Comparative Analysis of ARIMA and SARIMA for Forecasting Air Passenger Demand by Time

최근 COVID-19 팬데믹 이후 해외여행 회복세를 보이며 항공 여객 수요 또한 증가하고 있다. 그러나 항공사 고객 만족도는 오히려 큰 폭으로 감소하고 있어 이에 대한 대책 마련이 필요하다. 이러한 상황에서 항공 수요를 예측하는 것은 항공 산업의 전략적인 운영에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 시계열 모형 연구를 활용하여 항공 여객 수요를 예측하고자 한다. 시계열 분석에 적합한 ARIMA, SARIMA 모형을 사용하고 시간대별로 전체 승객 수, 2-3시, 16-17시의 데이터를 구분하여 비교 분석해보며 최적의 모형을 찾고자 한다. 각 모형의 예측 성능은 예측 값의 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차, 평균 절대 백분율 오차, 루트 상대 제곱 오차를 계산하여 확인한다. 이를 비교한 후 결정된 최종 모형을 기반으로, one-step ahead, multi-step ahead 예측을 진행한다. 또한 선정된 모형의 정확도를 확인하기 위해 예측 신뢰구간을 함께 제시하여 예측 값과 실제 값이 신뢰구간 안에 존재하는지를 확인한다. 본 연구는 항공사 및 공항 운영자가 단기수요를 파악하고, 이에 맞춰 고객 중심 서비스를 제공하기에 도움이 되고자 한다.