The study focusses on factors which influence fuel consumption in the civil air transportation industry starting from airtime as main indicator, in substitution of the actual fuel consumption. The objective is to find suggestions about the situations and dynamics that can be improved to reduce the use of the kerosene without mining flights and passengers’ safety. I downloaded and built a panel dataset pertaining about 8 million observations describing 2019 US domestic flights performance, in which the individual set is the aircraft tail number in a single day. I performed regressions initially with the fixed effects method, and then compared them with the random effects method to include and determine the effect of some invariant variables within the panel data. Dataset and models are provided using Stata 16, a general-purpose statistical software package developed by StataCorp for data manipulation, visualization, statistics, and automated reporting, that I had the chance to discover during the master’s degree Applied Industrial Organization course.

Lo studio si concentra sui fattori che influenzano il consumo di combustibile nel settore del trasporto aereo civile a partire dal tempo di volo come indicatore principale, in sostituzione del consumo reale di combustibile. L'obiettivo è quello di trovare suggerimenti sulle situazioni e le dinamiche che possono essere migliorate per ridurre l'uso del cherosene senza minare i voli e la sicurezza dei passeggeri. Lo studio parte dal download di circa 8 milioni di osservazioni che descrivono le performance dei voli domestici statunitensi nel 2019 e dalla costruzione di un panel dataset in cui l'individuo corrisponde al numero di coda dell'aereo in un singolo giorno. Ho eseguito regressioni inizialmente con il metodo fixed effect, e poi confrontate con il metodo random effect per includere e determinare l'effetto di alcune variabili time invariant all'interno dell'individuo del panel. I dati e i modelli sono elaborati utilizzando Stata 16, un pacchetto software statistico di uso generale sviluppato da StataCorp per la manipolazione dei dati, la visualizzazione, la statistica e la reportistica automatizzata, che ho avuto la possibilità di scoprire durante il corso di laurea magistrale Applied Industrial Organization.

FACTORS AFFECTING AIRCRAFT FUEL CONSUMPTION AND POLLUTANTS EMISSIONS

SALA, ALESSANDRO CESARE
2020/2021

Abstract

The study focusses on factors which influence fuel consumption in the civil air transportation industry starting from airtime as main indicator, in substitution of the actual fuel consumption. The objective is to find suggestions about the situations and dynamics that can be improved to reduce the use of the kerosene without mining flights and passengers’ safety. I downloaded and built a panel dataset pertaining about 8 million observations describing 2019 US domestic flights performance, in which the individual set is the aircraft tail number in a single day. I performed regressions initially with the fixed effects method, and then compared them with the random effects method to include and determine the effect of some invariant variables within the panel data. Dataset and models are provided using Stata 16, a general-purpose statistical software package developed by StataCorp for data manipulation, visualization, statistics, and automated reporting, that I had the chance to discover during the master’s degree Applied Industrial Organization course.
2020
FACTORS AFFECTING AIRCRAFT FUEL CONSUMPTION AND POLLUTANTS EMISSIONS
Lo studio si concentra sui fattori che influenzano il consumo di combustibile nel settore del trasporto aereo civile a partire dal tempo di volo come indicatore principale, in sostituzione del consumo reale di combustibile. L'obiettivo è quello di trovare suggerimenti sulle situazioni e le dinamiche che possono essere migliorate per ridurre l'uso del cherosene senza minare i voli e la sicurezza dei passeggeri. Lo studio parte dal download di circa 8 milioni di osservazioni che descrivono le performance dei voli domestici statunitensi nel 2019 e dalla costruzione di un panel dataset in cui l'individuo corrisponde al numero di coda dell'aereo in un singolo giorno. Ho eseguito regressioni inizialmente con il metodo fixed effect, e poi confrontate con il metodo random effect per includere e determinare l'effetto di alcune variabili time invariant all'interno dell'individuo del panel. I dati e i modelli sono elaborati utilizzando Stata 16, un pacchetto software statistico di uso generale sviluppato da StataCorp per la manipolazione dei dati, la visualizzazione, la statistica e la reportistica automatizzata, che ho avuto la possibilità di scoprire durante il corso di laurea magistrale Applied Industrial Organization.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/1864