1.1 研究動機
台灣四面環海，屬一海島型經濟，對國際貿易依存度高，海運與空運運 輸之發展將影響我國之國際經貿與國內經濟甚鉅。近年來國家經濟與生活水 準提升、產業發展與國際貿易日趨頻繁，使得航空運輸成為必要的運輸方式。
由於國民所得提高，國人的旅遊觀念也逐漸開放，隨之而來的是每年大幅成 長的出國旅行需求，我國國際線之旅運量亦有所增長。在航空貨運方面，隨 著經濟發展與產業結構的改變，高附加價值與不易久存的貨品，例如，光電、
半導體、農林漁牧業，完全仰賴航空貨運的傳送，因此，航空運輸將是台灣 未來經濟發展重要的一環。
航空公司對其營運網路形態之設計與每一航線上機型及航機架次的規 劃，均須以各航空站對之旅客運量預測值與分佈為依據。亦即，旅客運量預 測為航空網路設計、航線機型派遣及架次規劃之前題。航空運量預測係指對 未來運量、發展動態進行估計與推測。未來航線設計、機隊選擇、班機頻次、
人員調派規劃等，甚至在旺季突增需求下作因應對策，均須以運量預測為基 礎。在台灣地區航空運量之預測方法上，過去即曾有甚多相關研究，然其分 析作業大多依賴歷史資料，採統計方法立基於諸多假設條件，建立一套量化 模式據以預測，故可視為一「有系統的」趨勢延伸方式；其囿限為對於足以 左右航空運量之變數，包括政經情勢之變異、科學技術之躍進、知識經濟之 興盛、地球村文化之形成等因素，並非此一「有系統的」趨勢延伸結果所能 掌握。
在過去航空運量預測之相關研究上，所應用的方法大多為多元線性迴歸 模式，如 Boeing commercial airplane group （1993 及 1995），不過線性迴歸模 式假設變數間獨立，且要求大樣本量、樣本具較好的分佈規律等條件，研究 上常面臨年運量數據資料不多、影響因素複雜、模式統計假設之合理性與對 未來發展動態捕捉之預測準確度是否足夠等問題；此外，近年來所發展的類 神經網路法等，如 Nam and Schaefer（1995）以倒傳遞類神經網路模式預測國 際航線旅客數量，在應用上也須大量數據資料，且須系統操作者提供實際預
測之經驗法則以供類神經網路進行學習程序。因此，發展一套具準確預測能 力且能充分了解營運需求之市場環境、分析需求的影響因素，並且具有捕捉 未來運量動態變化的航空運量預測方法實為當務之急。
本研究首先蒐集各類相關文獻、資料，參考過去對航空運量預測相關之 研究方法與成果，以及對影響因素之考量，並且探討近年來顯著事件對我國 航空運量所帶來的衝擊影響程度，例如國際油價波動及兩岸三通等因素，是 否對未來預測航空運量造成影響，故本研究採時間序列方法為研究工具，針 對短期需要模式建立預估模式，藉由介入的變動因子來測試模式敏感度，可 做為未來運量預測之參考，期能提供各研究規劃單位給予實質的建議。
1.2 研究目的
綜觀國內外有關機場運量預測的相關文獻，國內對於機場規劃通常採用 長期預估模式為主，對於中短期之規劃並無太多相關論文著作。對航空運輸 規劃而言建立短期預估模式，也是可以降低風險並且從中獲得利潤，再加上 以往的研究方法相當耗費成本、不符合經濟效益，所以，如何利用短期資料 來做策略規劃將是航空運輸規劃者所面臨的一項重要課題。航空運輸涉及到 許多內外部相關影響因子，因此，本研究也將以此為出發點達到以下之目的。
ㄧ、建立以時間數列方法為主之預估模式，針對南部國際機場之總需求量建 立短期之預測分析。
二、針對近五年來國內外重大事件與顯著衝擊事件，建立介入模式分析，並 討論介入變數之影響程度。
1.3 研究範圍
ㄧ、研究範圍
本研究主要是探討南部國際機場需求模式，研究資料為高雄國際機場 的旅運量、貨運量及航機架次量等類計量資料，而旅運量可分為國際與國 內，包括出境旅運量、入境旅運量；貨運量也分國際與國內，可再分到站 及離站貨運量，在航機架次方面也是分國際與國內；再加國際油價、高鐵 通車、兩岸三通等為介入變數，詳圖1.1-1 所示。
圖1.1-1 總運量分類圖 二、研究時間
蒐集自民國 93 年 1 月至民國 97 年 12 月止的月頻率資料，建構短期 的需求預測模式，爾後預估98 年 1 月至 5 月之預測值與實際值做比較，
研究預測誤差。
三、研究重點
(一)僅能做短期資料分析
本研究僅用民國93 年 1 月至民國 97 年 12 月止的月頻率資料，旅 運量、貨運量及航機架次量樣本筆數各為60 筆。
(二)僅能做短期預測分析
影響需求之因素會隨著時空環境的轉變而變動，且時間越長，環 境中的不確定因子越多，往往無法有效掌控影響因素之變動，並無從 得知未來可能衍生的影響因素，所以長期的需求預測較無法達到準確 之要求甚至偏差頗大，而短期預測不但影響因素之變動較小、預測值 較精準，且能立即運用在實際營運上，因此，本研究將以短期預測為 主。
長短期的界定方法並無定論，但通常由研究者從取得資料之時間 間距來判定，以匯率之資料為例，匯率每分每秒皆在變動，若每分鐘 都有一筆記錄資料，則預測一天最終的收盤匯率，即可算是長期預測；
以航空運量資料而言，民航局從各航空公司取得資料並彙整，最詳細 總運量
旅運量
貨運量
航機架次量
出境旅運量 入境旅運量
到站貨運量 出站貨運量 國際線
國內線
入境航班 出境航班
的資料為每個月之運量，因此本研究界定，預測每月、每季之運量可 視為短期預測，預測一年的運量為中短期之預測，預測年期一年以上 則可歸類於中長期預測。而本研究之短期預測將以月資料為基礎預測 短期內之需求量。
1.4 研究內容
本研究主要以南部國際機場運量需求預測為研究重點，利用自交通部運 輸研究所蒐集到的93 年至 97 年旅運量、貨運量及航機架次年頻率資料分析，
並由歷史資料構建自我迴歸移動平均整合（ARIMA）模式，以民國 97 年實際 值驗證模式的預測準確度。基於研究目的的需要，本研究的主要內容將分為 研究動機與目的、相關文獻與模式理論之回顧、資料分析、模式建構與參數 評估、實證研究與模式比較等五大部分，其說明如下：
ㄧ、研究動機與目的
準確的運量預測不但可以提供規劃人員做為運輸規劃的依據，亦可做 為各項重大投資建設與各類作業計畫之參考，如：航點與航線選擇、機隊 規模與人力配置等問題。因此本研究將針對南部國際機場運量需求特性，
以統計方法加以歸納說明，並分析各項影響航空運量之因素。
二、相關文獻與模式理論之回顧
回顧國內外各研究領域中，利用時間數列模式為研究主題之各類相關 文獻，並就該研究之重點與應用於本研究之概念與模式構建基礎加以歸納 說明之。
三、資料分析
針對本研究主題，分析南部國際機場運量需求特性，並以高雄國際機 場為例，蒐集旅運、貨運及航機架次資料，依據資料特性及內容，將資料 分類方法加以整理，並利用敘述統計分析法與圖表方式，敘述高雄國際機 場之運量需求特性與運量變動的情形，並探討國內外重大事件與顯著衝擊 事件與運量需求之間的影響程度。
四、模式建構與參數校估
在時間數列模式方面，本研究利用 Box and Jenkins 在 1970 年所提 出的自我迴歸移動平均整合模式（ARIMA）構建運量需求模式，評估模 式中各變數之參數值，並分析參數的意義及合理性。
五、實證研究與模式比較
針對本研究所構建的自我迴歸移動平均整合模式進行實證分析，蒐集 民國93 年至 97 年高雄國際機場的運量資料，將模式所預測出來的運量需 求量與實際資料作比較，並討論模式的預測準確度與預測能力。
1.5 研究流程
本研究之主要內容為分析航空市場特性及探討航空需求之影響因素，並且 選擇適合的預測工具進行需求預測。整體之思維及主要研究課題架構如圖 1.5-1 所示。
圖1.5-1 研究流程圖 文獻回顧與探討
選擇研究方法
選擇研究樣本及研究期間
貨運量資料 旅運量資料
資料蒐集與整合
模式檢定與產生
預測模式
結果分析
結論與建議 介入變數分析
1.五年間介入事件 2.顯著事件衝擊程度
時間數列分析 1.ARIMA 2.文獻回顧 確定研究方向
航機架次資料