Assessment of aircraft leasing efficiency: An airline perspective
Notice bibliographique
Résumé
This research contributes to the theory of assessing aircraft leasing efficiency from an airline's perspective by revising factors influencing leasing decisions and developing an integrated approach to modelling aircraft leasing decisions. Despite the extensive research on aircraft leasing appraisal, modelling tools for informed decision-making require constant updates regarding the attributes to be included and approaches to uncertainty conditions. The key contribution of this research supports the ongoing discussion of the practical deployment of management science in the aircraft leasing field, aiding the industry in quickly adapting to changing market conditions. The research includes brief analyses of key performance indicators in the aircraft leasing industry to identify trends and a literature review to justify the current factors influencing leasing decisions. It is demonstrated that integrating operational modelling into aircraft leasing assessment can provide a data-driven justification for the importance of new, fuel-efficient aircraft in achieving sustainability goals and maintaining operational profitability. The sensitivity analysis further illustrates the robustness of the model and solution, and its capacity to generate scenario assessments reflecting varying conditions such as changes in demand, taxes, fuel costs, and other airline expenses. The simulation of a hypothetical example based on data from airlines’ business intelligence platforms reveals that significant initial fixed leasing payments, including taxes, can negatively impact an airline's ability to modernise its fleet through leasing. Fuel efficiency, zero customs duties and VAT on aircraft leasing, and sufficient capital to cover fixed leasing costs are the main drivers stimulating fleet modernisation and can be justified by a slight increase in expected profits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».