9.1 市场预测的必要性
航空公司进行市场预测是为了规划服务，以更好地满足市场需求。一般来说，航空公司的日常运营决策需要参考短期预测结果（ 6 ～18 个月左右） ，并根据预测结果制定运营计划（调配飞机、制定机务维修计划、开展广告促销活动、开设新的办事处等）及财务预算。而航空公司的长期决策一般需要参考长期预测结果（5年甚至更长时期） ，并根据预测结果做出战略规划（飞机引进、机队规划、开辟新航线、培训新飞行员、投资新的维修设施等）。然而，预测很容易出错，具有很大的不确定性。世界上没有绝对正确的预测，航空公司可以使用各种各样的预测方法，但没有一个能保证绝对的准确性。不过，预测仍然必不可少，因为航空公司有如此多的决定需要参考它们。
根据不同情况，航空公司需要预测一条航线、几条航线甚至一个地区的客运量或货运量的增长情况，同时还需要预测出自己所能够取得的市场份额。但所有的预测都基于一个基本的假设，即：所有“其他条件”均保持不变，未来的运输量会像过去一样继续增长。
然而，事实上，这里所说的“其他条件”并不会永远保持不变。社会环境、经济环境、汇率、旅游市场发展趋势等外部因素随时可能发生改变（有时甚至会让人猝不及防，如恐怖袭击等）。这些变化均可以对航空运输市场造成影响，有时是局部的，有时是全局的。由于人们永远无法预知这些因素的改变，因此给航空公司的市场预测结果带来了很大的不确定性。
同样，内部因素的变化也会对市场需求造成影响。当市场供给条件，如运价、机型、航班时刻等发生改变时，市场需求会迅速做出反应，航空公司对此应有清醒的认识。供给条件的变化有时源于航空公司的自主行为，有时则是为了应对竞争对手的挑战。
前面提到，航空公司在开辟新航线前，需要对市场需求进行长期预测。新开辟的航线可能是一条全新的航线，也可能是一条已有多家航空公司经营的成熟航线。无论是哪种情况，一家新进入的航空公司都不会有任何历史数据可用。事实上，新航线尤其是全新航线的市场预测是非常困难的，且误差很大，分析人员可能要用到多种预测方法。
在预测航线需求时，可以按旅行目的和服务要求对旅客进行细分，之后还可以按旅客的出发点进一步细分。曾有分析表明，每个细分市场都有不同的需求弹性，增长的速度也各不相同。因此，为了使预测结果更加准确，分析人员应当对各个细分市场分开进行预测，而不能仅仅预测一个总的增长量。许多航空公司都面临着同样一个问题，不同的业务对预测的要求完全不同。例如，收益管理系统需要对各个舱位等级的市场需求进行非常详细的预测，预测周期一般在1年左右；而航线网络规划和机队规划需要对市场做出3 ～5 年的预测，当然这种预测不需要特别详细。
本章不是为了推荐最佳的预测方法，而是为了比较航空运输业常用的几种预测方法的优劣，因此所涉及的数学问题并不高深。由于有些预测方法航空公司很少使用，因此本章没有将其包括在内。航空公司在实际预测中往往会综合使用多种方法，这些预测方法大致可以分为三类，即：定性预测法、时间序列预测法、因果关系或计量经济模型预测法。
9.2 定性预测法
9.2.1 专家预测法
在众多的预测方法中，专家预测法是航空公司使用最广泛的一种，主要用来对其他数学预测方法进行修正。专家预测法建立在专业人员的判断和洞察力的基础之上，这些专业人员对市场往往有深刻的了解。例如，航空公司在预测一条航线客流量的增长情况时，往往需要征求地区销售经理的意见。因为他们对当前和近期客流量的增长情况及各种影响市场的因素了如指掌，他们的判断和预测具有相当高的可信度。然而这种预测方法往往比较粗糙，缺乏科学性，预测周期越长、越详细，可靠性就越差。但作为一种定性预测工具，专家预测法有两大明显的优势。首先，预测速度快。人们几乎可以在瞬间得到预测结果，而不需要做任何数据分析工作。其次，预测人员在预测时可以考虑到许多影响市场的特殊因素，而采用数学预测方法做预测时不具有这样的条件。因此，很多航空公司在运用数学预测方法完成预测后，还会将预测结果交由专业人员进一步分析、修改。
9.2.2 市场调研预测法
市场调研的内容可以包括对酒店和旅游设施的调查，对旅行社和商业机构的调查，对贸易额和其他业务联系的分析等。这些研究可以委托给专业的市场调查公司，也可以由航空公司自行完成。一些大航空公司随时随地都在系统地进行着旅客调研活动，以及时了解旅客的需求和特点。也有些航空公司会在需要的时候临时进行市场调研，以解决一些具体的问题。航空公司还可以利用其计算机订座系统和常旅客系统收集市场数据。这一切的目的是为了了解不同人群或不同行业对于航空运输的需求。将这些分析结果与其他社会、人口和经济等方面的预测结果相结合，就可以判断出未来的市场走势。
在很多情况下，市场调研预测法比经济计量模型预测法更为合适。例如，假如某条航线的客流量因酒店床位不足受到了抑制，那么在预测这条航线客流量的走势时，分析该地区酒店和旅游基础设施的建设情况可能会比研究该航线的历史数据更为有效。同样，市场调研对于分析货运市场需求往往更有帮助，尤其是分析一些货运量相对较少的航线时。在很多航线上，货运量的增长非常不稳定，时间序列预测法或其他经济计量模型预测法常常显得无能为力。航空货运的预测模型一般都不如客运预测模型精确。航空货物一般会明确地分为几大类商品。很多国家的出口商品一般只有一两种，而进口商品却是五花八门，范围很广。因此，航空货运预测往往建立在对一些关键商品的贸易发展情况的研究之上。
当历史数据不足或缺乏时，市场调研预测法是特别有效的预测工具，可以不必依赖时间序列预测法或者计量经济模型预测法。在发展中国家，以及开辟一条全新航线时，市场调研预测法可能是预测未来市场需求的唯一途径。市场调研预测法还有助于航空公司预测供给变化所引起的市场反应，从而加深对不同的细分市场的了解。
9.2.3德尔菲预测法
德尔菲预测法（ Delphi Method）建立在专家的共识基础之上，并以此做出符合市场未来发展趋势的预测结论。德尔菲预测法的预测过程需要反复地征询、归纳、修改专家的意见，最后才能汇总成基本一致的看法。简单来说，航空公司会针对一个市场的增长情况单独征询每位专家的意见，然后回收整理成综合意见。随后再将该综合意见和预测问题分别反馈给专家，并再次征询意见。各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，逐步取得比较一致的预测结果。德尔菲预测法的效果取决于意见交换的情况，这一过程有时很简单，有时则很复杂。
德尔菲预测法更适合于市场总体增长趋势的预测，而不太适合单个航线的需求预测。因此，航空公司很少使用这种方法，但它却是国际航空运输协会年度全球预测报告的基础。这一预测报告将全世界分成了近20 个航线区域，如欧洲—中东航线，以及中东—远东航线等，同时也将货运市场按照运输方向进行了划分。该预测报告涵盖了当年和未来5年的市场预测情况，每年6月份进行一次修订，有时在冬季也会做临时性的修改。截至1986 年，国际航空运输协会的这一预测报告一直采用德尔菲预测法，即通过各方面专家多轮的协商和修改，最后形成统一的共识。其第一步是召开一个预备会议，统一各航空公司及业外专家在预测时所用的假设条件。各航空公司需要提交一份全行业预测报告和一份对其所在地区市场的预测报告。航空公司可以使用任何预测方法，甚至还可以改变预测的假设条件。第一轮的预测结果会在每年6月份发给所有的航空公司，专家们对收集整理的综合意见重新进行审查，并做出适当的修改。之后，国际航空运输协会将专家们意见统一后的预测报告向全球发布。
然而，德尔菲预测法需要的时间周期非常长。自1986 年以后，国际航空运输协会改用了更加简单的方法，取消了协商假设条件的预备会议。各条航线的预测改由各个航空公司单独进行，国际航空运输协会随后根据各个航空公司的预测结果汇编成统一的预测报告。小航空公司一般将国际航空运输协会的年度预测报告作为自己预测的基础，而大航空公司则将其作为参考来修改自己的预测报告。机场当局、飞机制造商和政府相关部门均会用到国际航空运输协会的预测报告。
9.3 时间序列预测法
时间序列预测法，也称趋势预测法，是航空公司普遍使用的一种预测方法。这种方法以过去发生的事件为基础预知未来，其基本假设条件是过去影响市场的各种因素今后仍将继续存在，唯一变化的是时间。因此，运输量会随着时间的变化而发生变化。
为了找到运输量（因变量）与时间（自变量）之间的关系，首先要有相关航线详细而准确的运输生产统计数据，否则就无法使用时间序列预测法。该法预测过程的第一步是将时间序列数据绘制在一张图表上，以显示出每月或每年对应的月度或年度运输总量。将各个点连成一条曲线后就可以看出运输量是呈现指数增长趋势还是线性增长趋势。运输量随时间的变化按一定的百分比增长称为指数增长，这意味着每个时间段客运或货运的绝对增长量都要大于前一个时间段，因为运输量是按照一个固定的百分比连续增长，而基数却越来越大。指数增长曲线的方程是
（９－１）
运输量（ y）＝a （1＋b） t
式中：a是一个常数，b是增长率，t 是时间单位。如果运输量呈线性增长趋势，则说明运输量随时间的变化以恒定的量增长。线性增长曲线的方程是
（９－２）
运输量（ y）＝a＋bt
式中：a和b均为常数，t为时间单位。由于运输量按照恒定量在增长，增长率会逐渐下降。因此，是指数增长趋势还是线性增长趋势，对于运输量增长预测的结果来说有本质的影响。指数增长意味着运输量的增量会逐期增大，但变化的百分比保持不变。线性增长则表明每期的增长量是恒定的，但增长率却在逐期下降。找出最符合航线需求发展特点的增长趋势将对预测的准确性产生重大影响，特别是对于长期预测来说。有些航线需求在发展初期会呈现线性增长趋势，但随后会变为指数增长，而有些航线则正好相反。有时，分析人员可能无法决定航线需求的增长是指数增长趋势还是线性增长趋势，因此常常陷入两难。
观察发现，一条航线的运输量在经过数年的快速发展后会达到顶峰，之后，增长速度开始放缓，市场趋于成熟。从某种意义上讲，此时的市场已开始出现饱和。如果出现这种情况，该航线历史数据的增长曲线将会逐渐逼近罗杰斯蒂克（ Logistic）曲线或贡佩尔茨（ Gompertz）曲线的上限。这两种曲线均为S形曲线，表明市场进入成熟期后，增长率逐渐降低，最终接近一条水平线。在实践中，航空公司在进行市场预测时一般不使用罗杰斯蒂克曲线或贡佩尔茨曲线模型。大多数时间序列模型不是指数型就是线性型。其中，指数型的使用更为广泛，一是因为它简单易用，二是因为客流量的增长趋势往往是指数型的。
到底使用哪种时间序列预测法，最好的办法是选用一条实际航线进行验证。本书选用了伦敦—尼斯航线，这条航线上的包机航班很少，中转客流也较少。这里假设某人生活在1984年，希望得到1988年运输量的预测数据。为简单起见，本书没有列出从1984年到1988年每一年的预测结果。
使用时间序列预测法需要7～10年的历史数据。一些专家建议，预测周期不宜超过历史统计数据年份的一半。伦敦—尼斯航线1972 ～1983年的运输统计数据。数据表明，这条航线的客运量在12 年间几乎翻了一番，但增长不是很稳定，其中有3年（ 1974年、1977年和1983年）的运输量甚至还在下降。实际上，很少有航空公司会使用时间序列预测法进行这样的长期预测，一般一个5年期的预测便可以看出各种预测方法的不同。这里介绍的方法预测的是年度运输量，但预测每月甚至每周运输量的方法与此大同小异。年度预测会出现季节性波动问题，在预测时需进行调整。
