Divisão de Engenharia Civil Ano: 2015

(Turma 2015, TGs 2015)

Estudo da variabilidade dos custos com combustível das duas maiores companhias aéreas brasileiras (pdf 664 kB)

Autor: Lucas de Brito Rocha

Orientador(es): Alessandro Vinícius Marques de Oliveira

Relator(es): Rogéria de Arantes Gomes Eller

Ano: 2015

Resumo:

Este trabalho de graduação busca entender o impacto da incorporação da distribuição de renda em um modelo de projeção de demanda aeroportuária. Isso foi realizado por meio da utilização da métrica única para inclusão de renda e sua distribuição desenvolvida por SEN (1982) em duas análises: a primeira, uma regressão de demanda rota a rota simplificada para mercado doméstico brasileiro no período de 2001 a 2009, e a segunda, um ajuste no modelo Top-Down de projeção de demanda agregado do “Estudo do setor de transporte aéreo do Brasil”, realizado pela empresa McKinsey para o horizonte de 2014. No modelo McKinsey, também foram utilizados os valores reais para PIB e Yield no período de 2009 a 2014 e para a demanda aeroportuária extra devido à Copa do Mundo da FIFA de 2014. O modelo de regressão utilizado no trabalho foi escolhido com base na revisão bibliográfica, que apontou o modelo multiplicativo (log-log) como o mais utilizado para regressões de demanda em transporte aéreo. A inclusão da métrica proposta por Sen ocasionou o aumento na representatividade do modelo das duas análises para o mercado doméstico, mas não para o mercado internacional.

Abstract:

This graduate thesis seeks to understand the impact of the income distribution incorporation in an airlines demand projection model. It was done through the use of Sen's welfare theory, that includes both incomes and its distribution in a single metric in two different analysis: the first one was a simple demand regression analysis for a route route in Brazil for domestic market for 2001 to 2009 period, and the second was an adjustment of Top-Down demand aggregate projection for "Estudo do setor de transporte aéreo do Brasil" conducted by McKinsey up to the 2014 milestone. The second analisys, also had updated the real GDP and Yield values in the period 2009-2014 and the extra airport demand due to the 2014 FIFA World Cup. The regression model used was multiplicative (log-log), based on the literature review. The conclusion of this work showed that the inclusion of metric proposed by Sen led to an increase in the model's representativeness for both analyzes for the domestic market, but not for the international market regression model.