客房预定的价格和数量问题

1、B 题 客房预定的价格和数量问题经分析，本文认为客房预订问题符合时间序列模型条件，以此入手进行分析预测， 并制定较优的预定策略。问题一中，本文建立时间序列乘法模型，对2005 年到 2010 年的标准房间月平均价 格进行了长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四个方面的分析，从而得出结论。 并在该分析基础上，运用季节变动的多元回归预测和时间序列分解法预测两种模型，对 未来一年客房价格进行预测，并给出预测结果图形。从预测结果来看，两种方法，后者 更为优秀，结果符合实际情况，平均误差仅在 3%以内，结果值得信任。问题二中，本文建立了对预订策略的分析模型。按照市场一般数据，引入宾馆期望 收益和赔偿比例等参数，结合计算机模拟，得出宾馆在不同入住概率下不同预订水平对 应的收益值，同时给出直观图形。通过分析讨论，得到出宾馆的较优预订策略。当宾馆 处理方式为仅赔偿客人费用时，宾馆的超额预订策略是标准客房预订水平定位 530，豪 华套房和总统套房不提供超额预订。当宾馆的处理方式是赔偿客人费用或升级客人锁定 房间的等级时，宾馆的预订策略是标准客房预订水平定为 530，豪华客房预订水平定为 小于 100

2、的值较为合理，总统套房的预订水平定为 20。关键词】：时间序列分析 多元回归预测 时间序列分解法预测 数值模拟预定策略目录1 问题重述 22 问题假设 23 符号说明 24 问题分析 35 模型建立与求解 45.1 价格变动规律分析 45.1.1 长期趋势分析 45.1.2 季节变动分析 55.1.3 循环变动分析 65.1.4 不规则变动分析 65.2 标准间参考价格预测 65.2.1 季节变动的多元回归预测模型 65.2.2 时间序列分解法预测模型 85.2.3 两种模型的对比分析 105.3 宾馆预定策略的制定 115.3.1 只考虑赔偿客人损失的方案 115.3.2 同时考虑赔偿客人损失以及升级客房的方案 137 模型检验 148 模型评价 148.1 模型的优点 148.2 模型的缺点 159 参考文献 15附录 16附录一 移动平均值计算结果 16附录二 计算不同概率和超额预订水平下宾馆期望收益率的 matlab 程序示例 181 问题重述某著名的旅游景区中的宾馆主要提供举办会议和游客使用。客房通过电话或互联网 预定，这种预定具有很大的不确定性，客户很可能由于各种原因取消预

3、定。宾馆为了争 取更大的利润，一方面要争取客户，另一方面要降低客户取消预定遭受的损失。为此， 宾馆采用一些措施。首先，要求客房提供信用卡号，预付第一天房租作为定金。如果客 户在前一天中午以前取消预定，定金将如数退还，否则定金将被没收。其次，宾馆采用 变动价格，根据市场需求情况调整价格，一般来说旅游旺季价格比较高，淡季价格略低。（1）请建立客房预定价格的数学模型，并对以下实例作分析。表 1 给出了某宾馆 2005年10月2010年3月期间，每月标准间平均价格（单位:元），用你的模型说明价 格变动的规律，并据此估计未来一年内的标准房参考价格。你还可以收集更多的数据来 佐证你模型的价值（要求注明出处）。（2）在旅游旺季，宾馆往往可以预定出超过实际套数的客房数 , 以减低客户取消 预定时宾馆的损失。当然这样做可能会带来新的风险, 因为万一届时有超出客房数的客 户出现 , 宾馆要通过升级客房档次或赔款来解决纠纷 , 为此宾馆还会承担信誉风险 . 某宾馆有总统套房20套，豪华套房100套，标准间 500套。试为该宾馆制定合理的预 定策略, 并论证你的理由。2 问题假设1. 已订客房的客人按时入住是

4、相互独立的随机事件；2. 假设求解过程中引入的赔偿率和宾馆成本收益参数准确；3. 旅客对三种客房的需求比例等于三种客房数量的比例，且入住概率相等4. 各影响因素对时间序列的影响是互不独立的；6. 循环变动、不规则变动忽略不计，即 C=I=1；7. 三种客房赔率相同，且总统套房不再进行升级房间的赔偿方法；3 符号说明主要符号符号意义YtTt StCt It第t个时间序列的指标数值长期趋势成分季节变动成分 循环变动成分不规则变动成分Q (i=1,2 ,11)ib (i=0,1, ,12) iytFtMADpkPkm (i=1,2,3)iN (i=1,2,3 )ig (i=1,2,3)ifsB虚拟 0-1 变量季节变动多元回归方程各系数时间序列的第 t 个观察值时间序列的第 t 个预测值时间序列观察值与预测值的平均误差每人未按时入住概率未按时入住人数k 人未按时入住概率宾馆定出的标准客房、豪华套间、总统套房的客房数宾馆拥有的标准客房、豪华套间、总统套房的客房数对应客房的价格宾馆运营费用利润当客满使得客人不能入住时，宾馆需赔付费用4 问题分析本题满足时间序列模型。以此，客房价格受长期趋势、季节

5、变动、循环变动和不规 则变动的影响。问题一，我们从以上四个方面入手，对 2005年 10 月至 2010 年3 月的标准价月平 均价格进行分析，得到价格变动规律。然后，在根据长期趋势成分和季节变动成分建立 基于季节变动的多元回归预测模型模型，并在此基础上建立考虑长期趋势因素的时间序 列预测模型， 从而得到未来一年标准间价格预测的最优解。问题二，这家宾馆有总统套房、豪华套房、标准房间三种客房出租，且实行预订策 略。那么，由于种种原因，客人可能会临时取消、改变预订或者提前离店等，从而造成 宾馆的部分客房闲置。为减少或避免发生这种现象给宾馆造成的损失，充分利用客房， 提高出租率，因此许多宾馆在某一时期内，会有意识地使宾馆所接受的客房预订数超过 其客房接待能力，以弥补客人不到或临时取消而出现缺额的预订管理措施。然而，超额 预订有可能使某些订了房间的客人无法入住，此时宾馆要付给他们一定的补偿或者升级 客房的办法，以补偿客人的损失，为了使超额预订数能够保持在一个既能满足预订客人 需求，又能保证宾馆利益的适宜限度之内，宾馆最希望知道超额预订多少房间，才是较 好的方案。因此，可以建立一个求解在给定概率

6、下期望赔偿认输的模型，再结合不同的 预订水平，找出能使宾馆期望收益率最大的预订水平。另外，我们将“旅客能否正常入住”假设为一个随机事件，“旅客不按时入住”这 一事件就有一个概率P,通过对宾馆一天收益的期望，可以得出在不同的入住概率下， 宾馆收益与预订额数的关系，从而以期望收益率最大化为目标，得出一个在给定客人按 时入住概率下的最优预订水平，为该宾馆提供预订策略。5 模型建立与求解5.1 价格变动规律分析根据题意，我们认为标准间月平均价格变动符合时间序列模型，为此，可以通过建 立时间序列乘法模型：Y = T x S x C x I,t t t t t其中，Y表示时间序列的指标数值，T表示长期趋势成分，S表示季节变动成分， C表示循环变动成分，I表示不规则变动成分。5.1.1 长期趋势分析根据题目所给数据，我们可以得到 2005 年 10 月至 2010 年 3 月标准间月平均价格 随时间变化折线图。olrRyuz00mta A 注y *w600.00500.00400.00 价300.00 格200.00100.00Ol-uo2TuonMUZ duonMUZ luoooz1UTXUO24

7、UTXUO27UTXUO201TXU02duoDODZ7U0RUO24U0RUO2O10RUO2格图 1 标准间月平均价格随时间变化折线图 由图中线性趋势线不难看出：该宾馆 2005 年 10 月至 2010 年 3 月标准间月平均价 格成上扬趋势。利用办公软件易求出每年标准间月平均价格的平均值，计算每年年平均价格环比发 展速度，如下表：年份年平均价格环比发展速度2006335.520074291.2786885252008463.66666671.0808080812009467.16666671.007548526表格 1 2006 年至2009 年年平均价格环比发展速度表可以看出，2006 年以来，标准间年均价格环比发展速度减慢。再通过平均增长率计算公式：计算得出年平均增长率为 0.116674094。5.1.2 季节变动分析我们将数据按年份分组，得到标准间月平均价格随月份变化折线图。图 2 标准间月平均价格随月份变化折线图观察图标 2 明显看出，标准间月平均价格具有季节性变化。根据以求得的年平均价 格，我们定义：月平均价格高于年平均价格，则认为该月份为旺季；否则，为淡季。由 此

8、，我们可以得出 2006 至 2009 年每年的淡、旺季如下：年份旺季淡季20064 5 7 8 9 10 11 121 2 3 620075 7 8 9 10 111 2 3 4 6 1220085 7 8 9 10 111 2 3 4 6 1220094 5 7 8 9 101 2 3 6 11 12表格 2 2006 年至 2009 年各年份淡、旺季分布总体来说，我们将 5 月、7 月、8 月、9 月、10 月、11 月归为旺季，其余为淡季。 分辨根据平均增长率计算公式得出每年的淡、旺季平均增长率。年份旺季平均价格环比发展速度20063702007475.16666671.2842342342008511.33333331.07611364420095000.977835724表格 3 旺季平均价格与环比发展速度年份淡季平均价格环比发展速度20063012007382.83333331.27187153920084161.0866347412009434.33333331.044070513表格 4 淡季平均价格与环比发展速度旺季平均增长率为 0.105578098，淡季平均增长率为 0.130018504。由此，我们看到：淡季比旺季价格增长快。5.1.3 循环变动分析模型中，标准间月平均价格具有一定的循环规律，即以 12 个月为周期波动变化， 但是该波动不具备固定规律，因此不予以考虑。我们认为周期变动不存在。5.1.4 不规则变动分析观察图标 2，出了 2009 年 6 月之后所表示折线与之前一年有交叉外，其余折线数值 上均高于前一年。结合世界局势，不难发现：此后若干月份标准间价格受世界金融危机 影响，波动较大，不符合一般规律。模型中，我们将其归为不规则变动，不予以考虑。5.2 标准间参考价格预测经过上述讨论分析，可以看到，该宾馆的标准间月平均价格有很强的长期趋势和季 节变动。因此，我们采取两种模型，即：季节变动的多元回归预测模型和时间序列分解 法预测模型，并通过对比分析，得出最优预测价格。5.2.1 季节变动的多元回归预测模型引入11个虚拟变量Q到Q，其中：1 11 =，第1月份 =，第11月份|1一o,其他月份 o,其他月份j则季节变动多元回归方程可以表示为：Y=b +b t+b Q +.b Q

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