Operating Income Prediction of the Airline Company by Applying Advanced Forecasting Models

Lun Gao

Doctoral thesis

Abstract:

Tato práce vychází z podnikové finanční teorie a teorie řízení tržních rizik, studuje měření rizik podnikových výnosů, nákladů a výdajů a rozpracovává řízení podnikových tržních rizik na příkladu skupiny Air France-KLM. Poskytuje vodítko pro řízení rizik společnosti pro budoucí finanční plánování s cílem zlepšit hodnotu pro akcionáře a výkonnost a představuje metody a nástroje měření a řízení rizik společnosti pro usnadnění řízení rizik společnosti. Cílem práce je predikce pravděpodobnostního rozdělení provozních výnosů, Earnings at risk (EaR) a Earnings per share at risk (EPSaR) skupiny Air France-KLM pomocí pokročilých predikčních modelů pro období 2021 a 2022. Pátá kapitola využívá pokročilé predikční modely k analýze rozdělení pravděpodobnosti vybraných náhodných rizikových proměnných. Nejprve pokročilý model časově-frekvenční analýzy analyzuje časové řady vybraných náhodných rizikových proměnných a pomocí pokročilého predikčního modelu je predikováno odpovídající rozdělení pravděpodobnosti vybraných náhodných rizikových proměnných. Modely jsou trénovány pomocí prvních 90 % dat a poté je testována přesnost předpovědi modelu pomocí posledních 10 % dat. Pro porovnání přesnosti predikce predikčního modelu se používají míry RMSE, MSE, MAE a MAPE, pro následné výpočty je také vybrán nejvhodnější predikční model. VMD-SVM je vybrán jako optimální model predikce ceny leteckého petroleje, model VMD-ARIMA je optimální model predikce směnného kurzu EUR/USD a VMD-SVM je optimální model predikce počtu cestujících. Kapitola šestá se zaměřuje na predikci rozdělení pravděpodobnosti provozních výnosů, EaR a EpSaR společnosti Air France-KLM Group. Nejprve je analyzován výkaz zisku a ztráty Air France-KLM Group a poukázáno na předpoklady pro predikci provozního zisku. Dále jsou simulovány a predikovány náhodné složky provozních výnosů, nákladů a nákladů a následně jsou odhadnuty ostatní nenáhodné složky provozních výnosů a nákladů. Následně se odhaduje rozdělení pravděpodobnosti provozního zisku pro roky 2021 a 2022, že očekávaná hodnota (průměr) pravděpodobnostního rozdělení provozního zisku skupiny Air France-KLM je -2469,388 milionu eur v roce 2021 a -413,156 milionu eur v roce 2022 , resp. Nakonec je provedena citlivostní analýza provozních výnosů a jsou vypočteny EaR a EpSaR. Výsledky ukazují, že odhadovaný 〖EaR〗_(5%) skupiny Air France-KLM Group je 7427,774 milionů eur v roce 2021 a 6002,309 milionů eur v roce 2022, odhadovaný 〖EpSaR〗_(5%) je 17,321 eur a v roce 2022 14 003 eur v roce 2022, resp. Konečně, dosáhněte závěru, že skupina Air France-KLM bude pravděpodobně čelit provozním ztrátám v letech 2021 a 2022, ale ztráta bude menší než v roce 2020. Při současném tak různém stupni tržního rizika je pravděpodobnost, že Air France-KLM Skupina dosahující kladného čistého zisku v letech 2021 a 2022 je malá, ale ztráta se bude nadále snižovat.

Abstract:

This thesis is based on corporate financial theory and market risk management theory, studies the risk measurement of corporate revenue, costs and expenses and elaborates on corporate market risk management, taking the Air France-KLM Group as an example. It provides a guide for the company's risk control for future financial planning to improve shareholder value and performance and introduces the company's risk measurement and management methods and tools to facilitate the company's risk management. The goal of the thesis is the prediction of the probability distribution of operating income, Earnings at risk (EaR) and Earnings per share at risk (EPSaR) of the Air France-KLM Group by applying advanced prediction models for the period 2021 and 2022. The fifth chapter uses advanced prediction models to analyze the probability distribution of selected random risk variables. First, the advanced time-frequency analysis model analyzes the time series of the selected random risk variables, and the corresponding probability distribution of selected random risk variables is predicted by the advanced prediction model. Models are trained by using the first 90% of the data, and then the prediction accuracy of the model is tested by using the last 10% of the data. The RMSE, MSE, MAE and MAPE measures are used for comparing the prediction accuracy of the prediction model, the most suitable prediction model is also selected for subsequent calculations. VMD-SVM is selected as the optimal aviation kerosene price prediction model, VMD-ARIMA model is the optimal EUR/USD exchange rate prediction model, and VMD-SVM is the optimal passenger number prediction model. Chapter six focuses on the prediction of the probability distribution of operating income, EaR and EpSaR of Air France-KLM Group. First, Air France-KLM Group Income Statement is analyzed and assumptions for operating income prediction are pointed out. Next, random components of operating revenues, costs and expenses are simulated and predicted followed by the estimation of other non-random operating income and expense components. Subsequently, the probability distribution of operating income for 2021 and 2022 is estimated, that the expected value (mean) of the probability distribution of the operating income of Air France-KLM Group is -2469.388 million euros in 2021 and -413.156 million euros in 2022, respectively. At last, the sensitivity analysis of operating income is performed and EaR and EpSaR are calculated. The results show that the Air France-KLM Group's estimated 〖EaR〗_(5%) is 7427.774 million euros in 2021 and 6002.309 million euros in 2022, respectively, the estimated 〖EpSaR〗_(5%) is 17.329 euros in 2021 and 14.003 euros in 2022, respectively. Finally, get the conclusion of the Air France-KLM Group is likely to face operating losses in 2021 and 2022, but the loss will be smaller than that in 2020. Under current such varying degrees of market risk, the probability of Air France-KLM Group achieving positive net income in 2021 and 2022 is small, but the loss will continue to decrease.

Keywords

Firemní riziko, Tržní riziko, Pokročilé prognostické modely, Analýza časových řad, Odhady provozních výnosů, VMD, Analýza provozu společnosti, EMD, Earing at Risk, Enterprise value, LSTM, SVM

Keywords

Company risk, Market risk, Advanced forecasting models, Time series analysis, Estimates of operating income, VMD, Company operation analysis, EMD, Earing at Risk, Enterprise value, LSTM, SVM

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 3. 1. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 15. 5. 2023
• Supervisor: Miroslav Čulík
• Reader: Bohumil Stádník, Peter Krištofík, Petr Seďa

VSB – Technical University of Ostrava

Ekonomická fakulta

Doctoral programme / field:
Hospodářská politika a správa / Finance