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1 Universidade de Brasília UnB Faculdade de Tecnologia FT Departamento de Engenharia Civil e Ambiental ENC Programa de Pós-Graduação em Transportes PPGT Análise de Modelos de Previsão de Demanda do Transporte Aéreo Jocilene Otília da Costa, Eng. Civil Lilian da Silva Santos, Turismóloga Profa. PhD Yaeko Yamashita

2 Estrutura da Apresentação 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário 4. Metodologia 5. Resultados Referências Bibliográficas Crise do Transporte Aéreo Aumento da Demanda Congestionamentos Atrasos Diminuição da Segurança de Tráfego Infra-Estrutura Objetivo Identificação do modelo de previsão de demanda do transporte aéreo, que apresente um resultado mais próximo da realidade dos aeroportos de turismo (negócios e eventos e sol e praia).

3 LEVANTAMENTO DE DADOS 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário 4. Metodologia ESTATÍSTICAS DE TRÁFEGO E DE VARIÁVEIS EXPLICATIVAS CARACTERÍSTICAS OPERACIONAIS (INVENTÁRIO) ESTUDO DE DEMANDA (ANÁLISE E PREVISÕES) CAPACIDADE INSTALADA ANÁLISE E PROJEÇÕES DE CAPACIDADE 5. Resultados Referências Bibliográficas ALTERNATIVAS DE DESENVOLVIMENTO (ASPECTOS AMBIENTAIS E FINANCEIROS) CONCEPÇÃO PROPOSTA PARA O AEROPORTO Figura 1: Esquema metodológico para o Planejamento Aeroportuário Fonte: CEFTRU (2006)

4 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário 4. Metodologia 5. Resultados Importância da Previsão de Demanda Gerenciamento de produção Gestão de estoques Desenvolvimento de planos agregados de produção Figura 2: Relação realidade-modelo Viabilização de estratégias de gerenciamento de materiais Áreas de recursos humanos Planejamento de modificações no nível da força de trabalho Marketing Agendamento de promoções de vendas Referências Bibliográficas Fonte: Ortúzar (2000)

5 Erros de Previsão de Demanda Superestimação Aplicação precipitada de capital e aumento das despesas operacionais, não compensadas pela demanda Subestimação Podem acontecer perdas de receita e inconveniências operacionais

6 Modelo Econométrico: regressão potencial Metodologia passageiros desenvolvida Planejamento Aviação Civil em Modelo Regressão Potencial para prever a demanda de dos aeroportos brasileiros pelo Setor de Análise e Econômico da Organização de Internacional (OACI) divulgada Representação Matemática Ret(PKTD) = 3,318E-2 + 0,9095*Ret(PIB) 0,7803*Ret(Yield) 0,060*DA 0,112*DB

7 Modelo de Suavização Simples Breseghello (2005) realizou um estudo sobre modelos de previsão de demanda que podem ser utilizados no transporte aéreo. Com base nesse estudo, é utilizado no presente trabalho o modelo de suavização exponencial simples. Modelo Suavização Exponencial Simples Representação Matemática ^ ^ z t +1 = a z t + (1 a ) z t

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9 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário Etapa 1 Etapa 2 Escolha dos aeroportos Identificação dos Modelos de Previsão de Demanda do Estudo (existentes e propostos) Etapa 4 Etapa 3 4. Metodologia Teste dos Modelos do Estudo Identificação das Variáveis dos Modelos do Estudo Modelo A Modelo B Modelo C 5. Resultados Etapa 5 Etapa 6 Cálculo dos Erros Definição do Modelo de Previsão de Demanda Referências Bibliográficas

10 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário Modelo RP 4. Metodologia 5. Resultados SES Tipo de Transporte T. D. Regular Aeroporto No de Passageiros Erro % Erro ,11% ,37% Galeão ,49% Congonhas ,19% Juscelino Kubitschek ,66% ,57% ,87% ,08% Estimados Reais* Juscelino Kubitschek Pinto Martins T. D. Pinto Martins Regular e Não Regular Galeão Congonhas Referências Bibliográficas

11 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário 4. Metodologia 5. Resultados Referências Bibliográficas Regressão potencial, adotado obteve valores superestimados para os aeroportos Galeão e Congonhas, respectivamente, Turismo Negócios e Eventos e Turismo Sol e Praia. Observa-se, nesses valores, um erro elevado, 57,49% para Galeão e 27,19% para Congonhas. Considerando a necessidade de planejamento desses aeroportos, as tomadas de decisão com base nesse modelo não seriam adequadas, pois haveria gasto ineficiente. Suavização exponencial simples apresentou valores subestimados para os aeroportos citados, porém, os erros foram de 7,87% e 8,08%, respectivamente. Diante disso, recomenda-se que sejam desenvolvidos novos modelos de previsão de demanda para esses dois aeroportos devido às especificidades do local em que se encontram instalados

12 Para os aeroportos Pres. Juscelino Kubitschek (Turismo Negócios e Eventos) e Pinto Martins (Turismo Sol e Praia), os valores obtidos são subestimados nos dois modelos estudados, apresentando valores de erros inferiores à 17%. Portanto, a tomada de decisão do planejamento aeroportuário, baseando-se nesses modelos, acarretaria no agravamento da atual crise aérea do país, tendo em vista que haveria demanda não prevista e, conseqüentemente, não comportada pela infra-estrutura aeroportuária. Considerando que um modelo de previsão de demanda é apenas de uma representação da realidade, não sendo garantida a sua certeza, recomenda-se, portanto, o mais acurado.

13 Com base nos resultados obtidos, conclui-se que o modelo mais acurado para os aeroportos de turismo sol e praia é modelo de regressão potencial, e para os aeroportos de turismo negócios e eventos, o mais acurado é o modelo de suavização exponencial simples. Porém, recomenda-se que, na identificação do modelo mais apropriado para a previsão de demanda de passageiros de um aeroporto, sejam identificadas as especificidades dos modelos, assim como as características das cidades em que se encontra instalado o aeroporto. Diante das especificidades dos aeroportos brasileiros, assim como as cidades onde estão inseridos, recomenda-se estudos mais aprofundados que visem o desenvolvimento de novos modelos de previsão de demanda, de forma que auxiliem nas tomadas de decisão dos planejadores.

14 1. Introdução 2. Planejamento Aeroportuário 4. Metodologia 5. Resultados ANAC Agência Nacional de Aviação Civil. Apostila de Estudos de Demanda de Transporte Aéreo. Módulo VI - Estudos, Pesquisas e Capacitação- Núcleo de Computação Eletrônica/UFRJ Demanda Detalhada dos aeroportos brasileiros. Acessado em 15/10/ O Sistema Aeroportuário Brasileiro. Disponível em: sentacao_eng_miyada.pdf - Acessado em 22 de outubro de 2007, às 18:41. ANDRADE, Jonas Pereira de. Planejamento dos Transportes. João Pessoa. Editora Universitária/Universidade Federal da Paraíba, BENI, Mário Carlos. Análise Estrutural do Turismo. 8 ed. São Paulo: Editora Senac, BRESEGHELLO, Fernando Neves. Estudo comparativo de métodos de previsão de demanda: uma aplicação ao caso dos aeroportos com tráfego aéreo regular administrados pelo DAESP. Instituto Tecnológico de Aeronáutica. São José dos Campos CARVALHO, Betânia Gonçalvez de. Uma Metodologia para Obtenção de Um Diagnóstico dos Princiapais Aeroportos no Brasil Através da Avaliação da Relação Demanda e Capacidade. Instituto Tecnológico de Aeronáutica. São José dos Campos INFRAERO. Movimentos de aeroportos. Acessado em: 04 de novembro de Referências Bibliográficas

15 MORAES, Ana Lúcia Carvalho de; TAVARES, Marilda; YAMASHITA, Yaeko. Analysis of the economic impacts of night curfews on Airport operations. Journal of the Brazilian air Transportation Research Society. vol. 3. Issue ORTÚZAR S., Juan de Dios. Modelos de demanda de transporte. Ediciones Universidad Católica de Chile PASIN, Jorge Antonio Bozoti; LACERDA, Sander Magalhães. A Reestruturação do Setor Aéreo e as Alternativas de Política para a Aviação Comercial no Brasil. Revista do BNDES, V. 10, nº 19. Junho de PINTO, V.C- A Crise na Aviação Brasileira. Artigo da Consultoria Legislativa do Senado Federal, agosto Disponível em Acessado dia 07 de dezembro de 2007, às 16:50. RIZZI, Janaína; MULLER, Carlos. Um modelo Matemático de Auxílio para o Problema de Controle do Tráfego Aéreo.Transporte em Transformação VIII; Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes. Brasília: LGE, YAMASHITA, Yaeko. Apostila de Metodologia Científica. Brasília, YAMASHITA, Yaeko. Apostila do Curso de Especialização em Gestão da Aviação Civil. Centro de Formação de Recursos Humanos/ CEFTRU. Brasília Referências Bibliográficas

16 Agradecimentos Programa de Pós-Graduação Universidade de Brasília; Capes; Universidade de Brasília. em Transportes da