[论文解读] The seasonality of air ticket prices before and after the pandemic

Alessandro V. M. Oliveira|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2024

Aviation Industry Analysis and Trends被引用 2

一句话总结

本研究利用2013–2023年巴西国内航线城市对票价数据集，基于Stata的计量经济模型，分析了新冠疫情前后巴西国内航空票价季节性变化。研究发现，由于运力减少和旅客构成变化，票价季节性特征发生显著转变，表现为淡季折扣更深、季节性集中度下降，且疫情后定价策略更具反周期特征。

ABSTRACT

This study investigates price seasonality in the Brazilian air transport industry, emphasizing the impact of the COVID-19 pandemic on domestic airline pricing strategies. Given potential shifts in demand patterns following the global health crisis, this study explores possible long-term structural changes in the seasonality of Brazilian airfare. We analyze an open dataset of domestic city pairs from 2013 to 2023, employing an econometric model developed using Stata software. Our findings indicate alterations in seasonal patterns and long-term trends in the post-pandemic era. These changes underscore potential shifts in the composition of leisure and business travelers, along with the cost pressures faced by airlines.

研究动机与目标

• 调查新冠疫情如何改变巴西国内航空运输市场的季节性定价模式。
• 评估疫情后航空票价季节性长期结构性变化，特别是需求转移与航空公司运力限制的影响。
• 评估旅客构成（尤其是休闲与商务旅客）演变对季节性票价动态的影响。
• 为后疫情时代航空收益管理与政策决策提供实证依据。

提出的方法

• 采用固定效应计量经济模型，结合时间与航线特定控制变量，以分离票价中的季节性影响。
• 应用事件研究方法，对比关键时期（如暑假、寒假、淡季）的疫情前后季节性系数。
• 使用月份、星期几及节假日的虚拟变量，控制非季节性波动。
• 纳入宏观经济与运营变量：载运率、市场集中度、乘客密度与燃油价格。
• 通过多重固定效应（MFE）估计，以控制航线与时间层面的未观测异质性。
• 采用公开数据与代码实现可复现分析，模型诊断包括AIC、BIC与调整R平方。

实验结果

研究问题

• RQ1 新冠疫情前后，巴西国内航空票价的季节性模式发生了怎样的变化？
• RQ2 疫情在多大程度上改变了季节性需求与航空票价定价之间的关系？
• RQ3 旅客构成（休闲与商务旅客）是否发生改变，从而影响了季节性定价行为？
• RQ4 运力减少在塑造后疫情时代季节性票价趋势中发挥了何种作用？
• RQ5 长期定价趋势与反周期折扣策略在疫情前后有何差异？

主要发现

• 疫情后，7月冬季假期（WintBreak）期间票价未出现显著上涨，与疫情前价格明显上升形成对比。
• 在旺季临近阶段，疫情前典型的票价上涨趋势被弱化，疫情后系数显示影响更小且常不显著。
• 在淡季，疫情后定价表现出显著为负的系数，表明折扣更深、更具攻击性，尤其在淡季最后两个月更为明显。
• 趋势变量系数由疫情前的负值（-0.0244）转为疫情后的强正值（0.2301），表明长期票价出现急剧上升。
• 载运率与市场集中度变量在疫情后仍具显著性，其中载运率与票价正相关，市场集中度与票价负相关。
• 燃油价格系数的绝对值在疫情后下降（0.0681 vs. 0.1677），表明新定价环境下对燃油成本的敏感度降低。