Prévision de trafic des passagers à court terme

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Date

2023

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Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté des sciences

Abstract

Tout ou long de ce travail, nous nous sommes consacrØ à la modØlisation du tra c de passagers en essayant d atteindre l objectif xØ, à savoir, trouver le type de modØlisation qui convient pour avoir des prØvisions ables. Pour cela nous avons utilisØ les approches Øconomiques traitant les sØries chronologiques (l approches univariØe de Box et Jenkins, l approche multivariØ du modŁle VAR et l approche par rØgression). Dans un premier temps nous avons eu recours à l approche de Box et Jenkins pour Øtudier l Øvolution du tra c passagers. L intØrŒt de la modØlisation des sØries individuelles est de permettre au processus de donner une description de la structure ayant gØnØrØ la sØrie ellemŒme. En suivant ces dØmarches de modØlisation, nous avons obtenu les rØsultats suivants : 1- Les Øvolutions de tra c passagers des sØries Alger-Istanbul-Alger et Alger-MontrØal-Alger sont type T. S 2- Les Øvolutions de la sØrie Alger-France-Alger sont de type D.S 3- Nous retrouvons l e⁄et saisonnier dans les trois (03) sØries 4- Nous avons obtenu les rØsultats des prØvisions du nombre de passagers pour la pØriode 2020 à 2022 Dans la seconde partie, nous avons eu recours à l approche du modŁle VAR pour Øtudier l Øvolution du tra c dans le temps. L Øtude multivariØ achevØ, nous pouvons tirer les enseignements suivants : - le modŁle VAR (1) a ØtØ retenu pour modØliser le vecteur composØ de sØries des importations. - Nous constatons que l ordre du dØcalage retenu (p =1) pour la modØlisation VAR (1) n est pas ØlevØ ce qui nous amŁne à estimer ce dernier. Dans la troisiŁme partie notre objectif a ØtØ de trouver un modŁle mathØmatique qui permettra de mettre en Øvidence une corrØlation entre l o⁄re et la Recette Unitaire Moyenne. Pour cela, nous avons utilisØ la mØthode de la rØgression simple et multiple. Celle-ci permet de bien aborder les problŁmes Øconomiques et de tester les hypothŁses portant sur la relation entre une variable dØpendante et au moins deux variables indØpendantes. Nous remarquons que le plus important paramŁtre qui in uence le nombre de passagers est l o⁄re.

Description

152 p.

Keywords

Prévision de trafic, Passagers, Air Algérie

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