Закажите бесплатную консультацию
Ваше Имя: *
Ваш Телефон: *
* - Поля, обязательные к заполнению

Анализ данных и методы прогнозирования загрузки гостиницы: часть 3

В методе мультипликативной сезонности прошлые значения Xi.JPG имеют разный вес: он уменьшает пропорционально временному удалению прошлого значения от будущего значения Ft.JPG. Прогноз Ft.JPG напрямую зависит от настоящего значения Xt-1.JPG для прогнозируемой Ft-1.JPG в значениях будущего периода:

Формула2.JPG

где α (0 < α < 1) является значением мультипликативности и показывает степень ошибки в прогнозирование прошлого периода X-F.JPG, включенного в прогноз для будущего периода. Чем ниже значение α, тем больший вес приобретают все значения, выраженные в части уравнения:Ft-1.JPG.

Другие методы регрессии

Основываясь на методах скользящего среднего и мультипликативной сезонности в прогнозирование применяются и такие модели: авторегрессия и скользящее среднее (ARMA), авто регрессионная интегрированная модель скользящего среднего (ARIMA), ARIMA с учетом сезонности (SARIMA), модель авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH). Все такие модели построены на анализе временных рядов.

Наибольшим преимуществом использования моделей авторегрессии является их простота и небольшое количество необходимых данных для анализа. Утверждение, что прошлое – лучшее отображение будущего, как раз и является основной использования таких техник прогнозирования. Явным недостатком методики является тот факт, что в прогнозирование не учитывается поведение конкурентов и ряд событий, которые могут повлиять на спрос.

В настоящее время чаще всего используются техники комбинированного прогнозирования. В этом случае применяются регрессионные модели и средневзвешанные показатели. Регрессия описывает зависимость переменной (например, RevPar, ADR, Occupancy) от влияния независимой переменной Xi.JPG:

Ftформула.JPG

Основным плюсом такого расчета является возможность использовать неограниченное количество переменных для прогнозирования (день недели, месяц, доступность места назначения, события, происходящего на рынке и т.д.)

Также применяются и качественные методы прогнозирования. Сущность методик заключается в экспертной оценке возможного прогноза.

Безусловно, в процессе расчета возможного прогноза загрузки используются несколько техник одновременно. Такая работа достаточно сложна с точки зрения аккуратности расчетов. В настоящее время существуют автоматизированные системы управления доходом, необходимые надстройки в excel, SPSS для упрощения расчетов.

Источник Stanislav Ivanov “Hotel Revenue Management” Перевод HotelAdvisors, Hospitality Management & Consulting

23.12.2015
Поделиться:
Написать комментарий
CAPTCHA
Последние статьи
Закажите бесплатную консультацию
специалиста Hotel Advisors
Ваше имя *
Телефон *
E-mail *
Тема вопроса *
Пройдите проверку: *
* - Поля, обязательные к заполнению