郵輪收益管理-需求預(yù)測與收益優(yōu)化.pdf

1、郵輪業(yè)已經(jīng)成為現(xiàn)代旅游業(yè)中發(fā)展最快的行業(yè)之一,近幾年達到8％以上的增長速度,被視為“漂浮在黃金水道上的黃金產(chǎn)業(yè)”。然而,郵輪業(yè)并沒有引起學(xué)術(shù)界的足夠關(guān)注。與航空業(yè)和酒店業(yè)一樣,郵輪業(yè)具有所有收益管理的行業(yè)特征。在過去的十幾年,收益管理和郵輪業(yè)都經(jīng)歷了快速的發(fā)展。無論從學(xué)術(shù)界還是實業(yè)界,收益管理的理論和實踐在酒店業(yè)和航空業(yè)中得到了充分的發(fā)展,卻少有文獻對郵輪收益管理(Cruise Line RM,CLRM)進行研究。
　　 本文以

2、實證分析和理論分析相結(jié)合的方式,對郵輪收益管理的內(nèi)容進行了全面而深入地研究。內(nèi)容涉及收益管理理論的兩大主要方面:需求分析和收益優(yōu)化。大部分收益管理文獻關(guān)注存量分配和動態(tài)定價問題。在收益管理中,顧客需求預(yù)測和估計是成功實施存量分配和定價決策的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。然而,目前還沒有文獻對郵輪收益管理的需求預(yù)測和估計進行研究。因此,本博士論文的重點放在郵輪收益管理的預(yù)測問題上。首先對郵輪收益管理的需求預(yù)測和需求分布特征進行了實證研究,為郵輪公司確定最優(yōu)

3、的預(yù)測方法和各預(yù)測方法的最優(yōu)參數(shù);其次研究了基于艙位分配、基于動態(tài)價格調(diào)整和基于服務(wù)質(zhì)量水平競爭的收益最大化策略。
　　 首先對與郵輪收益管理有關(guān)的理論和實踐進行綜述,主要包括郵輪運營管理、郵輪業(yè)市場研究、收益管理以及預(yù)測理論。其中收益管理又包括郵輪定價、艙位分配以及航線設(shè)計與優(yōu)化等,并提出未來值得研究的方向。
　　 在需求預(yù)測和估計方面,以北美某大型郵輪公司的實際數(shù)據(jù)為背景,提出了一種郵輪收益管理需求預(yù)測與需求分布規(guī)律

4、估計的實證分析框架,從而可以為郵輪收益管理選擇最佳的預(yù)測方法和挖掘最接近的概率分布。首先利用多種預(yù)測方法,在預(yù)訂周期特定觀測點上對郵輪未來航次的總需求進行預(yù)測和比較,為郵輪收益管理選擇最佳的預(yù)測方法和相應(yīng)的最優(yōu)預(yù)測參數(shù)。其次,將多種概率分布與郵輪艙位水平上的總需求數(shù)據(jù)進行比較和檢驗,為郵輪收益管理挖掘潛在的需求分布規(guī)律。
　　 本文的預(yù)測方法有三類:非增量預(yù)測法、經(jīng)典增量組合預(yù)測法和先進增量組合預(yù)測法,總共有24種。非增量預(yù)測法

5、僅僅利用郵輪需求的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來航次相應(yīng)的需求;經(jīng)典增量法基于已啟航航次的歷史數(shù)據(jù),不僅考慮觀測點上的累積需求,而且考慮了未來預(yù)訂周期中的增量需求;與經(jīng)典增量法不同,先進增量法基于啟航航次和未啟航航次的所有可用預(yù)訂數(shù)據(jù)進行預(yù)測。其中,增量預(yù)測法又包含加法版本和乘法版本。在需求分布擬合方面,將郵輪艙位水平上總需求的實際數(shù)據(jù)與正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布、泊松分布、伽瑪分布、威布爾分布、瑞利分布以及負(fù)二項式分布進行了比較,從統(tǒng)計意義上

6、刻畫郵輪艙位水平上的總體需求特征。
　　 研究表明,在預(yù)測郵輪總需求方面,ARIMA和移動平均法是非增量預(yù)測方法中最精確的方法;在所有的預(yù)測法中,線性回歸法(CP-LR和AP-LR)、對數(shù)線性回歸法(CP-LLR)、加法版本的增量預(yù)測法(CP-MA、AP-ARIMA、CP-ARIMA、AP-MA和AP-ES)可以獲得較好的預(yù)測效果。研究發(fā)現(xiàn),CP-LR、CP-LLR、CP-MA、AP-ARIMA、AP-MA、CP-ARIMA和A

7、P-ES對參數(shù)變化不敏感,即具有參數(shù)穩(wěn)定性;CP-LR、CP-MA、AP-ARIMA、CP-LLR、AP-MA、CP-ARIMA、AP-LR和CP-ES對數(shù)據(jù)樣本不敏感,即具有數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。在郵輪收益管理預(yù)測方法選擇方面,本文推薦以下8種精確和穩(wěn)定的方法:CP-LR、CP-LLR、CP-MA(add)、AP-ARIMA(add)、CP-ARIMA(add)、AP-MA(Add)、AP-LR和AP-ES(add)。乘法版本的增量預(yù)測法無法獲

8、得滿意的預(yù)測結(jié)果。在分布規(guī)律方面,研究結(jié)果表明,正態(tài)分布和伽瑪分布能很好地擬合郵輪艙位水平上的總需求。
　　 在收益優(yōu)化方面,首先,以郵輪艙位水平上總需求的分布特征和需求預(yù)測為基礎(chǔ),研究了郵輪艙位水平上和預(yù)訂周期上的存量分配和控制問題。基于艙位水平上需求的正態(tài)分布特征,利用EMSR-a、EMSR-b方法為雙床位不同類型艙位確定保護水平(或預(yù)訂限制),以某次航行的實際需求為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),模擬了郵輪在整個預(yù)訂周期上不同特征的顧客到達,按

9、照以上兩種方法確定的保護水平,做出艙位需求接受或拒絕決策,最后比較了不同方法的效果。并以某航次的需求曲線預(yù)測為基礎(chǔ),研究了郵輪預(yù)訂周期上各個階段性周期的艙位分配問題。
　　 其次,提出了一種基于需求學(xué)習(xí)的郵輪收益管理兩階段動態(tài)定價方法,為郵輪特定航線未來航次不同周期的艙位進行動態(tài)定價,從而在有限的銷售時間內(nèi)最大化未來的總收益。第一階段,基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù),動態(tài)更新需求函數(shù)的參數(shù);第二階段基于獲得的需求函數(shù)為郵輪未來航次確定最

10、優(yōu)價格。在每個期初,雖然所有周期的需求和價格都進行了更新,但只有當(dāng)前周期的價格被采用到實際的接受和拒絕決策中。當(dāng)實際的需求預(yù)訂發(fā)生后,新一周期的數(shù)據(jù)便被觀測到,進而需求再次學(xué)習(xí),定價過程重復(fù)發(fā)生直到最后的航次啟航。算例分析表明,該方法能為郵輪公司提高2.17％的收益。
　　 最后,研究了郵輪市場上同時存在價格敏感型消費者和服務(wù)質(zhì)量敏感型消費者時雙寡頭郵輪公司的服務(wù)質(zhì)量水平和價格競爭。首先定義了價格敏感型消費者和服務(wù)質(zhì)量敏感型消費

11、者的效用函數(shù),并基于Hotelling模型推導(dǎo)出公司的需求函數(shù)。進而分析了統(tǒng)一價格競爭和歧視價格競爭下,公司的均衡價格、均衡服務(wù)質(zhì)量和均衡利潤,并對兩種類型競爭的結(jié)果進行了比較。結(jié)果表明,在一定的競爭情形下,雙寡頭公司都遵循“最小差異化原則”。
　　 與統(tǒng)一定價策略下的服務(wù)質(zhì)量一價格競爭相比,差別定價使得郵輪為價格敏感型顧客制定較低的價格,而為質(zhì)量敏感型顧客設(shè)定較高的價格。在差別定價策略下,郵輪公司提供比統(tǒng)一定價時更高的質(zhì)量。此