需求信息缺失下的航空客运收益管理无约束估计方法研究

发布时间：2017-10-16 22:21

  本文关键词：需求信息缺失下的航空客运收益管理无约束估计方法研究

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【摘要】：随着经济的迅速发展以及改革的进一步深化,服务业在我国国民经济中占有愈加重要的位置,收益管理理论和方法受到了国内包括航空客运业在内的相关行业的普遍关注。虽然正确的收益管理动态定价、存量控制和超售策略能够优化航空公司的期望收入,但航空公司在收入上的良好表现却在很大程度上取决于需求预测的准确性和可靠性,它是航空客运收益管理系统顺序实施需求参数估计和优化策略过程的关键。需求预测的基础是历史无约束需求数据,随着各种收益管理存量控制技术的实际应用,系统中所获得的历史订购数据往往不能完全反映真实的乘客历史需求状况。为了改进航空公司收入,如何根据“定时截尾需求数据”推断“无约束需求数据”,找回被预订限制数量截尾掉而未被满足的乘客需求,完成对需求的无约束估计,这是航空客运收益管理需求预测中特有的难题。尽管需求无约束估计是一个“历史久远”的研究课题,但随着大数据时代的来临和市场竞争的日趋激烈,航空客运收益管理系统所记录乘客历史预订数据中的需求信息缺失问题日趋严重,包括乘客需求的分布形式和选择行为信息的缺失。对于航空公司来讲,在收益管理无约束估计过程中忽略乘客需求信息的缺失问题会导致对历史乘客需求情况的误判,增加需求预测的误差,带来优化决策的失误,并最终造成公司收入上的损失。因此,在需求信息缺失的情况下,航空公司应该采用怎样的无约束估计方法对历史乘客“无约束需求”进行有效地、正确地估计,这是本文研究的核心问题。首先,对国内外相关研究现状进行了述评。然后,针对历史预订数据中乘客需求分布信息的缺失,将所考虑的需求分布形式推广到多种分布情况,这较现有研究中的正态分布假设更加符合航班舱位各“预订提前期间隔”中的需求数据特征。为此,分别构建了基于多种分布形式的航空客运收益管理单舱位需求无约束估计EM算法和PD方法。由于需求无约束估计是航空客运收益管理系统中“无约束需求预测”成功实施的关键步骤,对其准确性和有效性进行正确评价的难点技术是建立符合航空客运收益管理实践的仿真模型。针对已有研究仅对基于正态分布的单舱位无约束估计方法进行了仿真比较,本文利用控制论以及计算机仿真机制,根据航空客运收益管理单舱位需求无约束估计实践,在考虑乘客需求分布信息缺失的情况下,建立了基于多种分布形式的单舱位方法仿真比较模型,根据实际航班客运需求数据,通过仿真实验对基于正态、对数正态和伽玛分布的单舱位EM算法和单舱位PD方法的准确性、有效性以及它们对航空公司收入的影响分别进行了比较和评价。仿真结果验证了仿真比较模型的有效性,表明了：1)决定所评价基于各分布形式的单舱位无约束估计方法之间性能差异的主要因素包括：历史乘客“初始需求”向“零点”偏斜的趋势、以及需求数据的离散程度和受截尾程度：在选择单舱位EM算法和单舱位PD方法所基于的分布形式时,需求水平不是需要被考虑的主要因素；另外,参数τ对单舱位PD方法分布形式的选择也有着决定性的作用。2)对无约束估计方法所基于分布形式的选择不当会给航空公司利润造成重大损失,验证了在航空客运收益管理单舱位需求无约束估计过程中使用基于多种分布形式EM算法和PD方法的必要性,具有重要的现实意义。同时,本文在综合考虑历史预订数据中乘客需求分布和短视行为信息缺失的情况下,构建了基于多种分布形式的航空客运收益管理多舱位需求无约束估计Spill模型。根据航空客运收益管理多舱位需求无约束估计实践,采用数值算例将所提多舱位Spill模型与传统单舱位Spill模型进行了比较分析。结果表明,数据的离散程度是影响基于各分布形式的多舱位Spill模型无约束估计效果的主要因素,验证了所提多舱位Spill模型能有效避免无约束估计过程对同航班舱位间历史乘客“初始需求”的高估。另外,由于现有的收益管理多航班需求无约束估计方法假设乘客到达时的购买决策是一次性的,未能考虑策略型乘客的跨期替代行为,本文利用随机过程理论,基于乘客偏好排名列表构建了考虑乘客策略行为的非参数离散选择模型,针对历史预订数据中乘客需求策略行为信息的缺失,提出采用EM算法对乘客到达率和非参数离散选择模型的概率质量函数进行联合估计,并构建了考虑历史乘客策略行为的“初始需求”多航班无约束估计计算方法。根据航空客运收益管理多航班需求无约束估计实践,在考虑舱位价格变化情况下,采用数值算例将所提多航班EM算法与现有文献中已有的多航班EM算法进行了比较分析。计算结果验证了所提方法能够反应企业对舱位的动态定价对乘客策略行为的影响,并能够更加有效地避免无约束估计过程对不同航班舱位间历史乘客“初始需求”的高估。最后,本文在结论部分对所提方法在航空客运收益管理实践中的实际应用提出了建议,并对它们的应用前景进行了预测和评价。
【关键词】：收益管理 需求预测 无约束估计 需求信息缺失 需求分布 策略行为
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F562.6
【目录】：

• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-14
• 第1章 绪论14-44
• 1.1 研究背景14-38
• 1.1.1 收益管理在航空客运业中的应用15-20
• 1.1.2 航空客运收益管理中的需求信息缺失问题20-32
• 1.1.3 航空客运收益管理中的无约束估计问题32-38
• 1.1.4 小结38
• 1.2 研究目的和意义38-39
• 1.3 研究思路与内容39-41
• 1.4 研究对象与模型假设41-44
• 第2章 国内外相关研究综述44-62
• 2.1 收益管理无约束估计方法研究44-54
• 2.1.1 单舱位方法44-48
• 2.1.2 多舱位方法48-50
• 2.1.3 多航班方法50-54
• 2.2 需求信息缺失下的收益管理研究54-60
• 2.2.1 顾客需求分布信息缺失54-56
• 2.2.2 顾客需求选择行为信息缺失56-60
• 2.3 现有研究简评60-62
• 第3章 考虑需求分布信息缺失的单舱位方法62-119
• 3.1 基于多种分布形式的单舱位EM算法62-70
• 3.1.1 符号定义63
• 3.1.2 算法基本思想63-64
• 3.1.3 算法细节64-68
• 3.1.4 算法应用改进68-69
• 3.1.5 数值算例69-70
• 3.2 基于多种分布形式的单舱位PD方法70-81
• 3.2.1 符号定义71-72
• 3.2.2 方法基本思想72-73
• 3.2.3 方法细节73-79
• 3.2.4 方法应用改进79
• 3.2.5 数值算例79-81
• 3.3 基于多种分布形式的单舱位方法仿真比较81-117
• 3.3.1 符号定义82-84
• 3.3.2 仿真比较模型的建立84-87
• 3.3.3 仿真试验87-90
• 3.3.4 仿真结果与分析90-117
• 3.4 本章小结117-119
• 第4章 考虑需求分布和短视行为信息缺失的多舱位方法119-135
• 4.1 引言119-120
• 4.2 符号定义120
• 4.3 模型基本思想120-122
• 4.4 模型细节122-128
• 4.4.1 正态分布122-123
• 4.4.2 对数正态分布123-124
• 4.4.3 伽玛分布124-125
• 4.4.4 威布尔分布125-126
• 4.4.5 指数分布126-127
• 4.4.6 泊松分布127-128
• 4.5 数值算例128-134
• 4.5.1 无约束估计计算过程128-131
• 4.5.2 无约束估计效果比较131-134
• 4.6 本章小结134-135
• 第5章 考虑乘客策略行为信息缺失的多航班方法135-150
• 5.1 引言135-136
• 5.2 符号定义136-138
• 5.3 非参数离散选择模型138-139
• 5.4 基于EM算法的联合估计139-144
• 5.5 无约束估计量的计算144-145
• 5.5.1 符号说明144
• 5.5.2 计算细节144-145
• 5.6 数值算例145-149
• 5.6.1 无约束估计计算过程145-147
• 5.6.2 无约束估计效果比较147-149
• 5.7 本章小结149-150
• 结论与展望150-154
• 主要创新点与结论150-151
• 研究成果的应用前景探讨151-152
• 不足之处与研究展望152-154
• 致谢154-156
• 参考文献156-172
• 附录172-194
• 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果194

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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本文编号：1045237