基于数据挖掘的航空公司全面预算管理研究

【类型】学位论文

【作者】李璟宏 

【关键词】 数据挖掘 全面预算管理 人工神经网络 自回归滑动平均模型 残差自回归模型

【摘要】我国航空公司面临的竞争日益激烈,必须运用先进的管理手段,将企业管理的各方面精细化,才能在激烈的竞争中立于不败之地。而“全面预算管理是为数不多的几个能把组织的所有关键问题融合于一个体系之中的管理控制方法”。我国航空公司逐渐意识到实施全面预算管理的必要性并开始积极探索,然而实践中还存在诸多问题。本文在深刻剖析航空公司全面预算管理特点和数据挖掘本质的基础上,理论联系实际,以规范研究为主,规范和实证研究相结合的方法,根据我国航空公司全面预算管理现状,提出基于数据挖掘的民航预算编制方法的改进方案,并用实例证明方案的可行性。本文根据民航损益表,定性分析确定三个具有代表性的预测目标:民航旅客周转量、航油价格、汇率,进行模拟预算。通过引入数据挖掘技术,根据所预算目标的特点,分别建立三种不同数据挖掘模型(人工神经网络模型、自回归滑动平均模型、残差自回归模型),运算过程采用Matlab及SAS软件工具实现,使预算编制更科学、准确、快捷,从而进一步提高航空公司的全面预算管理水平,有利于航空公司进行准确的判断决策和增强应对市场风险的能力。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】中国民航大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】罗伟德，李晓津

【读秀链接】读秀链接