A Performance-Based Approach to Assessing the Price of Future Civil Aircraft

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

At present development of advanced civil aircraft is one of the key priorities in Russia. To become commercially successful advanced civil aircraft should provide competitive lifecycle costs. Accordingly, it requires balancing operational expenses and consumer-acceptable pricing during an aircraft design phase. However, price evaluation of a prospective aircraft with the analog method or the income method can be challenging due to the lack of a direct analog or the impossibility of obtaining a reliable long-term forecast of air transportation tariffs for a horizon comparable to the development cycle of the object of assessment. To address this problem, this study proposes a methodology for estimating the price of future commercial transport aircraft, combining cost-based and analogy approaches. The price is calculated as the sum of a modern analog aircraft price and the discounted savings future aircraft operation, adjusted for projected amount of passenger traffic. New regression models of price dependence on technical parameters such as passenger capacity, range, thrust-to-weight ratio, maximum takeoff weights are used to estimate the analog aircraft price and an advanced aircraft operational costs. Additionally, the article describes the results of testing the proposed approach for estimating the price of a next-generation passenger aircraft.

作者简介

I. Uryupin

Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences

Email: uryupin93@yandex.ru
Moscow, Russia

A. Vlasenko

Intersectoral analytical center

Email: andrey.vlasenko84@gmail.com
Moscow, Russia

A. Sukharev

National Research University Higher School of Economics (HSE University)

Email: alx.sukharev@gmail.com
Moscow, Russia

参考

  1. Власенко А. О., Сухарев А. А., Урюпин И. В. (2023). Оценка качества функционирования авиатранспортной системы как инструмент формирования требований к перспективной авиационной технике // Управление большими системами. Вып. 104. С. 73–99. [Vlasenko A. O., Sukharev A. A., Uryupin I. V. (2023). Developing the air transportation system quality assessment tools to define the main requirements for future aircraft. Large-Scale Systems Control, 104, 73–99 (in Russian).]
  2. Клочков В. В., Охапкин А. А. (2021). Международное регулирование в области защиты окружающей среды от воздействия авиации и новые вызовы экономической безопасности России // Экономическая безопасность. № 4. С. 1329–1346. [Klochkov V. V., Okhapkin A. A. (2021). International regulation of environmental protection from the aviation effects and new challenges to the economic security of Russia. Economic Security, 4, 1329–1346 (in Russian).]
  3. Клочков В. В., Русанова А. Л., Максимовский В. И. (2010). Экономико-математическое моделирование процессов освоения серийного производства новых гражданских самолетов // Вестник Московского авиационного института. Т. 17. № 3. С. 235–245. [Klochkov V. V., Rusanova A. L., Maksimovskiy V. I. (2010). Economic-mathematical modeling of new civil aircraft production launching processes. Aerospace MAI Journal, 17, 3, 235– 245 (in Russian).]
  4. Кородюк И. С., Гринев Д. М. (2019). Методические особенности определения себестоимости услуг регулярных пассажирских авиаперевозчиков для различных видов коммерческой загрузки // Транспортное дело России. № 1. С. 147–150. [Korodyuk I. S., Grinyov D. M. (2019). Methodical features of determining the cost of services of regular passenger air carriers for various types of commercial load. Transport Business of Russia, 1, 147–150 (in Russian).]
  5. Опрышко Н. В., Опрышко Ю. В., Рубан Н. В. (2013). Динамическая модель оценки затрат на эксплуатацию пассажирского воздушного судна // Электронный журнал «Труды МАИ». № 69. Режим доступа: https://trudymai.ru/published.php? ID=43301 [Opryshko N. V., Opryshko Yu. V., Ruban N. V. (2013). Dynamic model to calculate operating costs of passenger aircraft. Trudy MAI, 69. Available at: https://trudymai.ru/published.php? ID=43301 (in Russian).]
  6. Урюпин И. В., Власенко А. О. (2024). Оценка прямых эксплуатационных расходов для перспективных воздушных судов с альтернативными типами силовых установок // Экономика и математические методы. Т. 60. № 2. С. 92–104. doi: 10.31857/S0424738824020087 [Uryupin I.V., Vlasenko A.O. (2024). Method of estimating direct operating costs for prospective aircraft with alternative propulsion systems. Economics and Mathematical Methods, 60 (2), 92–104 (in Russian).]
  7. Berkman H., Bradbury M. E., Ferguson J. (2000). The accuracy of price-earnings and discounted cash flow methods of IPO equity valuation. Journal of International Financial Management & Accounting, 11 (2), 71–83.
  8. Damodaran A. (2012). Investment valuation: Tools and techniques for determining the value of any asset. Hoboken: John Wiley and Sons.
  9. Erdogan S., Sarkodie S. A., Adedoyin F. F., Bekun F. V., Owusu P. A. (2024). Analyzing transport demand and environmental degradation: The case of G-7 countries. Environment, Development and Sustainability, 26 (1), 711–734.
  10. Fregnani J. A., Mattos B. S., Hernandes J. A. (2019). An innovative approach for integrated airline network and aircraft family optimization. In: AIAA Aviation 2019 Forum, 2865. doi: 10.2514/6.2019-2865
  11. Jaunanda M. (2023). Stock value analysis using absolute valuation and relative valuation approaches. Proceeding of International Conference on Entrepreneurship (IConEnt), 3, 53–63.
  12. Jiang C., Liu Y. (2025). The role of sustainable aviation fuel in CORSIA: An economic analysis. Energy Economics, 108238.
  13. Larsen G. A. Jr. (2008). Applied equity valuation: Relative valuation method. Handbook of Finance, 3. doi: 10.1002/9780470404324.hof003030
  14. Reynolds F. S. (1959). Discounted cash flow as a measure of market value. Journal of Petroleum Technology, 11 (11), 15–19.
  15. Roy S., Crossley W. A., Moore K. T., Gray J. S., Martins J. R. (2019). Monolithic approach for next-generation aircraft design considering airline operations and economics. Journal of Aircraft, 56, 4, 1565–1576.
  16. Vasigh B., Azadian F., Moghaddam K. (2021). Methodologies and techniques for determining the value of an aircraft. Transportation Research Record, 2675 (1), 332–341.
  17. Woehler S., Hartmann J., Prenzel E., Kwik H. (2019). Preliminary aircraft design for a mid-range reference aircraft taking advanced technologies into account as part of the AVACON project for an entry into service in 2028. doi: 10.25967/480224 Available at: https://www.dglr.de/publikationen/2019/480224.pdf

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».