Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


ОЦЕНКА И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ КОМПАНИЙ-АВИАПЕРЕВОЗЧИКОВ

Работа №127191

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

менеджмент

Объем работы65
Год сдачи2022
Стоимость4260 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
29
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ФАКТОРОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ (РОСТА) КОМПАНИЙ - АВИАПЕРЕВОЗЧИКОВ 6
1.1 Цели и задачи изучения факторов экономического развития (роста)
компаний - авиаперевозчиков 6
1.2 Сущность и виды факторов, влияющих на эконмическое развитие (рост)
компаний - авиаперевозчиков 8
1.3 Теоретические основы и методы изучения влияния факторов на
экономическое развитие (рост) компаний - авиаперевозчиков 12
Выводы по главе 1 17
ГЛАВА 2. ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ФАКТОРОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ КОМПАНИЙ - АВИАПЕРЕВОЗЧИКОВ 19
2.1 Выбор индикаторов оценки ресурсных факторов экономического развития
компаний - авиаперевозчиков 19
2.2 Ключевые индикаторы оценки результативных критериев экономического
развития компаний - авиаперевозчиков 23
2.3. Выбор инструмента эмпирического исследования 24
Выводы по главе 2 32
ГЛАВА 3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ВЫБРАННЫХ ФАКТОРОВ
НА ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ (РОСТ) КОМПАНИЙ - АВИАПЕРЕВОЗЧИКОВ. 34
3.1 Формирование группы изучаемых компаний, сбор, систематизация данных 34
3.2 Построение эконометрических моделей 37
3.3 Анализ данных 40
3.4 Практические рекомендации по применению моделей в стратегическом
менеджменте 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 49
ПРИЛОЖЕНИЯ 56


Актуальность данной работы подтверждает тот факт, что в условиях текущего геополитического кризиса, вызванным военными действиями на Украине, начавшимися в феврале 2022 года , авиакомпании сталкиваются с большими проблемами. Введенные против России санкции в значительной степени коснулись авиационной индустрии: российским авиакомпаниям запретили использовать европейские самолеты . Ограниченность денежных ресурсов, конфискации самолетов и невозможность ими пользоваться заставляют авиакомпании придумывать новые стратегии выживания, которые основываются на минимизации затрат и более эффективном использовании имеющихся ресурсов. При этом важно стараться не понижать масштаб деятельности (уровень производства), чтобы сохранить свою долю рынка. Для таких целей проводят анализ эффективности деятельности компаний с целью выявления потенциала минимизации издержек при неизменном уровне производства.
Цель работы заключается в исследовании факторов экономического развития компаний-авиаперевозчиков.
Задачи сформулированы следующим образом:
• Рассмотреть теоретические аспекты факторов экономического развития авиакомпаний;
• Определить систему измерения факторов экономического развития, влияющих на экономическое развитие авиакомпаний и результатов деятельности;
• Подготовить эмпирические данные и провести расчеты по оценке влияния факторов на экономическое развитие авиакомпаний;
• Предложить рекомендации по использованию полученных моделей в практике стратегического менеджмента.
Объектом исследования послужили международные авиакомпании, выполняющие пассажирские перевозки. Предмет исследования - состав факторов и формы их влияния на экономическое развитие компаний-авиаперевозчиков.
В первой главе данной работы рассмотрены теоретические аспекты экономического роста и развития предприятий, а в частности компаний-авиаперевозчиков. Рассмотрена тематическая научная литература, исследующая проблематику оценки технической эффективности в авиационной индустрии (авиакомпании и аэропорты). На основе анализа литературы, определен инструмент исследования - метод анализа свертки данных (DEA) - непараметрический метод математического программирования, позволяющий дать оценку эффективности рассматриваемых авиакомпаний на основе сравнения друг с другом.
Для реализации метода DEA, во второй главе были сформированы 2 группы переменных: так называемые «ресурсные» или «входные» факторы и «результативные»/ «продуктовые»/ «выходные» параметры. Далее было дано математическое описание метода DEA, его экономическая интерпретация, а также рассмотрены различные виды и выбран наиболее подходящий для собранной выборки.
В третьей главе была описана выборка собранной статистической информации. Ввиду некоторой гетерогенности выборки по генеральной совокупности, было решено исследовать 2 модели: в первой использовать всю собранную выборку, которая включает в себя авиакомпании со всего мира, во второй - европейские авиакомпании. На основе результатов расчетов сформулирована экономическая интерпретация и рекомендации по минимизации издержек для некоторых из рассмотренных авиакомпаний.
Источником статистической информации послужили годовые отчеты авиакомпаний за 2019 год, публикуемые на их официальных сайтах. Также была рассмотрена тематическая литература, найденная в открытом доступе в интернете преимущественно в онлайн-библиотеках научных исследований ScienceDirect, Research Gate и Economic Discussion. Эти научные работы послужили базой для выбора подходящего инструмента исследования.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Пандемия коронавирусной инфекции сильно повлияла на авиационную индустрию - это оказался сильнейший для нее кризис. В мире только продолжают сниматься ограничения на международные полеты. В таких рамках авиакомпаниям необходимо развивать новые стратегии существования. Российская авиация пострадала еще больше на фоне геополитического кризиса, вызванного войной на Украине - международные перелеты практически приостановились, а все аэропорты в южной части РФ закрыты, в том числе одно из самых популярных направлений среди россиян для внутреннего туризма - Сочи. В таких жестких условиях российской авиации требуется не только разрабатывать гибкий подход с точки зрения формирования стратегий существования, но и стремиться к максимально эффективному использованию ресурсов, в частности минимизации издержек.
Исходя из этого была сформирована цель работы, которая заключается в исследовании факторов экономического развития компаний-авиаперевозчиков. Для достижения этой цели были выбраны факторы затрат и параметры результатов деятельности, а также была рассмотрена тематическая литература, на основе которой был выбран инструмент исследования (DEA) и его модель (BCC-I).
Так как одно из ограничений метода анализа свертки данных (DEA) - необходимость анализа на гомогенной выборке, было принято решение анализировать 2 модели с разной степенью однородности с целью формирования более точных рекомендаций (по группе европейских авиакомпаний). В результате получилось, что различия между результатами эффективности по обеим моделям для одних и тех же авиакомпаний практически не отличаются. При этом европейские авиакомпании показали больший коэффициент технической эффективности, чем неевропейские, по обеим моделям.
На основе результатов расчетов были сделаны выводы. С учетом ограничений метода DEA эти выводы заключаются в следующем:
1. Был сделан обобщенный вывод для всех авиакомпаний. Оказалось, что техническая эффективность авиакомпаний высока, что свидетельствует об адекватном менеджменте и жесткой конкурентной среде на рынке. Однако, даже в таких условиях есть ряд компаний, показывающих скромный, по сравнению с большинством, уровень технической эффективности.
2. Были выявлены неэффективные авиакомпании, имеющие потенциал снижения издержек. Такой вывод позволил в дальнейшем сформировать рекомендации, основанные на бенчмарке относительно технически эффективных авиакомпаний.
Было также замечено, что выводы, сформированные на основе анализа 39 авиакомпаний, применимы исключительно для этих 39 авиакомпаний. Более того, небольшой объем выборки и в какой-то степени ее гетерогенность дают основание для дальнейшего исследования на более объемной выборке.
В целом, исследование показало, что больше половины исследовавшихся авиакомпаний (22 из 39) оказались технически эффективными и минимизация издержек при неизменном уровне производства для них невозможна, что говорит о необходимости формирования других стратегий существования в условиях кризиса.
В дополнение, был сделан дополнительный вывод об адекватности использования выбранного метода DEA при имеющихся ограничениях, связанных с гетерогенностью выборки. Результаты исследования подтвердили обоснованность метода BCC-I, берущем во внимание отдачу от масштаба производства, как инструмента анализа при не совершенно однородной выборке.
Что касается практических рекомендаций, то было предложено 3 основных направления:
1. В работе был описан алгоритм данного эмпирического исследования, который может быть адаптирован и использован любой авиакомпанией на основе тех данных, которые им интересны. Данный алгоритм рекомендовано использовать при формировании инструментов стратегического управления компаниями- авиаперевозчиками.
2. Было предложено использовать европейские авиакомпании для бенчмарка ввиду их высокой технической эффективности. Адаптирование стратегий развития и существования европейских авиакомпаний на другие географические рынки позволит неевропейским авиакомпаниям повысить свою эффективность использования ресурсов. При этом несмотря на то, что не было выявлено сильного влияния степени гетерогенности рассмотренной выборки на результаты анализа, все же стоит учитывать факторы институциональной среды и сравнивать рынки с похожими условиями существования.
3. Индивидуальные для каждой авиакомпании рекомендации включают в себя конкретные экономические расчеты по минимизации издержек при сохранении заданного уровня производства. В работе был рассмотрен конкретный пример для одной из авиакомпаний, где был рассчитан потенциал снижения издержек. Подобные экономические расчеты и управленческие рекомендации на их основе возможны для каждой авиакомпании из рассматриваемых в выборке.
В результате, цель данного исследования достигнута с учетом некоторых ограничений, описанных выше.



1. 1993 SNA. — Текст : электронный // United Nations Statistics Division : [сайт]. — URL: https://web.archive.Org/web/20100813233713/http://unstats.un.org/unsd/sna1993/toctop. asp (дата обращения: 29.05.2022).
2. 5 Factors that Affect the Economic Growth of a Country. — Текст : электронный // Economics Discussion : [сайт]. — URL: https://www.economicsdiscussion.net/economic- growth/5-factors-that-affect-the-economic-growth-of-a-country/4199(дата обращения: 29.05.2022).
3. Аэрофлот. Отчет о реализации Долгосрочной программы развития Группы Аэрофлот и достижении ключевых показателей эффективности за 2020 год (2020).
4. Вторжение России на Украину (2022). — Текст : электронный // Wikipedia : [сайт]. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Вторжение_России_на_Украину_(2022) (дата обращения: 29.05.2022).
5. Евросоюз принял санкции против авиационной отрасли России. — Текст : электронный // Сибирь.Реалии : [сайт]. — URL: https://www.sibreal.org/a/evrosoyuz- prinyal-sanktsii-protiv-aviatsionnoy-otrasli-rossii/31724524.html(дата обращения: 29.05.2022).
6. Капитал. — Текст : электронный // Глоссарий : [сайт]. — URL: http://www.glossary.ru/cgi-bin/gl_sch2.cgi7RKgvoygr(дата обращения: 29.05.2022).
7. Моргунов Е. П., Моргунова О. Н., Краткое описание метода Data Envelopment Analysis.
8. МСФО ОС (IPSAS) 39 "Вознаграждения работникам". — Текст : электронный // International Public Sector Accounting Standard : [сайт]. — URL: https://www.ifac.org/system/files/publications/files/IPSAS-39_5final_LC_MSFO-OS-39- Voznagr.rabotnikam.pdf(дата обращения: 29.05.2022).
9. Петросян М. О., Ефремова С. В., Бурдина Е. В., Гришина И. А. (2017). Базовые модели DEA-анализа, Решетневские чтения.
10. Санкции против России (2022). — Текст : электронный // Wikipedia : [сайт]. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Санкции_против_России_(2022) (дата обращения: 29.05.2022).
11. Сухарев О.С., Ворончихина Е.Н. (2018) Факторы экономического роста: эмпирический анализ индустриализации и инвестиций в технологическое обновление. Вопросы экономики. 2018;(6):29-47.
12. Федотов Ю.В., Яблонский К.П., Виталюева М.А. (2017). Анализ границ производственных возможностей и оценка организационной эффективности в системе здравоохранения Санкт-Петербурга, Вестник СПбГУ. Менеджмент. 2017. Т. 16. Вып. 4
13. Что включает в себя фонд оплаты труда?. — Текст : электронный // Налог-налог.ру
: [сайт]. — URL: https://nalog-
nalog.ru/oplata_truda/chto_vklyuchaet_v_sebya_fond_oplaty_truda/(дата обращения: 29.05.2022).
14. Что включают в фонд оплаты труда: шпаргалка для бухгалтера. — Текст : электронный // Клерк.ру : [сайт]. — URL: https://www.klerk.ru/blogs/kamin/518511/(дата обращения: 29.05.2022).
15. Экономический рост предприятия. — Текст : электронный // Финансовый анализ : [сайт]. — URL: http://1-fin.ru/?id=281&t=1263(дата обращения: 29.05.2022).
16. A new look at how corporations impact the economy and households. — Текст :
электронный // McKinsey&Company : [сайт]. — URL:
https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our- insights/a-new-look-at-how-corporations-impact-the-economy-and-households(дата обращения: 29.05.2022).
17. Adler, N., L. Friedman and Z. Sinuany-Stern, 2002. Review of ranking methods in the data envelopment analysis context, European Journal of Operational Research, 2002, vol. 140, issue 2, 249-265.
18. Arjomandi, A. and J.H. Seufert, 2014. An evaluation of the world's major airlines' technical and environmental performance, Economic Modelling Volume 41, August 2014, Pages 133-144.
19. Assaf, A. G., & Josiassen, A. (2011). The Operational Performance of UK Airlines: 2002-2007.Journal of Economic Studies, 3S(1), 5-16.
20. Aviation Benefits: contributing to global economic prosperity. — Текст : электронный // ICAO : [сайт]. — URL: https://unitingaviation.com/news/economic- development/aviation-benefits-for-a-better-future/(дата обращения: 29.05.2022).
21. Avkiran N. K. (2001). “Investigating Technical and Scale Efficiencies of Australian Universities through Data Envelopment Analysis.” Socio-Econ Plan Sci 35(1): 57-80.
22. Awad, I. and M. Al Karaki, 2019. The impact of bank lending on Palestine economic growth: an econometric analysis of time series data, Financial Innovation volume 5, Article number: 14 (2019).
23. Barbot, C., A. Costa and E. Sochirca, 2008. Airlines performance in the new market context: A comparative productivity and efficiency analysis, Journal of Air Transport Management, 2008, vol. 14, issue 5, 270-274.
24. Barros, C.P. and N. Peypoch, 2009. An evaluation of European airlines’ operational performance, International Journal of Production Economics Volume 122, Issue 2, December 2009, Pages 525-533.
25. Barros, Carlos P. & Liang, Qi Bin & Peypoch, Nicolas, 2013. The technical efficiency of US Airlines, Transportation Research Part A: Policy and Practice, Elsevier, vol. 50(C), pages 139-148.
26. Barros, Carlos Pestana & Couto, Eduardo, 2013. Productivity analysis of European airlines, 2000-2011, Journal of Air Transport Management, Elsevier, vol. 31(C), pages 11-13.
27. Bazargan, Massoud & Vasigh, Bijan. (2003). Size versus efficiency: A case study of US commercial airports. Journal of Air Transport Management - J AIR TRANSP MANAG. 9. 187-193.
28. Bhadra, Dipasis. (2009). Race to the bottom or swimming upstream: Performance analysis of US airlines. Journal of Air Transport Management - J AIR TRANSP MANAG. 15. 227-235.
29. Chang, Y.T., H.S. Park and J.B. Jeong, 2014. Evaluating economic and environmental efficiency of global airlines: A SBM-DEA approach, Transportation Research Part D: Transport and Environment Volume 27, March 2014, Pages 46-50.
30. Chen, Z., P. Tzeremes and G.T. Tzeremes, 2018. Convergence in the Chinese airline industry: A Malmquist productivity analysis, Journal of Air Transport Management Volume 73, October 2018, Pages 77-86.
31. Choi, K., 2017. Multi-period efficiency and productivity changes in US domestic airlines, Journal of Air Transport Management Volume 59, March 2017, Pages 18-25.
32. Deivison da Silveira, P. and J. Carlos, 2021. Efficiency evaluation of Brazilian airlines operations considering the Covid-19 outbreak, Journal of Air Transport Management Volume 91, March 2021, 101976.
33. Duygun, M., D. Prior and M. Shaban, 2016. Disentangling the European airlines efficiency puzzle: A network data envelopment analysis approach, Omega Volume 60, April 2016, Pages 2-14.
34. Enabling Trade. — Текст : электронный // Aviation Benefits : [сайт]. — URL: https://aviationbenefits.org/economic-growth/enabling-trade/(дата обращения: 29.05.2022).
35. Eric Pels, Peter Nijkamp, Piet Rietveld, 2001. Relative efficiency of European airports, Transport Policy, Volume 8, Issue 3, 2001, Pages 183-192.
36. Fadli Hanafi, M., B. Martawardaya and A. Alfian Parewangi, 2015. The Contributions of Savings and Loans on GDP Growth: The Case of Indonesia, Faculty of Economics and Business, University of Indonesia.
37. Fernandes, Elton & Pacheco, Ricardo. (2007). Airport management: A strategic approach. Transportation. 34. 129-142.
38. Figueiredo, S., A. Paula dos Santos Rubem and J. Correia Baptista Soares de Mello, 2015. valuation of Brazilian airlines nonradial efficiencies and targets using an alternative DEA approach, International Transactions in Operational Research, Volume23, Issue4 July 2016 Pages 669-689.
39. Gramani, M.C., 2012. Efficiency decomposition approach: A cross-country airline analysis, Expert Systems with Applications Volume 39, Issue 5, April 2012, Pages 5815-5819.
40. Greer, Mark R., 2008. "Nothing focuses the mind on productivity quite like the fear of liquidation: Changes in airline productivity in the United States, 2000-2004," Transportation Research Part A: Policy and Practice, Elsevier, vol. 42(2), pages 414-426, February.
41. Gunter, Samara & Riera-Crichton, Daniel & Vegh, Carlos A. & Vuletin, Guillermo, 2021. Nonlinear effects of tax changes on output: The role of the initial level of taxation, Journal of International Economics, Elsevier, vol. 131(C).
42. Heshmati, A. and J. Kim, 2016. Efficiency and Competitiveness of International Airlines, Springer Science and Business Media Singapore.
43. How Airlines Work. — Текст : электронный // How Stuff Works : [сайт]. — URL:
https://science.howstuffworks.com/transport/flight/modern/airline2.htm (дата
обращения: 29.05.2022).
44. Increased firm turnover and/or profits create economic growth. — Текст : электронный // DCED : [сайт]. — URL: https://www.enterprise-development.org/what-works-and- why/evidence-framework/increased-firm-turnover-andor-profits-create-economic- growth/(дата обращения: 29.05.2022).
45. Karel Mertens, Josb Luis Montiel Olea, Marginal Tax Rates and Income: New Time Series Evidence, The Quarterly Journal of Economics, Volume 133, Issue 4, November 2018, Pages 1803-1884
46. Khan, Bilal & Pai, Pradeep & Kachwala3, T. (2020). Data Envelopment Analysis - Is BCC model better than CCR model? Case of Indian Life Insurance companies.
47. Khezrimotlagh, D., 2013. How to Detect Outliers in Data Envelopment Analysis by Kourosh and Arash Method, Department of Applied Statistics, Faculty of Economics and Administration, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia.
48. Kotcofana, T., A. Altunyan and V. Bazzhina, 2020. The impact of monopolism on the stability of economic development in the conditions of globalization, SHS Web of Conferences 74.
49. Kuljanin, J., M. Kalic and L. Caggiani, 2019. A comparative efficiency and productivity analysis: Implication to airlines located in Central and South-East Europe, Journal of Air Transport Management Volume 78, July 2019, Pages 152-163.
50. Lee, B.L. and A.C. Worthington, 2014. Technical efficiency of mainstream airlines and low-cost carriers: New evidence using bootstrap data envelopment analysis truncated regression, Journal of Air Transport Management Volume 38, June 2014, Pages 15-20.
51. Lee, Chia-Yen & Johnson, Andrew. (2012). Two-dimensional efficiency decomposition to measure the demand effect in productivity analysis. European Journal of Operational Research. 216. 584-593.
52. Liebert, V. and HM. Niemeier, 2013. A Survey of Empirical Research on the Productivity and Efficiency Measurement of Airports, Journal of Transport Economics and Policy (JTEP), Volume 47, Number 2, May 2013, pp. 157-189(33).
53. Lissitsa, Aleksej; Babidceva, Tamara (2003). Анализ оболочки данных (DEA) - современная методика определения эффективности производства, Discussion Paper, No. 50, Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe (IAMO), Halle (Saale).
54. Ljungqvist, A. and M. Smolyansky, 2018. To cut or not to cut? On the impact of corporate taxes on employment and income, National Bureau of Economic Research.
55. Lopes, Ilidio & Rodrigues, Ana. (2007). Intangibles Assets Identification and Valuation- A Theoretical Framework Approach to the Portuguese Airlines Companies. Electronic Journal of Knowledge Management. 5. 193-202.
56. Lu, Wen-Min & Wang, Wei-Kang & Hung, Shiu-Wan & Lu, En-Tzu. (2012). The effects of corporate governance on airline performance: Production and marketing efficiency perspectives. Transportation Research Part E Logistics and Transportation Review. 48. 529-544.
57. Maghsoudi S., Duffield C., Wilson Dl. (2015). Innovation Evaluation: Past and Current Models and a Framework for Infrastructure Projects, Institutional Repository of The University of Melbourne.
58. Mallikarjun, S., 2015. Efficiency of US airlines: A strategic operating model, Journal of Air Transport Management Volume 43, March 2015, Pages 46-56.
59. McMillan, M., 1998. The Relative Efficiencies of Canadian Universities: A DEA Perspective, Canadian Public Policy, 1998, vol. 24, issue 4, 485-511.
60. Merkert, R. and D.A. Hensher, 2011. The impact of strategic management and fleet planning on airline efficiency - A random effects Tobit model based on DEA efficiency scores, Transportation Research Part A: Policy and Practice Volume 45, Issue 7, August 2011, Pages 686-695.
61. Merkert, Rico & Morrell, Peter S., 2012. Mergers and acquisitions in aviation - Management and economic perspectives on the size of airlines, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Elsevier, vol. 48(4), pages 853-862.
62. Ming-Miin Yu (2012) Performance assessment of transport services with the ERM-NDEA model: evidence from a domestic airline in Taiwan, Transportation Planning and Technology, 35:7, 697-714.
63. Nguyen, Anh D. M., Luisanna Onnis, and Raffaele Rossi. 2021. "The Macroeconomic Effects of Income and Consumption Tax Changes."American Economic Journal: Economic Policy, 13 (2): 439-66.
64. Pacheco, R. and E. Fernandes, 2003. Managerial efficiency of Brazilian airports, Transportation Research Part A: Policy and Practice Volume 37, Issue 8, October 2003, Pages 667-680.
65. Perelman, S. and T. Serebrisky, 2012. Measuring the technical efficiency of airports in Latin America, Utilities Policy Volume 22, September 2012, Pages 1-7.
66. Peter Wanke, C.P. Barros, 2017. Efficiency thresholds and cost structure in Senegal airports, Journal of Air Transport Management, Volume 58, 2017, Pages 100-112.
67. Salmon, J., 2021. The Impact of Public Debt on Economic Growth, Cato Journal.
68. Scheraga, Carl. (2004). Operational efficiency versus financial mobility in the global airline industry: A data envelopment and Tobit analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 38. 383-404.
69. Schumpeter, J. (1911). Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung
70. Social and Economic Benefits of Aviation. — Текст : электронный // AT AG : [сайт]. —
URL: https://www.atag.org/our-activities/social-and-economic-benefits-of-aviation.html(дата обращения: 29.05.2022).
71. T.J.Lin, 2008. Route-based performance evaluation of Taiwanese domestic airlines using
data envelopment analysis: A comment, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review Volume 44, Issue 5, September 2008, Pages 894-899.
72. Tarim A. and M. B. Karan (2001). Data Envelopment Analysis in Performance Evaluation.
Int J Government Auditing 28(4): 12.
73. Wei Q. (2001). Data envelopment analysis. Chinese Science Bulletin. 46. 1321-1332.
74. What are outliers in the data?. — Текст : электронный // Engineering Statistics Handbook :
[сайт]. — URL: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm(дата обращения: 29.05.2022).
75. Wu, W.-Y. and Liao, Y.-K. (2014), "A balanced scorecard envelopment approach to assess
airlines' performance", Industrial Management & Data Systems, Vol. 114 No. 1, pp. 123-143.
76. Yu, H., Y. Zhang and A. Zhang, 2019. A comparative study of airline efficiency in China
and India: A dynamic network DEA approach, Research in Transportation Economics Volume 76, September 2019, 100746.
77. Yun Y. B., H. Nakayama and T. Tanino (2004). A Generalized Model for Data Envelopment
Analysis. EJOR 157(1): 87-105.
78. Zidar, O., 2019. Tax Cuts for Whom? Heterogeneous Effects of Income Tax Changes on
Growth and Employment, Journal of Political Economy Volume 127, Number 3 June 2019.
79. Zuidberg, J., 2014. Identifying airline cost economies: An econometric analysis of the factors
affecting aircraft operating costs, Journal of Air Transport Management Volume 40, August 2014, Pages 86-95.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.