Journal du tourisme et de l'hôtellerie

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Libre accès

ISSN: 2167-0269

Abstrait

La dynamique d'évaluation des méthodes de prévision de la demande de passagers aériens internationaux au Nigéria

Adeniran AO et Stephens MS

Cet article examine la dynamique d'évaluation des différentes méthodes de prévision de la demande de passagers aériens internationaux au Nigéria. Il a atteint les objectifs en prévoyant la demande de passagers aériens internationaux en 2018 en utilisant deux moyennes mobiles simples, quatre moyennes mobiles simples et six moyennes mobiles simples ; la même prévision a également été obtenue en utilisant un lissage exponentiel simple, avec des constantes de lissage de 0,7, 0,8 et 0,9 respectivement. La méthode de prévision la plus appropriée a été déterminée en comparant toutes les moyennes mobiles simples avec un lissage exponentiel. Cette étude est très essentielle pour la gestion des aéroports, la gestion des compagnies aériennes, les concessionnaires de services aéronautiques et non aéronautiques, les tiers, les agences gouvernementales et les ministères, les régulateurs économiques, les analystes et planificateurs des politiques de transport et d'autres agences concernées, pour une planification précise qui affecte les opérations globales du mouvement du transport aérien international et aide à prévenir les problèmes d'excès de demande de transport aérien par rapport à l'offre de transport aérien ou d'excès d'offre de transport aérien par rapport à la demande, en particulier au niveau international. Les données utilisées pour cette étude se situaient entre les périodes de 2001 à 2017. La moyenne mobile simple et le lissage exponentiel simple étaient les méthodes de prévision quantitative adoptées pour la prévision. Les deux méthodes de prévision ont été comparées à l'aide de l'écart quadratique moyen (MSD). Il a été révélé que le MSD du lissage exponentiel avec une constante de 0,8 semble donner la meilleure prévision pour l'année 2018 car il a un MSD inférieur par rapport au MSD des autres prévisions.

Clause de non-responsabilité: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été révisé ou vérifié.
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