Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/65717
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorDashqin, Nazarli-
dc.contributor.authorНазарлі, Дашкін Шуджаат-
dc.date.accessioned2024-11-22T07:12:43Z-
dc.date.available2024-11-22T07:12:43Z-
dc.date.issued2024-10-18-
dc.identifier.citationDashqin N. Problems of using regression analysis in the construction of forecasting models of non-scheduled passenger air transportation // Проблеми підготовки професійних кадрів з логістики в умовах глобального конкурентного середовища: Збірник доповідей ХХII Міжнародної науково-практичної конференції. – Національний авіаційний університет. – Київ, 2024. С.19-24.uk_UA
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/65717-
dc.description1. ICAO (2016) Manual on the Regulation of International Air Transport, Doc 9626, Third Edition. 2.Aghayev, N., and Nazarli, D. (2023). Forecasting models of non-scheduled passenger air transportation through regression analysis. Scientific Journal, Vol 25 N4 p 13-22. https://doi.org/10.30546/ΕΜΝΑΑ.2023.25.4.2 3. Vapnik, V. (1995). The nature of statistical learning theory Springer-Verlag, New York. 4. Nikolova, C. ., and Garkova, V. . (2022). Impact Assessment of the COVID-19 Pandemic on the Service Performance of Sofia Airport. European Journal of Sustainable Development, 11(3), 247. https://doi.org/10.14207/ejsd.2022.v11n3p247 5. Xie G, Wang S, and Lai KK (2014) Short-term forecasting of air passengers by using hybrid seasonal decomposition and least squares support vector regression approaches. J Air Trans Manag 37:20–26. https://doi.org/10.1016/J.JAIRTRAMAN.2014.01.009 6. Bastola DP (2017), “Air passenger demand model (APDM): econometric model for forecasting demand in passenger air transports in Nepal,” Int J Adv Res Publ, vol. 1, no. 4, pp. 76–80, [online]. Available: http://www.ijarp.org/published- research-papers/oct2017/Air-Passenger-Demand-Modelapdm-Econometric-Model- For-Forecasting-Demand-In-Passenger-Air-Transports-In-Nepal.pdf. Accessed February 11, 2023 7. Carmona-Benítez RB, Nieto MR, Miranda D (2017) An econometric dynamic model to estimate passenger demand for the air transport industry. Transp Res Procedia 25:17–29. https://doi.org/10.1016/j. trpro.2017.05.191 8. Hakim M. M. and R. Merkert, “Econometric evidence on the determinants of air transport in south Asian countries,” Transp Policy, vol. 83, pp. 120–126, Nov. 2019, https://doi.org/10.1016/j.tranpol. 2017.12.003. 9. Li C. (2019). Combined forecasting of civil aviation passenger volume based on ARIMA-REGRESSION. Int J Syst Assur Eng Manag 10(5):945–952. https://doi.org/10.1007/s13198-019-00825-6 10. Ding Y (2017), “Predicting fight delay based on multiple linear regression,” https://doi.org/10.1088/1755-1315/81/1/012198 11. Suryan V. (2017). Econometric Forecasting Models for Air Traf ic Passengers in Indonesia. J Civ Eng Forum 3(1):303. https://doi.org/10.22146/jcef.26594.uk_UA
dc.description.abstractThe problems encountered during the modeling of non-scheduled passenger air transportation based on regression analysis and their analysis, as well as a number of methods for their elimination, are proposed. As is known, non-scheduled passenger air transportation is random and variable in nature. Therefore, there are many factors that af ect the demand for this type of air transportation. Most of these factors should be taken into account when building a model to obtain optimal forecasting results. In regression analysis, the time factor is usually taken as the main factor. In this regard, the accuracy and ef ectiveness of the forecasting results are lower. In the article, these issues were investigated, and a number of proposals were made. This article examines the challenges of applying regression analysis to building forecasting models for charter air transportation. Understanding and overcoming the challenges encountered in regression-based model building is considered critical to improving the ef ectiveness of forecasting models in the context of non- scheduled passenger air transportation, as well as improving operational planning and decision-making for charter flight operators and aviation stakeholders.uk_UA
dc.description.abstractУ статті запропоновано проблеми, що виникають під час моделювання нерегулярних пасажирських авіаперевезень на основі регресійного аналізу та їх аналізу, а також низку методів їх усунення. Як відомо, нерегулярні пасажирські авіаперевезення носять випадковий і змінний характер. Тому існує безліч факторів, які впливають на попит на даний вид авіаперевезень. Більшість цих факторів слід враховувати при побудові моделі для отримання оптимальних результатів прогнозування. У регресійному аналізі фактор часу зазвичай приймається як основний фактор. У зв'язку з цим точність і ефективність результатів прогнозування нижче. У статті досліджено ці питання, внесено низку пропозицій. Розглянуто проблеми застосування регресійного аналізу до побудови моделей прогнозування чартерних авіаперевезень. Розуміння та подолання проблем, що виникають при побудові регресійної моделі, вважається критичним для підвищення ефективності моделей прогнозування в контексті нерегулярних пасажирських авіаперевезень, а також вдосконалення операційного планування та прийняття рішень для операторів чартерних рейсів та авіаційних зацікавлених сторін.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherNational Avіation Universityuk_UA
dc.subjectnon-scheduled passenger air transportationuk_UA
dc.subjectregression analysisuk_UA
dc.subjectstatistical analysisuk_UA
dc.subjectsmoothing methodsuk_UA
dc.subjectinvestigating forecasting problemsuk_UA
dc.subjectoptimal modeluk_UA
dc.subjectpassenger demand modeluk_UA
dc.subjectнерегулярні пасажирські авіаперевезенняuk_UA
dc.subjectрегресійний аналізuk_UA
dc.subjectстатистичний аналізuk_UA
dc.subjectметоди згладжуванняuk_UA
dc.subjectдослідження проблем прогнозуванняuk_UA
dc.subjectоптимальна модельuk_UA
dc.subjectмодель попиту пасажирівuk_UA
dc.titleProblems of using regression analysis in the construction of forecasting models of non-scheduled passenger air transportationuk_UA
dc.title.alternativeПроблеми використання регресійного аналізу при побудові моделей прогнозування нерегулярних пасажирських авіаперевезеньuk_UA
dc.typeThesisuk_UA
dc.subject.udc656.7uk_UA
Appears in Collections:Матеріали конференцій кафедри логістики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
збірник жовтень 2024-1-19-24.pdfDashqin N.296.93 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.