铁路旅客列车票价对客流量影响的灵敏度分析

"城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析 (2001年)，四兵锋，高自友，北方交通大学学报" 本文主要探讨了城市间旅客列车的票价与流量之间的关系，以及票价因素对客流量变化的影响。作者运用Logit分离模型来分析不同交通方式（包括铁路和公路）的客流量。Logit模型是一种广泛应用在选择行为分析中的统计工具，它能够描述在多种选择之间，个体基于成本、时间、舒适度等因素做出选择的概率。 在Logit模型的基础上，文章提出了一个铁路客流量在不同旅客列车之间的均衡分配模型。这个模型考虑了旅客在选择列车时的多元因素，旨在模拟在铁路运输系统内部，如何根据票价、行程时间、服务质量等因素进行客流量的合理分配。 接下来，作者采用灵敏度分析方法，这是一种评估模型参数变化对输出结果影响的技术。通过这种分析，他们可以量化票价变动对不同旅客列车客流量的影响程度。灵敏度分析揭示了票价调整如何引起客流量的增减，为铁路运营者提供了一个工具，以理解票价策略如何影响市场占有率和收入。 文章以一个实际案例为背景，展示了在多模式运输环境下，如何运用灵敏度分析来研究在铁路、公路等不同交通方式竞争中，票价变动对铁路客运各列车客流量的影响。这种分析对于政策制定者和运输企业来说具有重要价值，因为他们可以据此制定更有效的定价策略，以优化运营效率和提高经济效益。 总结关键词：多模式网络、均衡配流、分离函数、灵敏度分析、乘客票价、客流量。这些关键词反映了研究的核心内容，涉及的领域包括交通规划、运输经济学以及数据分析方法。通过对这些概念的深入理解和应用，可以更好地理解和预测旅客运输市场的动态，从而做出更为科学的决策。