A Study of Air Freight Forecasting Using the ARIMA Model

Suh, Sang-Sok; Park, Jong-Woo; Song, Guowen; Cho, Seung-Gyun

doi:10.13106/jds.2014.vol12.no2.59.

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Shipping charges in the air cargo market have been widely discussed in the literature. Many studies have concentrated on modeling and forecasting air cargo shipping charges because airlines can optimize their revenue through air cargo (Suh et al 2014 ). Air cargo shipping charges and demand are determined by multiple factors: weight, volume, origin–destination combinations, distance, product types, routes, shipping requirements, and shipping time (Azadian and Murat 2018 ; Lo et al 2015 ).…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

“…We use ICAO’s aircraft operations score (“ Literature review ” section details this measure) as a proxy for security oversight at destination countries. Many previous studies have attempted to predict air cargo demand to mitigate uncertainty (Kim 2019 ; Suh et al 2014 ), however, existing studies have not seen how security affects shipping charges and cargo demand. Therefore, this study discusses other important factors such as security considerations that influence air cargo shipping charges.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

The impact of security oversight on air cargo price and demand

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

This paper examines the effect of security oversight on air cargo price and demand. We exploit variations in security oversight instituted by the International Civil Aviation Organization (ICAO). We estimate a simultaneous equation model using proprietary operations data from a major airline in South Korea over the period 2009–2013. This study explores the shipping-charge behavior of a service provider through a modeling approach that considers air cargo security. Our findings show that security oversight increases air cargo demand, controlling for the effect of price. Improving security measures increases the air cargo price, but the magnitude of this increase is small. Our results should help policymakers gauge the benefit of improved security and help airlines design an effective model to determine future air cargo shipping charges under high uncertainty to mitigate short- and long-term financial risks.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The impact of security oversight on air cargo price and demand

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Arima Yöntemi̇yle Türki̇ye ’ni̇n Hava Yolu Kargo Talep Tahmi̇n Modellemesi̇ Ve Öngörüsü

Önen¹

2020

Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Hava yolu ile taşınan yıllık kargo yük miktarının daha doğru tahmin edilmesi ve buna bağlı kargo talep tahmin modeliinin belirlenmesinin pratikte iki önemli katkısı bulunmaktadır. Birincisi, mikro açıdan bu konuda sektörde faaliyet gösteren lojistik firmalarına fiyatlamalarını doğru yapabilmeleri, kapasitelerini iyi yönetebilmeleri, tedarik ve satın alma ihtiyaçlarını doğru bir şekilde planlayabilmeleri, taşıyıcıların etkin filo planlamalarına olanak sağlamaları ve bu alandaki yatırımcılara bir öngörü sağlanması amacıyla bir girdi kaynağı oluşturabilmesi, ikincisi de, makro açıdan ülkemizin ekonomik ve kalkınma planlarını geliştirebilmelerine bir fırsat yaratmasıdır. Bu açıklanan nedenlerle, çalışmada 1978–2017 yılları arasında yurt içi ve yurt dışı gerçekleşen toplam hava kargo yükü verilerinden yararlanılarak tek değişkenli zaman serileri analizi kullanılarak bu analizler için geliştirilen Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemiyle Türkiye’nin toplam havayolu kargo talebi modelinin belirlenmesi ve bu modelden yararlanılarak 2019-2023 yıllarına yönelik yıllık toplam kargo yük miktarlarının tahmin edilmesi çalışmanın amacı olarak belirlenmiştir. Çalışmadatek değişkene dayalı zaman serileri analizi kapsamında Box Jenkins yöntemine dayalı olarak Oto Regresif Bütüneşik Hareketli Ortalamalar (ARIMA) modeli kullanılarak en uygun ARIMA modeli oluşturulmuş ve bu model çerçevesinde dinamik tahminleme yöntemiyle ileriye dönük tahminlemeler yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda belirlenen en uygun ARIMA modelinin ardından 2019-2023 yılları için modelin dinamik tahminlemesi yapılarak Türkiye’nin havayolu kargo yükü talepleri tahmini olarak tespit edilmiştir. Elde edilen gerçek ve tahmini değerlerin %95 güven aralığı içinde olduğu ve modelin ortalama mutlak hata payı yüzdesinin (OMHP), Theil Eşitsizlik Katsayısının, ve “Bias” Oranı değerlerinin kabul edilebilir seviyede değerler olduğu belirlenerek tek değişkenli denkleme dayalı oluşturulan ARIMA modelinin uygun ve modelin tahmin gücünün güvenilir olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Hava Kargo Taşımacılığı, Lojistik Talep Tahminleme, ARIMA, Box Jenkins

show abstract

The Effect of the Reduction in the Interest Rate Due to COVID-19 on the Transaction Prices and the Rental Prices of the House

Kim¹,

Lee²

2020

JIDB

View full text Add to dashboard Cite

This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months.

show abstract

A Study of Air Freight Forecasting Using the ARIMA Model

Cited by 4 publications

References 0 publications

The impact of security oversight on air cargo price and demand

The impact of security oversight on air cargo price and demand

Arima Yöntemi̇yle Türki̇ye ’ni̇n Hava Yolu Kargo Talep Tahmi̇n Modellemesi̇ Ve Öngörüsü

The Effect of the Reduction in the Interest Rate Due to COVID-19 on the Transaction Prices and the Rental Prices of the House

Contact Info

Product

Resources

About