Esta pesquisa demonstra que o preço médio do barril de petróleo bruto WTI (West Texas Internediate), o movimento de tráfego aéreo do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos (Guarulhos), o PIB e o IBOVESPA influenciam no comportamento da demanda de tráfego na Terminal São Paulo (TMA-SP). O modelo proposto pode representar uma fonte de orientação para os tomadores de decisão no que concerne à avaliação da demanda, contribuindo para um planejamento mais abrangente de ações públicas e privadas em benefício do setor de transporte aéreo brasileiro. Este trabalho propõe uma análise em torno do comportamento da demanda de tráfego no espaço aéreo brasileiro, por meio de uma investigação de fatores que possam influenciar na demanda, os quais chamamos de variáveis independentes. Para tanto, são avaliados os recentes cenários econômicos, mundial e nacional, e definidas as variáveis macro e microeconômicas para formação de um modelo econométrico de regressão linear múltipla para representar a demanda. Além de uma análise conceitual, utiliza-se uma metodologia simples de previsão de demanda, baseada em um conjunto de técnicas estatísticas clássicas para determinação das principais variáveis influentes na demanda, dentre as selecionadas na análise dos cenários econômicos. Ver menos

Abstract: This research demonstrates that the average price of a barrel of crude oil WTI, the movement of air traffic at São Paulo International Airport (Guarulhos), GDP and IBOVESPA influence the behavior of traffic demand at the São Paulo Terminal (TMA-SP). The proposed model can represent a source of guidance for decision makers regarding demand assessment, contributing to a broader planning of public and private actions for the benefit of the Brazilian air transport sector. This study proposes an analysis around the behavior of traffic demand in Brazilian airspace, through an investigation of factors that can influence demand, which we call independent variables. To this end, recent economic scenarios, both global and national, are evaluated and macro and microeconomic variables defined to form an econometric model of multiple linear regression to represent demand. In addition to conceptual analysis, we use simple demand forecasting methodology, based on a set of classical statistics, to determine the main variables in demand, from among those included in the economic scenarios Ver menos