摘要
摘要
随着世界经济的高速发展和居民消费水平的提高,社会对航空业的需求大大
增加,航空运输业发挥着越来越重要的作用,伴随而来的是航空公司间竞争的加
剧。对航空公司效率的研究成为了学者们关注的重点,如何利用更有针对性的措
施来提高航空公司自身的效率,以更好的应对外部的竞争和挑战成为了重要的课
题。因此,关于航空公司效率评价的研究有重要意义

本文以17家航空公司在2005-2014年间的真实数据为基础,利用成熟的灰平
面预测算法计算出2015-2019年的预测值,并提出了一种新的算法一网络不精确
的DEA模型,当航空公司的效率指数落在区间范围内时,它可以对有网络结构的
公司进行效率评价。本文在效率评价时有三种情形:第一阶段具有优先级,第二
阶段有优先级,第三阶段有优先级。分别计算并分析三种情形下航空公司的整体
效率和阶段效率

研究结果表明:(1)北欧航空公司的整体效率和运营阶段效率较好,而达美
航空公司和新加坡航空公司在服务阶段和销售阶段分别有很好的表现。(2)大多
数航空公司的整体效率在2015-2019年的变化都比较缓慢。(3)三种情形下的运营
阶段效率均远远低于服务阶段和销售阶段效率,因此,提高整体效率的关键在于
运营效率的提高

关键宇:网络非稍确DEA;航空公司;灰平面预测 英文摘要
ABSTRACT
With the rapid development of the world economy and increasing household
consumption level, the demand for the aviation industry has been greatly increased. The
air transport industry is playing an increasingly important role,which is acconqanied
by the intensification of the competition among airlines. The research on the efficiency
of airlines has become the focus of the scholars. How to improve the efficiency of the
airline itself through targeted measures in order to better deal with external competition
and challenges has become an important issue. Therefore, the efficiency evaluation of
the airlines is important.
A new algorithm, composed of the firstly proposed Network Imprecise DEA model
and the mature Grey Plane Prediction, is built to predict the efficiency of 17 airlines
from 2015 to 2019 based on the real data in the period of 2005-2014. The Network
Imprecise DEA model can deal with the airline efficiency who has network structure
and whose efficiency indices fall in intervals. Three sub-scenes are considered: when
the first stage has priority, when the second stage has priority and when the third stage
has priority.
The results demonstrate the following: 1. Scandinavian Airlines will have suitable
performance in overall efficiency and Operations, whereas Delta Air Lines and
Singapore Airlines will do well in Services and Sales,respectively. 2. Most airlines’
overall efficiency will change smoothly during 2015-2019. 3. In the three case, the
efficiency of operation stage is far lower than that of the service stage and the sales
stage. Therefore, the key to improve the overall efficiency is to improve the operational
efficiency.
Keywords: Network Imprecise DEA; Airline efficiency; Grey Plane Prediction 目录
目录
第1章绪论
-1-
1.1研究背景和意义
-1-
1.1.1研究背景
-1-
1.1.2研究意义
-2-
1.2国内外研究现状
-3-
1.2.1国夕卜研究现状
-3-
1.2.2国内研究现状
-5-
1.2.3国内外研究综述
-6-
1.3研究内容
-6-
1.4研究思路和方法
-7-
1.5主要工作与不足
-8-
第2章理论基础
-9-
2.1航空公司的相关理论
-9-
2.1.1航空公司简介
-9-
2.1.2航空公司分类
-9-
2.1.3航空公司联盟
-10-
2.1.4航空公司的经营特征
-11-
2.2效率理论概述
-16-
2.2.1效率的含义
-16-
2.2.2航空公司效率的含义
-16-
2.3灰色预测理论
-17-
2.3.1 灰平面
-17-
2.3.2GM(1,1)预测模型
-18-
2.3.3基于GM (1,1)的灰色区间预测
-19-
2.4数据包络分析理论
-20-
2.4.1数据包络分析基本概念
-20-
2.4.2 传统 DEA 模型
-22- 目录
2.4.3 DEA方法的优点
-25-
第3章构建网络非精确DEA模型
-26-
3.1指标选取原则
-26 -
3.2航空公司效率的网络结构
-27-
3.3构建网络非精确DEA模型
-29-
第4章实例研究
-34-
4.1样本选取及数据来源
-34-
4.2灰平面算法计算预测区间
-34-
4.2.1运行结果
-34-
4.2.2结果分析
-35-
4.3网络非精确DEA模型计算效率值
-37-
4.3.1 模型运行结果
-37-
4.3.2 结果分析
-40-
第5章总结与展望
-46-
5.1研究结论
&39;
-46-
5.2研究建议
-46-
5.3研究不足与展望
47-
参考文献
-48-
附录 -53-
it -70- 基于网络非精确DEA和灰平面算法的航空公司效率预测研宄
第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
在整个运输业中,航空业发展速度迅猛,虽然起步较晚但发展最快,在现代
社会的经济发展中扮演着不可或缺的角色。随着社会的变迁、经济和科技的发展,
航空运输业以其准时、安全、便利的高效率等特点贏得了相当大的市场份额,在
交通运输业中占有举足轻重的地位。在增强国际竞争力与提升国家综合实力及促
进经济发展上,航空运输业充当了拉力器的作用,具有强大的影响力和广阔的发
展潜力

近年来,随着世界经济的高速发展和居民消费水平的提高,社会对航空业的
需求大大增加,航空运输业发挥着越来越重要的作用,伴随而来的是M空公司间
竞争的加剧。截止到2015年,根据国际航空运输协会的年报数据OATA,2015),
在2010-2014年期间,航空运输业的总净利润分别为192亿美元、88亿美元、76
亿美元、106亿美元和164亿美元,这五年中数据一直处于较大的波动变化中,增
长不稳定;过去5年的总收入客公里分别为4000亿、4380亿、4580亿、4827亿
和5122亿,其运输量在逐年递增,平均增长率为5.61%。众所周知,在航空公司
运营成本中,航空煤油支出成本占主要部分,是航空公司支出的“大头”,在过去
5年中,一桶石油的平均价格分别为79元、111元、111.8元、124.5元和116.6元,
年平均增长率为丨1.56%,煤油支出成本的快速增长无疑大大增加了航空公司的运
营成本。可以看出,虽然航空公司的运输量、运营规模在逐年扩大,但其持续增
加的运营成本也在制约着航空公司的效率。不断增长的收入客公里,波动的利润
和相对较高的油价表明,航空公司迫切需要提高自身的效率,以便更好的应对外
部的竞争和挑战

同时,通过査阅各航空公司的年报不难发现,大多数的航空公司都是由若干
个部门组成的。例如,中国南方航空公司是由若干个部门组成的,如航空维修部、
资本运营部、安全部和机票销售部等。其中,资本运营部和安全部属于运营部门,
机票销售部属于销售部门,航空维修部属于服务部门。各部门作为整体的细胞单
-1 - 第1章绪论
元,其发展情况对整个航空公司的经营状态都有着非常重要的直接影响。因此,
在评估航空公司整体效率的过程中,我们需要区分各个部门的阶段效率,这样得
出的整体效率才更有针对性,更能反映航空公司的实际经营情况,这是具有关键
性意义的

回顾之前的研宄,许多学者和机构都对未来的全球航空业的发展进行了预测
分析。例如,国际航空运输协会2050版《2015-2034民用飞机市场预测报告》,
对中国商用飞机有限公司的发展态势进行了预测。可以发现,这些报告预测了所
有国际航空公司的总旅客量和货物运输量,但它没有对某个特定的航空公司的指
标进行预测。另一方面,各航空公司公布的年度报告,一直都在预测未来一年的
具体发展,而并不是预测某个特定时间段内的数据。因此,目前并没有机构或报
告对某一时间段内的特定航空公司进行效率预测。航空公司的效率预测对于航空
公司的效率,尤其是对处于网络结构中的航空公司是非常重要的,它可以帮助各
航空公司根据自身不同的发展情况,采取适当的措施,以谋求更长远的发展

未来航空运输市场的发展具有无穷大的潜力,若航空公司把握住了时代的机
遇就能在这片市场上获得良好发展,但在发展的过程中难免会遇到各种风险和问
题,因此,航空运输市场在充满了机遇的同时也存在着各种未知的挑战。航空公
司要想在世界航空市场上立于不败之地,就必须清楚地了解自身的发展状况,准
确地判断自身的效率并以此做出正确的决断,找到适合自身发展的方法路径以及
战略方案,这样才能在不断发现问题、找到不足,在未来的航空运输市场中占据
更广阔的分量,做得更大更强。因此,本文将根据航空公司现有的数据,选取合
适的方法对其进行效率评估,这对提高其国际航空业的竞争力,适应国际化发展
的需求都具有重要意义

1.1.2研究意义
本文将对航空公司的效率预测进行相关的研究,这具有重要的学术意义和现
实价值

(1)理论意义
本文提出了一个新的模型——网络不精确DEA模型。它可以计算指标值在区
间范围内且在网络结构下的效率值。这将会进一步丰富航空公司管理研究领域的
理论和方法,并且将提供一个评估航空公司绩效的新视角。在未来的研究中,预
测效率值的影响因素分析应该会成为一个研究的热点

-2- 基于网络非精确DEA和灰平面算法的航空公司效率预测研宄
(2)现实意义
首先,这是一篇对航空公司效率进行预测的论文,为航空公司未来的发展提
供了一定的参考依据。本文提出了基于成熟的灰平面预测方法m和网络非精确DEA
模型的新算法,以17家航空公司2005-2014年的真实数据为基础,应用该模型可
以计算它们在2015-2019年间的整体效率和阶段效率,能够明确各个航空公司的具
体情况,针对存在问题的环节提出有建设性的解决方案^
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
国外在评估航空公司效率方面的研宄起步较早,并且在理论和方法上一直不
断的进行着创新

在早期阶段,Morrell和Taneja[2]利用回归模型,对1975年的14家美国航空
公司和14家欧洲航空公司进行评估,得出了美国航空公司的生产力要明显高于欧
洲航空公司的主要结论。这为前期对航空公司的效率进行评价研宄做好了一定的
基础性准备工作,奠定了一定的理论基础。Caves[3]等人提出了一种新的Translog
成本函数方法来分析和评估航空公司网络内的空中交通密度对运营成本的影响

Schmidt和SickleS[4]以及Gillen等人[5]分别利用随机边界生产函数方法和总成本函
数方法,对不同的航空公司分别进行了实证研宂,得到了一致的结论:航空公司
的规模大小与其单位成本具有反比关系。Oum和Yu[6-7]使用了 Translog可变成本
函数和多边指数方法,来分析欧洲、亚洲和北美洲主要的航空公司的生产效率以
及成本效率。此外,还有一些学者[＊^]选择了 Cobbe-Douglas生产函数和全要素生
产力方法、时间序列回归模型、贝叶斯距离边界模型等方法,从不同的角度来研
究分析航空公司的经营效率情况

通过对以上文献进行梳理分析可知,很多国外学者均运用了不同的方法、从
不同的角度对航空公司的效率进行了评估。同时随着研宄的不断深入,20世纪末,
我们发现更多的论文采用了标准数据包络分析(DEA)或改进的DEA模型对航空
公司的绩效进行评
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