формировании цены авиабилета участвует множество других факторов.

 

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 1,94592Е+31

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициентов b

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁  ϵ  [-1,60374Е-14; 1,28659Е-14]

1. ϵ  [-1,60374Е-14; 1,28659Е-14] => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0=> статистически не значим.

 

• Вводим нулевую гипотезу b₂=0

Вводим альтернативную гипотезу b₂≠0

      b₂   ϵ     [-1,46318Е-14; 1,30716Е-14]

0 ϵ  [-1,46318Е-14; 1,30716Е-14]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₂=0,=> статистически не значим.

• Вводим нулевую гипотезу b₃=0

Вводим альтернативную гипотезу b₃≠0

      b₃ ϵ  [-9,17888Е-14; 3,51082Е-14]

0  ϵ  [-9,17888Е-14; 3,51082Е-14]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₃=0,=> статистически не значим.

• Вводим нулевую гипотезу b₄=0

Вводим альтернативную гипотезу b₄≠0

      b₄   ϵ     [20; 20]

0 ϵ    [20; 20]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₄≠0,=> статистически значим.

 

• p-значение сравниваем с

 

1. для х1: 0,811797654>0,05 => принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b₁=0 => статистически не значим.
2. для х2: 0,902624109>0,05=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b₂ =0=> статистически не значим.
3. для х3: 0,343093985>0,05=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b₃ =0=> статистически не значим.
4. для х4: 3,7338Е-145<0,05=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₄≠ 0=> статистически значим.

 

 

R²=1;  R²≠0

S=3,42034Е-12             

b_1,2,3=0, b₄≠0

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

 

Модель вторая

 

1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-13353,23509+6,515244145х1+ɛ

 

 

При возрастании тарифа на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 6,5 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина тарифа, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.

2.  R²  = 0,98

98% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 2% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт=687,053742

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

 

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

• Вводим нулевую гипотезу b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

      b₁   ϵ     [-15977,23135; 10729,23883]

0 ϵ    [-15977,23135; 10729,23883]=>принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0,=> статистически не значим.

 

• p-значение сравниваем с

1,223Е-12<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₁≠0, статистически значим.

 

 

 

R²=0,98;  R²≠0

S=1140,50317

b₁=0

 

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель третья

 

1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-3485,317209+6,598442052х1+ɛ

 

 

При возрастании величины аэропортного сбора на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 6,6 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина аэропортного сбора, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.

2.  R²  = 0,98

98% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 2% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт=244,0877443

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

• Вводим нулевую гипотезу b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

      b₁   ϵ     [5,68601892; 7,510865184]

0 ϵ  [5,68601892; 7,510865184]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₁≠0,=> статистически значим.

 

• p-значение сравниваем с

8,34574Е-10<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₁≠0, статистически значим.

 

R²=0,98;  R²≠0

S=1882,008129

b₁≠0

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель четвертая

 

1. Составим уравнение регрессии:

ŷ=-13288,8467+38,67980427х1+ɛ

 

 

При возрастании величины наценки за топливо на 1 рубль цена авиабилета увеличивается примерно на 38,7 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как величина наценки за топливо, включаемая в цену авиабилета, не может быть равна 0.