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Evolución Previsible de la demanda
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4. EVOLUCIÓN PREVISIBLE DE LA DEMANDA
4.1.GENERALIDADES Y JUSTIFICACIÓN DE LA PREVISIÓN REALIZADA
Es necesario un estudio de la demanda para establecer las necesidades futuras del
aeropuerto. En función de la previsión de demanda se determinarán las necesidades del
Aeropuerto de Sevilla hasta alcanzar el Desarrollo Previsible. Para hacer una previsión
de la demanda es necesario realizar las siguientes prognosis:
- Prognosis del tráfico de pasajeros
- Prognosis del tráfico de aeronaves
- Prognosis del tráfico de mercancías
- Prognosis del tráfico en periodos punta
Son numerosos los métodos de previsión de la demanda, básicamente se han
distinguido tres tipos:
1) Proyección de tendencias
Consiste en el ajuste de curvas efectuando una simple proyección de los datos
históricos. Los diferentes tipos de curvas de tendencia pueden ser lineales,
exponenciales, de tipo parabólico, etc. Estas proyecciones aumentan su fiabilidad
cuando se realizan a corto plazo, cuando no está previsto ningún cambio en las
condiciones que determinan la oferta o la demanda del tráfico aéreo.
2) Relaciones econométricas
Los más utilizados son los modelos de regresión múltiple. En ellos se emplean
como variables exógenas diversas magnitudes socioeconómicas. Una característica del
método econométrico para las previsiones a mediano y largo plazo es que la evolución
de los factores causales subyacentes y del tráfico puede controlarse durante el periodo
de previsión, con lo cual se posibilita la verificación de la suficiencia continua del
modelo econométrico y se hacen los ajustes necesarios para la previsión si alguno de los
factores evolucionara de un modo diferente con respecto a las hipótesis iniciales.
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3) Modelos causales
Las estimaciones se realizan a partir de las opiniones de expertos, que en algunos
casos, pueden proporcionar una información muy útil. El método Delphi consiste en un
proceso iterativo de consultas a un grupo de expertos con el objetivo de buscar un
consenso en las previsiones. Esta técnica se ha empleado frecuentemente por la
International Air Transport Association (IATA) para realizar sus previsiones.
Una vez descrito los diferentes métodos de previsión, obtenemos las siguientes
conclusiones:
Los métodos de proyección de tendencias requieren poco esfuerzo y se obtienen
rápidamente. Sin embargo, asumen implícitamente que todos los factores que afectan a
la demanda de tráfico aéreo están incorporados en la variable t, lo cual no parece que
sea ni teóricamente consistente ni que sea adecuado para detectar los cambios de
tendencia debido a modificaciones de variables que sí afectan directamente al tráfico
aéreo. No es extraño, por tanto, que esta técnica pierda fiabilidad a medida que las
previsiones sean más lejanas en el tiempo.
Por otro lado los métodos de regresión múltiple son la herramienta más precisa
que existe por el momento. Una ventaja del método econométrico para las previsiones a
mediano y largo plazo es que la evolución de las variables puede controlarse durante el
periodo de previsión, con lo cual se posibilita la verificación continua del modelo
econométrico y se hacen los ajustes necesarios para la previsión si alguno de los
factores evolucionara de un modo diferente con respecto a las hipótesis iniciales.
Por último, las consultas a expertos mantienen un grado de subjetividad. Sin
embargo, en numerosas ocasiones resulta muy conveniente este tipo de estudio con el
fin de complementar los modelos anteriores. Permite introducir factores no
cuantificables, y por tanto, no existentes en los modelos socioeconómicos, matizando
así las previsiones obtenidas.
En el siguiente cuadro se muestra la evolución del tráfico de pasajeros en el
aeropuerto de Santander en el periodo de 2000-2009, con las tasas de crecimiento
correspondientes. En la siguiente tabla figuran solamente el número total de pasajeros,
sin diferenciar distintas clases, con el fin de homogeneizar los datos de tráfico,
proporcionados por Aena.
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El método de previsión que se ha llevado a cabo es el de obtener diferentes
ajustes a la curva de la evolución de pasajeros que conocemos hasta el año 2009 para así
poder obtener la tendencia de la demanda del tráfico de pasajeros hasta el 2023.
4.2. PROGNOSIS DEL TRÁFICO DE PASAJEROS
Según los datos históricos, esta es la evolución del tráfico de pasajeros
Comercial hasta el año 2009.
Año Pasajeros Tasa de crecimiento
2000 260.767 16,1%
2001 272.383 4,50%
2002 262.070 -3,8%
2003 253.756 -3,2%
2004 342.559 35,0%
2005 644.662 88,2%
2006 649.447 0,7%
2007 761.780 17,3%
2008 856.606 12,4%
2009 958.157 11,9%
Tabla 4.1: Evolución del tráfico de pasajeros
Figura 4.1: Evolución del tráfico de pasajeros
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Pas
aje
ros
Años
Pasajeros totales
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4.2.1. Prognosis del tráfico de pasajeros nacional regular
En cuanto al tráfico de pasajeros nacional regular, viendo la evolución histórica
hasta ahora, creamos las líneas de tendencia para hacer la prognosis del tráfico hasta
el año 2023.
Tabla 4.2: Evolución del tráfico nacional de pasajeros
Mediante los datos históricos, realizamos una regresión lineal y polinómica para
obtener la tendencia en los próximos años.
Figura 4.2: Evolución del tráfico nacional regular de pasajeros
y = 29381x - 6E+07R² = 0,7927
y = 6243,2x2 - 2E+07x + 3E+10R² = 0,9765
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
3.500.000
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
Previsión del tráfico de Pasajeros Nacional Regular
Año NACIONAL Tasa de crecimiento
2000 245.062 18,50%
2001 261.304 6,60%
2002 252.775 -3,30%
2003 240.635 -4,80%
2004 253.245 5,20%
2005 319.397 26,10%
2006 360.939 13%
2007 432.188 19,70%
2008 483.846 12%
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Definimos dos tipos de horizontes, el más optimista ( regresión polinómica) y el
más pesimista ( que sería el de la regresión lineal). La previsión esperada, se define
como el promedio de las dos anteriores.
AÑO AJUSTE LINEAL AJUSTE
POLINÓMICO
PREVISIÓN
ESPERADA
2010 500.000 700.000 600.000
2015 650.000 1.400.000 1.025.000
2020 800.000 2.400.000 1.600.000
2023 900.000 3.000.000 1.950.000
Tabla 4.3: Previsión esperada de pasajeros nacional
Figura 4.3: Previsión esperada de pasajeros nacional
4.2.2. Previsión del tráfico de pasajeros regular internacional
Realizamos el mismo procedimiento para la previsión de tráfico de pasajeros regular
internacional.
Año INTERNACIONAL REGULAR
2000 15.705
2001 11.079
2002 9.295
2003 13.121
2004 89.314
2005 325.265
2006 288.508
2007 329.592
2008 372.760
Tabla 4.4: Evolución de Pasajeros de tráfico internacional
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
3.500.000
2010 2015 2020 2023
Previsión del tráfico de Pasajeros nacional Regular
AJUSTE LINEAL AJUSTE POLINÓMICO PREVISIÓN ESPERADA
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Figura 4.4: Previsión esperada de pasajeros internacional
Se muestra una progresión lineal que corresponde con el caso más pesimista y
un ajuste polinómico (caso más optimista). La previsión esperada es la media entre los
dos valores.
AÑO AJUSTE LINEAL AJUSTE
POLINÓMICO PREVISIÓN ESPERADA
2010 500.000 600.000 550.000
2015 750.000 1.200.000 975.000
2020 1.000.000 1.900.000 1.450.000
2023 1.200.000 2.500.000 1.850.000
Tabla 4.5: Previsión esperada de pasajeros internacional
y = 54239x - 1E+08R² = 0,8401
y = 3615,2x2 - 1E+07x + 1E+10R² = 0,8592
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
Pas
aje
ros
PREVISIÓN DEL TRÁFICO DE PASAJEROS INTERNACIONAL
REGULAR
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Figura 4.5: Previsión esperada de pasajeros internacional
4.2.3. Tráfico total de pasajeros
Figura 4.6: Previsión número total de pasajeros
AÑO MODELO
CONSERVADOR MODELO OPTIMISTA
PREVISIÓN
ESPERADA
2010 1.000.000 1.100.000 1.050.000
2015 1.500.000 2.300.000 1.900.000
2020 1.900.000 3.500.000 2.700.000
2023 2.100.000 4.200.000 3.150.000
Tabla 4.6: Previsión número total de pasajeros
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
2010 2015 2020 2023
Previsión del tráfico de Pasajeros Regular Internacional
AJUSTE LINEAL AJUSTE POLINÓMICO PREVISIÓN ESPERADA
y = 7156x2 - 3E+07x + 3E+10R² = 0,9398
y = 86993x - 2E+08R² = 0,9008
01.000.0002.000.0003.000.0004.000.0005.000.0006.000.0007.000.0008.000.0009.000.000
10.000.00011.000.00012.000.00013.000.00014.000.000
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024
Pas
aje
ros
Previsión Número total de Pasajeros
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Hay que resaltar que a medida que crece el tiempo los valores del ajuste polinómico
se hacen excesivamente grandes, por lo que los valores pueden tener cierto error,
perdiendo fiabilidad.
Figura 4.7: Previsión número total de pasajeros
4.3.PROGNOSIS DEL TRÁFICO DE AERONAVES
La evolución del tráfico de aeronaves está íntimamente relacionada con la evolución
del tráfico de pasajeros. La previsión de aeronaves se realiza a través de la aplicación
del parámetro pasajeros/aeronave a la prognosis realizada para los pasajeros,
despreciándose el número de operaciones exclusivas del transporte de mercancías.
En este caso se agrupan los segmentos de aeronaves relativas a tráfico nacional
dentro de la denominación de AN( aeronaves nacionales), desestimando la influencia de
las internacionales.
Operaciones totales
Aviación Comercial Aviación general
2000 9.605 2,8% 6.504 25,90% 3.101 -25,80%
2001 9.868 2,70% 6.831 5,00% 3.037 -2,10%
2002 11.243 13,9% 8.023 17,40% 3.220 6%
2003 11.326 0,7% 7.594 -5,30% 3.732 15,90%
2004 11.643 2,8% 8.639 13,80% 3.004 -19,50%
2005 16.148 38,7% 12.547 45,20% 3.601 19,90%
2006 15.195 -5,9% 12.138 -3,30% 3.057 -15,10%
2007 16.998 11,9% 14.074 15,90% 2.924 -4,40%
2008 19.198 12,9% 15.646 11,20% 3.552 21,50%
Tabla 4.7: Evolución de las operaciones
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
3.500.000
4.000.000
4.500.000
2010 2015 2020 2023
PREVISIÓN DEL TRÁFICO TOTAL DE PASAJEROS
AJUSTE LINEAL AJUSTE POLINÓMICO PREVISIÓN ESPERADA
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Realizando los ajustes lineal y polinómico, obtenemos los siguientes valores
para los próximos años.
Figura 4.8: Previsión de tráfico de aeronaves total
Al igual que se ha hecho para el caso de pasajero, obtenemos la previsión del tráfico
de aeronaves hasta el 2023.
AÑO AJUSTE
LINEAL
AJUSTE
POLINÓMICO
PREVISIÓN
ESPERADA
2010 20.000 20.100 20.050
2015 26.000 30.000 28.000
2020 32.000 40.000 36.000
2023 35.000 48.000 41.500
Tabla 4.8: Previsión número total de operaciones
4.3.1. Aviación comercial
La evolución del tráfico de aviación comercial hasta el año 2008,
AVIACIÓN
COMERCIAL
2000 6.504 25,90%
2001 6.831 5,00%
2002 8.023 17,40%
2003 7.594 -5,30%
2004 8.639 13,80%
2005 12.547 45,20%
2006 12.138 -3,30%
2007 14.074 15,90%
2008 15.646 11,20%
Tabla 4.9: Evolución del tráfico de operaciones aviación comercial
y = 1166,8x - 2E+06R² = 0,9257
y = 35,273x2 - 140242x + 1E+08R² = 0,9312
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
1999 2004 2009 2014 2019 2024
PREVISIÓN DE TRÁFICO DE AERONAVES TOTAL
Series1 Lineal (Series1) Polinómica (Series1)
Evolución Previsible de la demanda
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Figura 4.9: Evolución del tráfico de operaciones aviación comercial
Figura 4.10: Previsión del tráfico de operaciones aviación comercial
AÑO
AJUSTE
LINEAL
AJUSTE
POLINÓMICO
PREVISIÓN
ESPERADA
2010 18.000 20.000 20.050
2015 21.000 34.000 28.000
2020 30.000 52.000 36.000
2023 32.000 68.000 50.000
Tabla 4.10: Previsión del tráfico de operaciones aviación comercial
Para el año 2023 hay que tener cuidado con el ajuste polinómico ya que crece
demasiado rápido y los valores no se ajustan exactamente a la realidad. Por lo que en
este caso optamos por ajustarnos más al lineal.
4.3.2. Prognosis del tráfico de aviación general
6.504 6.8318.023 7.594
8.639
12.547 12.138
14.074
15.646
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Aviación Comercial
y = 1191,3x - 2E+06R² = 0,9166
y = 97,478x2 - 389502x + 4E+08R² = 0,9481
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
1999 2004 2009 2014 2019 2024
PREVISIÓN DE TRÁFICO DE AVIACIÓN COMERCIAL
Series2 Lineal (Series2) Polinómica (Series2)
Evolución Previsible de la demanda
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AVIACIÓN GENERAL
2000 3.101 -25,80%
2001 3.037 -2,10%
2002 3.220 6%
2003 3.732 15,90%
2004 3.004 -19,50%
2005 3.601 19,90%
2006 3.057 -15,10%
2007 2.924 -4,40%
2008 3.552 21,50%
Tabla 4.11: Evolución del tráfico de operaciones aviación general
Figura 4.11: Evolución del tráfico de operaciones aviación general
La evolución de aviación general se mantiene estable a lo largo de 8 años, por lo
que la evolución de los próximos años va a ser muy leve, alcanzando 5000 operaciones
para el año 2023.
Figura 4.12: Previsión del tráfico de operaciones aviación general
0
2.000
4.000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
AVIACIÓN GENERAL
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
2010 2020 2023
AVIACIÓN GENERAL
Evolución Previsible de la demanda
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4.4.PROGNOSIS DEL TRÁFICO DE MERCANCÍAS
A continuación se muestran los datos históricos del tráfico de mercancías desde el
año 2000 hasta el 2009.
Carga total
2000 235.897 200,4%
2001 100.832 -57,30%
2002 235.897 200,4%
2003 39.817 1,3%
2004 27.274 -31,5%
2005 343.835 1160,7%
2006 3.119 -99,1%
2007 1.473 -52,8%
2008 37.482 2444,6%
2009 11.076 -70,4%
Tabla 4.12: Evolución del tráfico de mercancías
Debido a que los datos históricos son tan dispares. A partir del valor esperado de
mercancías del año 2007 se aumenta un 10% anual hasta el año 2023. En la tabla
siguiente se muestra l previsión futura del tráfico de mercancías.
2007 1.473
2008 1.620
2009 1.782
2010 1.961
2011 2.157
2012 2.372
2013 2.610
2014 2.870
2015 3.158
2016 3.473
2017 3.821
2018 4.203
2019 4.623
2020 5.085
2021 5.594
2022 6.153
2023 6.768
Tabla 4.13: Previsión del tráfico de mercancías
Evolución Previsible de la demanda
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A continuación se muestra la previsión del tráfico de mercancías hasta el año 2023.
Figura 4.13: Previsión del tráfico de mercancías
4.5.PROGNOSIS DEL TRÁFICO EN PERIODOS PUNTA
A continuación se van a estudiar las características del flujo de pasajeros y
aeronaves a través de las instalaciones del aeropuerto durante un periodo reducido de
tiempo, durante un día o durante una hora. Este estudio resulta de gran utilidad para dar
una idea clara del tamaño de las instalaciones necesarias en el aeropuerto.
Con objeto de evaluar la capacidad actual y futura necesaria en cada uno de los
elementos del sistema aeropuerto, es decir, el tamaño de diseño de las instalaciones del
aeropuerto, se establecen los distintos tipos de flujos a través del aeropuerto.
Flujo Punta: Es el flujo de pasajeros o aeronaves máximo que se presenta
en el año de estudio, ya sea referido a un periodo de un día o una hora.
Flujo Tipo: Es el flujo de pasajeros o aeronaves que no es superado en un
número de veces o porcentaje determinado durante el año de estudio.
Referido a un periodo de un día o a una hora.
Flujo Diseño: Es el flujo de pasajeros o aeronaves para el que se dimensiona
una determinada instalación del aeropuerto, con la condición de que se
cumplan unos determinados niveles de calidad.
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
2.010 2.015 2.020 2.023
PREVISIÓN DEL TRÁFICO DE MERCANCÍAS
Evolución Previsible de la demanda
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Para las instalaciones relacionadas con las aeronaves el flujo de diseño debe
coincidir con el flujo punta, ya que en los casos punta no es admisible una pérdida de
calidad en la atención de aeronaves. Esta pérdida de calidad imposibilitaría la operación,
ya sea por falta de seguridad en la operación de las aeronaves o por falta de espacio
físico.
Para las instalaciones relacionadas con los pasajeros el flujo de diseño debe de
coincidir con el flujo tipo, ya que no está justificado el dimensionar para el flujo punta
por presentarse en situaciones muy concretas y escasas. El dimensionar para el flujo
punta requeriría una inversión substancialmente mayor, siendo en estos casos admisible
el aumento de la capacidad a costa de pérdida en la calidad del servicio ofertado.
4.5.1. Pasajeros hora y día punta/tipo
Para el año 2006, que es el último año del cual se conocen todos los datos
necesarios se obtienen los siguientes resultados.
Año Mes punta Semana tipo PDP PDT PHP
2006 61.762 14.090 2.828 2.408 719
Tabla 4.14: pasajeros hora y día punta
La evolución del parámetro PHP y PHD es la siguiente.
Año PHP PHD
2000 482 246
2001 313 226
2002 362 214
2003 366 233
2004 596 454
2005 713 563
2006 719 521
Tabla 4.15: Evolución de PHP Y PHD
Realizando una regresión lineal obtenemos la previsión de pasajeros hora diseño para el año 2020.
.
Evolución Previsible de la demanda
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Figura 4.14: Previsión de PHD
PHD
2008 600
2010 700
2012 900
2015 1100
2020 1400
Tabla 4.16: Previsión de PHD
4.5.2. Aeronaves hora y día punta (Aviación comercial)
Como se ha comentado en la introducción, en este caso nos interesa tener en
cuenta las AHP.
Año Mes punta Semana tipo ADT ADP AHP
2006 1.586 372 59 84 12
Tabla 4.17: ADP Y AHP
Se establece para los diferentes horizontes de estudio, la previsión de AHP a
partir de los datos conocidos.
AHP AHP Nacional
AHP UE
Schengen
2010 20 19 8
2015 22 21 9
2020 24 23 9
Tabla 4.18: AHP
y = 62,107x - 124050R² = 0,7511
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
PHD
PHD Lineal (PHD)
Evolución Previsible de la demanda
Plan director del aeropuerto de Santander Página 16
Figura 4.15: AHP
4.6.DEFINICIÓN DEL HORIZONTE DE ESTUDIO
En este apartado se definen tres horizontes de estudio, (Horizonte 1, Horizonte 2
y Horizonte 3. Se calcularán las necesidades ligadas a los volúmenes de tráfico que
componen cada uno de estos horizontes, independientemente del momento en el que se
alcancen. En capítulos posteriores se plantearán las soluciones adecuadas a dichas
necesidades.
En el último horizonte de estudio (Horizonte 3) se esperan 2 millones de
pasajeros aproximadamente y alrededor de 30.000 aeronaves haciendo uso de las
instalaciones aeroportuarias.
Pasajeros
Totales
Aeronaves
Totales
Mercancías
Totales
Horizonte 1 1.000.000 18.000 1.961
Horizonte 2 1.500.000 21.000 3.158
Horizonte 3 1.900.000 30.000 5.085
Tabla 4.19: Definición de horizontes de estudio
0
5
10
15
20
25
2010 2015 2020
AHP
AHP AHP Nacional