ANNEX C: ECONOMETRIC MODEL SPECIFIC

ANNEX C: ECONOMETRIC MODEL
SPECIFICATIONS
Ordinary Least Squares
Ordinary Least Squares (OLS) regression analysis is
a method relating passenger traffic to air travel prices,
income (GDP) levels, and other variables that have
an intuitive and measured impact on air travel, while
minimising the variance (randomness) of the estimates.
The regression analysis allows the relationship between
traffic and air travel price to be isolated and quantified
while controlling for other factors that may impact on air
travel, such as gross domestic product, population levels,
route distance and seasonality.
InterVISTAS used OLS techniques with a log-log model
formulation, as follows14:
ln(Traffic) = Constant + a1 x ln(Price) + a2 x
ln(Var2) + … + an x ln(VarN) + an+1 x Dummies
Where:
• Traffic is the dependent variable,
• Price is the average economy or leisure air travel price.
• Var2 to VarN are other quantifiable explanatory
variables that affect traffic levels.
• ln( ) refers to the variables inside of the parentheses
transformed by the natural logarithm.
• The dummies are variables that take the form of 1
or 0 in any observation and capture any remaining
structural reasons for traffic differences between
routes.
The regression analysis estimates the value of the
parameters (constant, a1, a2, a3, a4, a5, etc.) on each of the
variables, which reflect the relative impact of each of the
variables on traffic levels. As log formulations approximate
percentage changes in impacts, the parameters of the
logged independent variables can be directly interpreted
as elasticities.
Two-Stage Least Squares
Two-stage least squares (2SLS) is a regression technique
that is used when explanatory variables are believed to be
correlated with the regression model’s error term used to
obtain consistent estimators15. One or more instrumental
variables (IVs) that are correlated with the endogenous
explanatory variable, but uncorrelated with the dependent
variable are used to isolate the effects of the endogenous
explanatory variable. This process increases consistency
(relative to OLS), at the expense of increasing sample
variance.
InterVISTAS experimented with the use of two-stage
least squares techniques to improve the consistency of
elasticity estimates. The natural logarithm of distance
and the natural logarithm of fuel prices were used
separately and combined as potential IVs. In some
data sets, distance was found to be a worthwhile IV,
exhibiting high correlations with travel prices and low
correlations with traffic. However, there is some concern
that distance should be used as an explanatory variable
instead of an instrument (if route distance is believed
to have an impact on traffic). Fuel prices were found to
be poor IVs. Fuel prices exhibited low correlations with
traffic and travel prices.
1

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แอนเน็กซ์ C:รุ่น ECONOMETRIC ข้อมูลจำเพาะกำลังสองน้อยสุดธรรมดาเป็นการวิเคราะห์การถดถอยกำลังสองน้อยสุด (OLS) สามัญ เป็นวิธี relating โดยสารอากาศเดินทางราคา ระดับรายได้ (GDP) และตัวแปรอื่น ๆ ที่มี ใช้งานง่าย และวัดผลกระทบในการเดินทางอากาศ ในขณะที่ minimising (randomness) ผลต่างของการประเมิน การวิเคราะห์การถดถอยทำให้ความสัมพันธ์ระหว่าง จราจรและเครื่องเดินทางราคาจะแยกต่างหาก และ quantified ในขณะที่การควบคุมสำหรับปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบในอากาศ การเดินทาง เช่นรวมผลิตภัณฑ์ภายในประเทศ ระดับประชากร เส้นทางระยะทางและ seasonalityInterVISTAS ใช้เทคนิค OLS แบบล็อกล็อก กำหนด เป็น follows14:ln(Traffic) =ค่าคง + a1 x ln(Price) + a2 xln(Var2) +... ln(VarN) เป็น x + การ + หุ่น 1 xที่ตั้ง:•จราจรเป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับ•ราคาเฉลี่ยเศรษฐกิจหรือผ่อนอากาศเดินทางราคาได้• Var2 VarN อื่น ๆ วัดปริมาณได้อธิบาย ตัวแปรที่มีผลต่อระดับการจราจร• ln ()หมายถึงตัวแปรในวงเล็บ แปลง โดยการหาค่าลอการิทึมธรรมชาติ•หุ่นเป็นตัวแปรที่ใช้แบบฟอร์ม 1 หรือ 0 ในการสังเกต และจับใด ๆ ที่เหลือ สาเหตุความแตกต่างของการรับส่งข้อมูลระหว่างโครงสร้าง เส้นทางการ การวิเคราะห์การถดถอยประเมินค่าของการ พารามิเตอร์ (ค่าคง a1, a2, a3, a4, a5 ฯลฯ) ในแต่ละ ตัวแปร ซึ่งผลกระทบสัมพัทธ์ของแต่ละ ตัวแปรระดับการจราจร เป็นสูตรล็อกโดยประมาณ เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงในผลกระทบ พารามิเตอร์ของการ ตัวแปรอิสระระบบสามารถจะแปลโดยตรง เป็น elasticitiesสองกำลังสองน้อยสุดสองกำลังสองน้อยสุด (2SLS) เป็นเทคนิคหนึ่งที่ถดถอย ใช้เมื่อตัวแปรอธิบายเชื่อว่าจะ correlated กับเงื่อนไขข้อผิดพลาดของแบบจำลองถดถอยที่ใช้ รับ estimators15 ที่สอดคล้องกัน อย่าง น้อยหนึ่งเพลงบรรเลง ตัวแปร (IVs) ที่มี correlated กับที่ endogenous ตัวแปรอธิบาย แต่ uncorrelated กับผู้อยู่ในอุปการะ ตัวแปรที่ใช้ในการแยกผลกระทบของการ endogenous ตัวแปรอธิบาย กระบวนการนี้เพิ่มความสอดคล้อง (สัมพันธ์ OLS), ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นอย่าง ผลต่างเบื้อง interVISTAS ด้วยการใช้สอง กำลังสองน้อยสุดเทคนิคการปรับปรุงความสอดคล้องของ การประเมินความยืดหยุ่น ลอการิทึมธรรมชาติของระยะทาง และใช้ลอการิทึมธรรมชาติของราคาน้ำมัน แยก และรวมเป็น IVs ที่อาจเกิดขึ้น ในบาง ชุดข้อมูล พบระยะให้ IV ที่คุ้มค่า อย่างมีระดับความสัมพันธ์สูงกับราคาเดินทางต่ำ ความสัมพันธ์กับการจราจร อย่างไรก็ตาม มีบางอย่างที่เกี่ยวข้อง ควรใช้ระยะที่เป็นตัวแปรอธิบาย แทนเครื่องดนตรี (ถ้าเชื่อว่าเส้นทางระยะทาง มีผลกระทบกับการจราจร ราคาเชื้อเพลิงพบการ มี IVs ที่ยากจน ราคาน้ำมันจัดแสดงความสัมพันธ์ต่ำด้วย จราจรและการเดินทางราคา1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภาคผนวก C: เศรษฐ MODEL รายละเอียดสามัญสองน้อยสามัญสองน้อยที่สุด(OLS) การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีการที่เกี่ยวข้องกับผู้โดยสารราคาการเดินทางทางอากาศรายได้(จีดีพี) ในระดับและตัวแปรอื่น ๆ ที่มีผลกระทบต่อการใช้งานง่ายและวัดในการเดินทางทางอากาศในขณะที่การลดความแปรปรวน (สุ่ม) ของประมาณการ. การวิเคราะห์การถดถอยช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างการจราจรและราคาการเดินทางทางอากาศจะแยกและปริมาณขณะที่การควบคุมปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่ออากาศเดินทางเช่นผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศในระดับประชากรระยะทางเส้นทางและ. ฤดูกาลInterVISTAS ใช้เทคนิค OLS ที่มีรูปแบบการเข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบการกำหนดเป็นfollows14: LN (จราจร) คงที่ = + a1 x LN (Price) + a2 x LN (var2) + ... นี้ + x LN (Varn) นี้ + 1 + x Dummies ที่ไหน: •การจราจรเป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับ. ราคา•เป็นเศรษฐกิจเฉลี่ยหรือพักผ่อนราคาการเดินทางทางอากาศ• var2 เพื่อ Varn มีคําอธิบายอื่นเชิงปริมาณ. ตัวแปรที่มีผลต่อระดับการจราจร• LN () หมายถึงตัวแปรที่อยู่ภายในวงเล็บเปลี่ยนโดยลอการิทึมธรรมชาติ. •ความหุ่นเป็นตัวแปรที่ใช้รูปแบบของ 1 หรือ 0 ในการสังเกตและจับภาพใด ๆ ที่เหลือเหตุผลโครงสร้างที่แตกต่างกันการจราจรระหว่างเส้นทาง. การวิเคราะห์การถดถอยประมาณการค่าของพารามิเตอร์ (คง a1, a2, a3 , a4, a5 ฯลฯ ) ในแต่ละตัวแปรซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบต่อความสัมพันธ์ของแต่ละตัวแปรในระดับการจราจร ในฐานะที่เป็นสูตรล็อกประมาณเปลี่ยนแปลงร้อยละผลกระทบพารามิเตอร์ของลงทะเบียนตัวแปรอิสระสามารถตีความได้โดยตรงเป็นความยืดหยุ่น. สองขั้นตอนที่สองน้อยสองขั้นตอนที่สองน้อยที่สุด (2SLS) เป็นเทคนิคการถดถอยที่จะใช้เมื่อตัวแปรอธิบายที่เชื่อกันว่ามีความสัมพันธ์กับระยะข้อผิดพลาดของแบบจำลองถดถอยที่ใช้ในการได้รับ estimators15 ที่สอดคล้องกัน หนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเครื่องมือตัวแปร (น้ำเกลือ) ที่มีความสัมพันธ์กับภายนอกตัวแปรอธิบายแต่ uncorrelated ขึ้นอยู่กับตัวแปรที่ใช้ในการแยกผลกระทบจากภายนอกตัวแปรอธิบาย กระบวนการนี้จะเพิ่มความสอดคล้อง(เทียบกับ OLS) ที่ค่าใช้จ่ายของการเพิ่มตัวอย่างแปรปรวน. InterVISTAS ทดลองด้วยการใช้สองขั้นตอนที่เทคนิคน้อยสแควร์ในการปรับปรุงความสอดคล้องของการประมาณการความยืดหยุ่น ลอการิทึมธรรมชาติของระยะทางและลอการิทึมธรรมชาติของราคาน้ำมันที่ถูกนำมาใช้แยกจากกันและรวมกันเป็นเกลือที่มีศักยภาพ ในบางชุดข้อมูลระยะทางที่ถูกพบว่ามีความคุ้มค่าที่สี่การแสดงความสัมพันธ์สูงด้วยราคาที่ต่ำในการเดินทางและความสัมพันธ์กับการจราจร แต่มีความกังวลว่าระยะทางที่ควรจะนำมาใช้เป็นตัวแปรอธิบายแทนเครื่องดนตรี(ถ้าระยะทางเส้นทางนี้เชื่อกันว่าจะมีผลกระทบต่อการจราจร) ราคาน้ำมันที่ถูกพบว่าเป็นเกลือที่ไม่ดี ราคาน้ำมันที่แสดงความสัมพันธ์ต่ำที่มีการจราจรและการเดินทางราคา. 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาคผนวก C : แบบจำลองเศรษฐมิติ

รายละเอียด Ordinary Least Squares
วิธีกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS ) การวิเคราะห์การถดถอยคือ
วิธีการเกี่ยวกับการจราจรผู้โดยสารราคาการเดินทางทางอากาศ ,
( GDP ) ระดับรายได้ และตัวแปรอื่นๆ ที่ใช้งานง่ายและวัด
ส่งผลกระทบต่อการเดินทางทางอากาศ ในขณะที่
ลดความแปรปรวน ( สุ่ม ) ของ ประมาณการ

ช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างการวิเคราะห์การถดถอยปริมาณและราคาการเดินทางทางอากาศจะแยกและ quantified
ในขณะที่การควบคุมปัจจัยอื่น ๆที่อาจส่งผลกระทบต่อการเดินทางทางอากาศ
เช่นผลิตภัณฑ์ มวลรวมภายในประเทศประชากรระดับ

intervistas ระยะทางเส้นทางและฤดูกาล โดยใช้เทคนิคกับรูปแบบการบันทึกเข้าสู่ระบบเป็น :

, follows14 ln ( การจราจร ) = ค่าคงที่ A1 X ที่ ( ราคา ) A2 x
ln ( var2 ) . . . . . . . x ln ( วาร์น ) 1 x ให้

:จราจร - คือ ตัวแปรตาม คือ เศรษฐกิจ
- ราคาเฉลี่ยหรือสันทนาการการเดินทางทางอากาศราคา .
- var2 เพื่อวาร์นเป็นอื่นนั้นอธิบาย
ตัวแปรที่มีผลต่อระดับการจราจร .
- LN ( ) หมายถึงตัวแปรภายในวงเล็บ
เปลี่ยนโดยพจนานุกรม ฉบับราชบัณฑิตยสถาน .
- ของปลอมมีตัวแปรที่ใช้รูป 1
0 หรือในการสังเกตและจับ
ที่เหลือใด ๆเหตุผลโครงสร้างความแตกต่างการจราจรระหว่าง
เส้นทาง
การวิเคราะห์ประมาณค่าของพารามิเตอร์ ( คงที่
A1 , A2 , A3 , A4 , A5 , ฯลฯ ) ของแต่ละ
ตัวแปร ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบของญาติแต่ละ
ตัวแปรในระดับการจราจร เป็นบันทึกการเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ในสูตรโดยประมาณ

ค่าผลกระทบตัวแปรอิสระที่สามารถบันทึกโดยตรงจึงเป็นค่า
.
2 เวทีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้น
Least Squares ( 2sls ) เป็นขั้นตอนที่ใช้เทคนิค
เมื่อตัวแปรอธิบายเชื่อว่าเป็น
มีความสัมพันธ์กับแบบจำลองการถดถอยของข้อผิดพลาดคำใช้

ขอรับ estimators15 สอดคล้องกัน หนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปรบรรเลง
( IVs ) ซึ่งมีความสัมพันธ์กับโครงสร้าง
ตัวแปรที่อธิบาย แต่ uncorrelated กับตัวแปร
จะใช้เพื่อแยกผลของตัวแปรในการอธิบาย

กระบวนการนี้เพิ่มความสอดคล้องกัน
( เทียบกับ OLS ) ที่ค่าใช้จ่ายของการเพิ่มความแปรปรวนของตัวอย่าง
.
intervistas ทดลองด้วยการใช้เทคนิคแบบกำลังสองน้อยที่สุด เพื่อปรับปรุง

มีความสอดคล้องของการประเมินลอการิทึมธรรมชาติของระยะทาง
และลอการิทึมธรรมชาติของราคาเชื้อเพลิงที่ใช้แยกและรวมเป็น
IVs ที่มีศักยภาพ ในบางชุด
ข้อมูลระยะทางได้ 4 คุ้มค่า
แสดงความสัมพันธ์สูงกับราคา เดินทาง และสหสัมพันธ์ต่ำ
กับการจราจร อย่างไรก็ตาม มีบางความกังวล
ระยะทางที่ควรใช้เป็น
ตัวแปรอธิบายแทนเครื่องดนตรี ( ถ้าเส้นทางระยะทางเชื่อ
มีผลกระทบต่อการจราจร ) ราคาน้ํามันพบ

จนสายน้ำเกลือ . ราคาน้ํามันมีความสัมพันธ์กับปริมาณและราคาต่ำ

1 เที่ยว