本文關(guān)鍵詞：需求信息缺失下的航空客運(yùn)收益管理無約束估計方法研究

  更多相關(guān)文章： 收益管理 需求預(yù)測 無約束估計 需求信息缺失 需求分布 策略行為

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展以及改革的進(jìn)一步深化,服務(wù)業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中占有愈加重要的位置,收益管理理論和方法受到了國內(nèi)包括航空客運(yùn)業(yè)在內(nèi)的相關(guān)行業(yè)的普遍關(guān)注。雖然正確的收益管理動態(tài)定價、存量控制和超售策略能夠優(yōu)化航空公司的期望收入,但航空公司在收入上的良好表現(xiàn)卻在很大程度上取決于需求預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性,它是航空客運(yùn)收益管理系統(tǒng)順序?qū)嵤┬枨髤?shù)估計和優(yōu)化策略過程的關(guān)鍵。需求預(yù)測的基礎(chǔ)是歷史無約束需求數(shù)據(jù),隨著各種收益管理存量控制技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用,系統(tǒng)中所獲得的歷史訂購數(shù)據(jù)往往不能完全反映真實(shí)的乘客歷史需求狀況。為了改進(jìn)航空公司收入,如何根據(jù)“定時截尾需求數(shù)據(jù)”推斷“無約束需求數(shù)據(jù)”,找回被預(yù)訂限制數(shù)量截尾掉而未被滿足的乘客需求,完成對需求的無約束估計,這是航空客運(yùn)收益管理需求預(yù)測中特有的難題。盡管需求無約束估計是一個“歷史久遠(yuǎn)”的研究課題,但隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨和市場競爭的日趨激烈,航空客運(yùn)收益管理系統(tǒng)所記錄乘客歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中的需求信息缺失問題日趨嚴(yán)重,包括乘客需求的分布形式和選擇行為信息的缺失。對于航空公司來講,在收益管理無約束估計過程中忽略乘客需求信息的缺失問題會導(dǎo)致對歷史乘客需求情況的誤判,增加需求預(yù)測的誤差,帶來優(yōu)化決策的失誤,并最終造成公司收入上的損失。因此,在需求信息缺失的情況下,航空公司應(yīng)該采用怎樣的無約束估計方法對歷史乘客“無約束需求”進(jìn)行有效地、正確地估計,這是本文研究的核心問題。首先,對國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了述評。然后,針對歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中乘客需求分布信息的缺失,將所考慮的需求分布形式推廣到多種分布情況,這較現(xiàn)有研究中的正態(tài)分布假設(shè)更加符合航班艙位各“預(yù)訂提前期間隔”中的需求數(shù)據(jù)特征。為此,分別構(gòu)建了基于多種分布形式的航空客運(yùn)收益管理單艙位需求無約束估計EM算法和PD方法。由于需求無約束估計是航空客運(yùn)收益管理系統(tǒng)中“無約束需求預(yù)測”成功實(shí)施的關(guān)鍵步驟,對其準(zhǔn)確性和有效性進(jìn)行正確評價的難點(diǎn)技術(shù)是建立符合航空客運(yùn)收益管理實(shí)踐的仿真模型。針對已有研究僅對基于正態(tài)分布的單艙位無約束估計方法進(jìn)行了仿真比較,本文利用控制論以及計算機(jī)仿真機(jī)制,根據(jù)航空客運(yùn)收益管理單艙位需求無約束估計實(shí)踐,在考慮乘客需求分布信息缺失的情況下,建立了基于多種分布形式的單艙位方法仿真比較模型,根據(jù)實(shí)際航班客運(yùn)需求數(shù)據(jù),通過仿真實(shí)驗(yàn)對基于正態(tài)、對數(shù)正態(tài)和伽瑪分布的單艙位EM算法和單艙位PD方法的準(zhǔn)確性、有效性以及它們對航空公司收入的影響分別進(jìn)行了比較和評價。仿真結(jié)果驗(yàn)證了仿真比較模型的有效性,表明了：1)決定所評價基于各分布形式的單艙位無約束估計方法之間性能差異的主要因素包括：歷史乘客“初始需求”向“零點(diǎn)”偏斜的趨勢、以及需求數(shù)據(jù)的離散程度和受截尾程度：在選擇單艙位EM算法和單艙位PD方法所基于的分布形式時,需求水平不是需要被考慮的主要因素；另外,參數(shù)τ對單艙位PD方法分布形式的選擇也有著決定性的作用。2)對無約束估計方法所基于分布形式的選擇不當(dāng)會給航空公司利潤造成重大損失,驗(yàn)證了在航空客運(yùn)收益管理單艙位需求無約束估計過程中使用基于多種分布形式EM算法和PD方法的必要性,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時,本文在綜合考慮歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中乘客需求分布和短視行為信息缺失的情況下,構(gòu)建了基于多種分布形式的航空客運(yùn)收益管理多艙位需求無約束估計Spill模型。根據(jù)航空客運(yùn)收益管理多艙位需求無約束估計實(shí)踐,采用數(shù)值算例將所提多艙位Spill模型與傳統(tǒng)單艙位Spill模型進(jìn)行了比較分析。結(jié)果表明,數(shù)據(jù)的離散程度是影響基于各分布形式的多艙位Spill模型無約束估計效果的主要因素,驗(yàn)證了所提多艙位Spill模型能有效避免無約束估計過程對同航班艙位間歷史乘客“初始需求”的高估。另外,由于現(xiàn)有的收益管理多航班需求無約束估計方法假設(shè)乘客到達(dá)時的購買決策是一次性的,未能考慮策略型乘客的跨期替代行為,本文利用隨機(jī)過程理論,基于乘客偏好排名列表構(gòu)建了考慮乘客策略行為的非參數(shù)離散選擇模型,針對歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中乘客需求策略行為信息的缺失,提出采用EM算法對乘客到達(dá)率和非參數(shù)離散選擇模型的概率質(zhì)量函數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計,并構(gòu)建了考慮歷史乘客策略行為的“初始需求”多航班無約束估計計算方法。根據(jù)航空客運(yùn)收益管理多航班需求無約束估計實(shí)踐,在考慮艙位價格變化情況下,采用數(shù)值算例將所提多航班EM算法與現(xiàn)有文獻(xiàn)中已有的多航班EM算法進(jìn)行了比較分析。計算結(jié)果驗(yàn)證了所提方法能夠反應(yīng)企業(yè)對艙位的動態(tài)定價對乘客策略行為的影響,并能夠更加有效地避免無約束估計過程對不同航班艙位間歷史乘客“初始需求”的高估。最后,本文在結(jié)論部分對所提方法在航空客運(yùn)收益管理實(shí)踐中的實(shí)際應(yīng)用提出了建議,并對它們的應(yīng)用前景進(jìn)行了預(yù)測和評價。
【關(guān)鍵詞】：收益管理 需求預(yù)測 無約束估計 需求信息缺失 需求分布 策略行為
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F562.6
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-14
• 第1章 緒論14-44
• 1.1 研究背景14-38
• 1.1.1 收益管理在航空客運(yùn)業(yè)中的應(yīng)用15-20
• 1.1.2 航空客運(yùn)收益管理中的需求信息缺失問題20-32
• 1.1.3 航空客運(yùn)收益管理中的無約束估計問題32-38
• 1.1.4 小結(jié)38
• 1.2 研究目的和意義38-39
• 1.3 研究思路與內(nèi)容39-41
• 1.4 研究對象與模型假設(shè)41-44
• 第2章 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述44-62
• 2.1 收益管理無約束估計方法研究44-54
• 2.1.1 單艙位方法44-48
• 2.1.2 多艙位方法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 顧客需求分布信息缺失54-56
• 2.2.2 顧客需求選擇行為信息缺失56-60
• 2.3 現(xiàn)有研究簡評60-62
• 第3章 考慮需求分布信息缺失的單艙位方法62-119
• 3.1 基于多種分布形式的單艙位EM算法62-70
• 3.1.1 符號定義63
• 3.1.2 算法基本思想63-64
• 3.1.3 算法細(xì)節(jié)64-68
• 3.1.4 算法應(yīng)用改進(jìn)68-69
• 3.1.5 數(shù)值算例69-70
• 3.2 基于多種分布形式的單艙位PD方法70-81
• 3.2.1 符號定義71-72
• 3.2.2 方法基本思想72-73
• 3.2.3 方法細(xì)節(jié)73-79
• 3.2.4 方法應(yīng)用改進(jìn)79
• 3.2.5 數(shù)值算例79-81
• 3.3 基于多種分布形式的單艙位方法仿真比較81-117
• 3.3.1 符號定義82-84
• 3.3.2 仿真比較模型的建立84-87
• 3.3.3 仿真試驗(yàn)87-90
• 3.3.4 仿真結(jié)果與分析90-117
• 3.4 本章小結(jié)117-119
• 第4章 考慮需求分布和短視行為信息缺失的多艙位方法119-135
• 4.1 引言119-120
• 4.2 符號定義120
• 4.3 模型基本思想120-122
• 4.4 模型細(xì)節(jié)122-128
• 4.4.1 正態(tài)分布122-123
• 4.4.2 對數(shù)正態(tài)分布123-124
• 4.4.3 伽瑪分布124-125
• 4.4.4 威布爾分布125-126
• 4.4.5 指數(shù)分布126-127
• 4.4.6 泊松分布127-128
• 4.5 數(shù)值算例128-134
• 4.5.1 無約束估計計算過程128-131
• 4.5.2 無約束估計效果比較131-134
• 4.6 本章小結(jié)134-135
• 第5章 考慮乘客策略行為信息缺失的多航班方法135-150
• 5.1 引言135-136
• 5.2 符號定義136-138
• 5.3 非參數(shù)離散選擇模型138-139
• 5.4 基于EM算法的聯(lián)合估計139-144
• 5.5 無約束估計量的計算144-145
• 5.5.1 符號說明144
• 5.5.2 計算細(xì)節(jié)144-145
• 5.6 數(shù)值算例145-149
• 5.6.1 無約束估計計算過程145-147
• 5.6.2 無約束估計效果比較147-149
• 5.7 本章小結(jié)149-150
• 結(jié)論與展望150-154
• 主要創(chuàng)新點(diǎn)與結(jié)論150-151
• 研究成果的應(yīng)用前景探討151-152
• 不足之處與研究展望152-154
• 致謝154-156
• 參考文獻(xiàn)156-172
• 附錄172-194
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果194

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 李豪;熊中楷;彭慶;;基于乘客選擇行為的雙航班競爭動態(tài)定價模型[J];工業(yè)工程;2010年02期

2 彭慶;李豪;;考慮乘客策略行為的航空客運(yùn)收益管理模型[J];工業(yè)工程;2011年04期

3 趙海兵;程依明;;無失效數(shù)據(jù)的EM算法[J];華東師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年05期

4 王繼霞;申培萍;;定時截尾下Weibull分布參數(shù)估計的EM算法[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 李豪;競爭環(huán)境下考慮顧客行為的易逝品動態(tài)定價策略研究[D];重慶大學(xué);2010年

2 高強(qiáng);航空收益管理中艙位控制問題的研究[D];南京航空航天大學(xué);2006年

3 張斌;收益管理中基于結(jié)構(gòu)特征的概率預(yù)測與資源分配問題研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 梅虎;航空旅客選擇行為及其在收益管理中的應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

5 汪明;一類不確定條件下收益魯棒優(yōu)化問題的研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

6 李根道;模型不確定下的收益管理動態(tài)定價策略研究[D];重慶大學(xué);2009年

7 趙藜;考慮消費(fèi)者有限理性行為的動態(tài)定價研究[D];上海交通大學(xué);2012年

，

本文編號：1045237