基于多需求分布的收益管理多舱位无约束估计模型

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1、系统科学与数学J．Sys．Sci．kMath．Scis．33(10)(2013，10)，1164-1177基于多需求分布的收益管理多舱位无约束估计模型郭鹏(西南交通大学经济管理学院，成都610031)萧柏春(西南交通大学经济管理学院，成都610031；美国长岛大学管理学院，纽约11548)李军(西南交通大学经济管理学院，成都610031)摘要相较于单舱位无约束估计方法，多舱位方法能有效避免收益管理系统对同航班舱位间需求的高估问题．同时，无约束需求数据的多分布假设更加符合收益管理实践中不同情况下的需求特征．为此，首先建立了基于正态、对

2、数正态和伽玛分布的多舱位Spill模型；然后，使用数值算例说明了所提方法的可行性；最后，通过与单舱位方法比较，验证了所提多舱位Spill模型的有效性，表明了数据的离散程度是影响各分布假设下Spill模型无约束估计效果的主要因素．关键词收益管理，无约束估计，Spill模型，多舱位，需求分布MR(2000)主题分类号62N01，62N02MUI用I．CLASSUNCONSTRAININGESTIMATIoNMODELSBASEDONMUI用I．DISTRIBUTIONoFDEMANDINREVENUEMANAGEMENTSYSTEMSG

3、UOPeng(SchoololEconomicsandManagement，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031)·国家自然科学基金重大项目(71090402)，教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT0860)资助课题收稿日期：2012．07—30，收到修改稿日期：2012—11—19．万方数据10期郭鹏等：基于多需求分布的收益管理多舱位无约束估计模型1165XIAOBaichun(SchoololEconomicsandManagement，SouthwestJiaotongUniv

4、ersity，Chengdu610031；CollegeofManagement，LongIslandUniversityatC．ⅣPost，BrookviUe，Newy0峨11548)LIJun(SchoolofEconomicsandManagement，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031)AbstractComparedwithsingle—classunconstrainingmethods，multi—classmeth—odscouldefficientlyavoidthe

5、problemofover—estimatingthedemandacrossseveralclasseswithinthesameflightinrevenuemanagementsystems．Meanwhile，theas—sumptionsofmulti—distributionforthenominalunconstraineddemandismoresuit—ableforthedemandcharacteristicsindifierentcircumstancesunderthepracticeofrevenuema

6、nagement．Fortheseproblems．themulti—classSpillmodelsinwhichthenominaldemanddataisassumedtofollowaNormal，Lognormal，andGammadis—tributionaredeveloped．Andthen，numericalexamplesaregiventoillustratethefeasibilityoftheproposedmethods．Finally，comparedwiththesingle—classmethods

7、，theresultsshowtheeffectivenessoftheproposedmulti—classSpillmodels．andindi—catethatthevolatilitylevelofdemanddataisthemainfactorthatinfluencestheaccuracyofunconstrainingprocessoftheSpillmodelsbasedondifferentdistributionsofdemand．KeywordsRevenuemanagement，unconstrainin

8、gestimation，Spillmodel，multi—class，demanddistribution．1引言由于需求预测自身的复杂性，它占据了收益管理系统(revenuemanagementsystem，RMS)开发、维护和应用