Revista de Turismo y Hotelería

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Acceso abierto

ISSN: 2167-0269

abstracto

La dinámica para evaluar los métodos de pronóstico para el transporte aéreo internacional Demanda de pasajeros en Nigeria

Adeniran AO y Stephens MS

Este documento examina la dinámica para evaluar diferentes métodos de pronóstico para la demanda de pasajeros aéreos internacionales en Nigeria. Logró los objetivos al pronosticar la demanda de pasajeros aéreos internacionales en el año 2018 utilizando dos promedios móviles únicos, cuatro promedios móviles únicos y seis promedios móviles únicos; también se logró el mismo pronóstico utilizando un suavizado exponencial simple, con constantes de suavizado de 0,7, 0,8 y 0,9 respectivamente. El método de pronóstico más apropiado se determinó comparando todos los promedios móviles únicos con suavizamiento exponencial. Este estudio es muy esencial para la gestión de aeropuertos, gestión de líneas aéreas, concesionarios de servicios aeronáuticos y no aeronáuticos, terceros, agencias gubernamentales y ministerios, reguladores económicos, analistas y planificadores de políticas de transporte y otras agencias interesadas, para una planificación precisa que afecta la operaciones generales de movimiento de transporte aéreo internacional y ayudar a prevenir problemas de exceso de demanda de transporte aéreo sobre la oferta de transporte aéreo o de exceso de oferta de transporte aéreo sobre la demanda, particularmente a nivel internacional. Los datos involucrados para este estudio fueron entre los períodos del año 2001 al año 2017, mientras que el promedio móvil único y el suavizado exponencial simple fueron los métodos de pronóstico cuantitativo adoptados para el pronóstico, los dos métodos de pronóstico se compararon utilizando la desviación cuadrática media (MSD). Se reveló que el MSD del suavizamiento exponencial con una constante de 0,8 parece dar el mejor pronóstico para el año 2018, ya que tiene un MSD más bajo en comparación con el MSD de los otros pronósticos

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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