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2023年民航客运市场旅客量预测报告

2023年,预测旅客量4.32亿人次,同比2022年增长超过65%。

时至岁末,大疫已近三年。受到新冠肺炎疫情(以下简称“疫情”)的影响,今年的民航客运市场即将惨淡收官,预计全年的旅客量不足2.6亿人次,仅为去年的六成左右。如果和疫情之前相比,大约只到2019年的四成。

今年旅客量的实际数值和年初我们的预测值相比,误差超过了50%。细究预测误差产生的原因,是因为尽管疫情已经三年,但是市场仍然处于无序震荡中,基于历史数据的数学模型更着重于描述过去正常发展的市场,而无法正确的模拟出来市场发展趋势以及疫情对民航市场带来的变化,突发事件的影响超出了预设的边界。“灰犀牛”事件频发,让我们对未来的预期也产生了迷茫,尤其是面临明年的年度预测时,需要采用新的思路来分析市场状况,推测疫情对行业的影响。

一、关于预测误差的分析

年初预测采用的LSTM+ARIMA加权疫情模型,我们以历史离港数据、GDP增长率、航班运力投放作为基础数据,再叠加疫情以来的市场变化推导出疫情影响因子。在这个模型当中,GDP增长率、航班运力两个参数作为市场成长性和供需关系的参考,对预测结果产生直接的影响。

今年三季度GDP的增幅达到3.9%,如果根据现有的趋势,全年的GDP增速将超过3%。人们常说,民航是经济的晴雨表,一般情况下GDP增长或者下降,民航旅客量会与之保持相同方向的趋势。而现实的结论是,今年两者的趋势正好相反,GDP增幅超过3%,民航旅客量反而下降了40%。

民航飞机引进的数量,会直接影响航班运力的投放,通过航班数量和座位数量的变化,体现在市场当中。在疫情爆发之前,每年飞机引进的架数、最终投放的座位数量和实际成行的旅客量也是成正比的关系,飞机引进数量越多,全行业的旅客量运输量增幅就越高。今年经历了几次大范围的全国性疫情,全年飞机日利用率预计不足5个小时。最终新增飞机的数量并没有直接投放到生产运行上,市场呈现供大于求的局面,这个参数对于预测结果也不再具有关联性。

这两个参数的作用变化说明,今年影响市场的主导性因素发生了变化。如果我们观察中秋节、国庆节期间的交通运输量数据,就可以看到影响旅客出行最大的制约因素是疫情引发的政策限制。不仅仅是民航,其他的交通运输行业公路、铁路、水运也出现了同样的特征,相比疫情前,旅客运输量出现大幅度下降。防疫政策对出行需求的抑制,是影响行业复苏的最主要的因素。在这样的情况下,历史数据模型对于突发事件无法进行预测,疫情造成的影响范围,突破了预设的边界值,所以出现预测值和实际值之间较大的误差。

二、今年国内市场的回顾

如图1所示,回顾自2020年2月份疫情爆发以来的国内市场旅客量。2020年和2021上半年都出现了稳定复苏的趋势。然而,从2021年下半年开始,旅客量就出现大幅度震荡,而且没有清晰的复苏曲线。

2022年市场经历了两次大的低谷期。第一次是4月份的上海疫情,事发仓促,最后实际封城的时间超过两个月,对全国各行各业都造成了冲击,也对民航市场运行造成了极大的影响。第二次是10月份的全国性疫情,因为同时叠加了重要会议保障的因素,旅客出行数量减少,市场再次降入谷底。

图1:2020-2022月度国内旅客量趋势图

值得庆幸的是,从OTA搜索量和实际旅客量波动的趋势完全不一致。2022年的搜索量比2021年略有下降但是整体趋势平稳,并没有随着旅客量的低谷而产生波动。这个现象说明旅客的出行需求仍然存在,只是被抑制了。

三、关于2023年预测的思路和方法

从OTA搜索量的趋势看,只要经济始终保持正向的增长,潜在的出行需求就不会发生较大的改变;同时行业的飞机引进仍然保持递增,航班运力严重过剩,显然具有极大的投放能力,对于市场复苏,需求和供给都不存在问题。但是,今年的情况提示我们,目前的市场发展趋势,旅客量和GDP增速、飞机引进速度这两个指标脱钩,那么我们又该用什么参数来对2023年的市场进行预测呢?

既然历史数据的参考值无法对未来的市场进行预测,所以笔者决定采用上限值和下限值的推导,进行一个较大范围的市场预判。

1、旅客运输量的下限值

从今年的市场情况看,导致旅客量不足的主要影响因素有:公商务旅客出行不足;团队旅游匮乏,全年团队比例甚至不足2%;油价传导成本压力,使票价始终保持在高位,无法采用低价刺激客源的方法从高铁、公路等替代交通工具获取补充客源。这些旅客的出行需求,有可能被远程办公和周边旅游所替代,但是仍然具有极大的复苏潜力。

今年下半年,我们欣喜的看到,疫情防控的政策不断精准有效,国务院对防疫工作提出的“九不准”要求,也为正常出行逐步清除障碍。尤其是暑运和国庆节都没有完全限制低风险地区的人员流动,为未来的节假日期间旅客正常出游带来了希望。

所以,可以预见,2023年大概率不会再有类似极端的市场情况出现,民航客运市场的表现也一定会好于今年。如果把今年4月和10月的旅客量补足平均值月均0.22亿人次,然后全年数值平移,就可以得到2023年旅客量的下限值为2.8亿人次。

2、旅客运输量的上限值

疫情短期内没有消失的迹象,病毒还在变异,当前的防控手段和疫苗,无法彻底阻止疫情的传播,防疫工作还需要继续坚持下去,经济的复苏不可能一蹴而就。

局方基于安全运行的要求,对于航班运力的投放有统一的安排,尤其是在增加运力投放的时候,飞机在恢复正常运行之前需要有一系列的维护和检测工作,飞行员也需要重新开展熟练培训项目。所以,局方严格把控飞行安全的关口,当前的航班计划就已经低于2019年的总量。即使出现最乐观的情况,疫情突然消失,民航客运航班允许全面恢复正常运行。从实际情况出发,一方面,航班运力投放无法立即达到峰值,航空公司至少需要1~2个月的时间来调整机队和航线,增加运力投放。另一方面,经历过疫情后的出行需求也不会很快达到正常的状态,尤其是公商务旅客,复苏也需要一定的时间。

所以,想象中的报复性反弹也存在天花板。乐观估计,预测2023年的旅客量最高可以达到2019年旅客的九成,上限值约为5.9亿人次。

3、采用中位值作为预测结果

因为需求和供给均存在天花板,所以预测有上限值。同时经济是正向增长不断复苏,所以预测也有下限值。为了减少误差的范围,取中间值是4.35亿,预测结果的范围为4.2~4.5亿人次。

4、将预测结果修正到月度值

当明确了预测结果范围之后,仍然用数据模型进行模拟和还原。在疫情影响因子的参数计算时,重点参考疫情发生前的历史数据。同时考虑到防疫手段的进步,模拟出一定的成长性趋势。最终仍然采用LSTM+ARIMA的加权疫情模型,进行了以月度为单位的时间序列预测。如图2所示,预测2023年国内旅客量4.22亿人次。并根据2022年下半年国际和地区旅客运输量增速,预测2023年国际旅客约1000万人次,国际国内旅客运输量合计为4.32亿人次,同比2022年增长超过65%。对比2019年下降35%。

图2:2023年国内旅客量预测

四、关于预测的误差和思考

在疫情发展不确定的情况下,对于市场的影响因素众多,而采取上限、下限的中间值方法进行预测,实际误差的范围也会较大。虽然最终也使用历史数据进行了修正,但是疫情影响因子的偏差也被放大了。

然而,在极其不确定的市场前景下,我们需要这样一个预测值来树立信心,指导工作。既要相信市场的复苏态势,基于2022年的实际情况对未来的工作进行优化调整,又要避免盲目乐观,把希望寄托在虚无缥缈的疫情突然消失上面。明年的市场,还有待我们去积极思考应对,从航线优化选择、旅客群体营销、辅营产品销售等方面加以提升,开拓出新的市场和新的客源。笔者的团队坚持在年底推出这样的预测版本,是为了给行业树立一个靶子,提供最基本的参考依据。由于水平有限,也请业内人士结合生产实践的经验进行批评指正。一己之见,谨供参考。

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评论区

查无此人

我们天生喜欢可预知的、稳定的世界,所以我们总喜欢把生态系统的复杂度当成物理系统来进行模拟和预测,这就是预测模型的重大误区。

2022-11-03
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豆汁儿咖啡老王:

民航领域数据的高质量和准确性[强],堪称各行业学习的楷模,报告制作者试图通过这样的物理大数据以及合理的参数设置,的确可以尝试着分析规律,预判2023。

但,物理系统终归只是一部分。

人性的复杂性,尤其大老板们的心态,渴望,焦虑…这些是使用任何数据都无法预测的,甚至只能算个猜测。

作为人,我们天生喜欢稳定安全可预知的的未来,这完全可以理解,更何况大家都是旅游产业的一员,我们希望看到这样满心可爱(可怜)的继续用数据和算法来安慰自己的好文章[破涕为笑]。

2022-11-03

User17287:

三体

2022-11-03

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