© 2009-2023 г. Hotel Advisors info@hoteladvisors.ru + 7 812 603 77 73
Анализ данных и методы прогнозирования загрузки гостиницы: часть 3
В методе мультипликативной сезонности прошлые значения 
имеют разный вес: он уменьшает пропорционально временному удалению прошлого значения от будущего значения 
. Прогноз напрямую зависит от настоящего значения 
для прогнозируемой 
в значениях будущего периода:
где α (0 < α < 1) является значением мультипликативности и показывает степень ошибки в прогнозирование прошлого периода 
, включенного в прогноз для будущего периода. Чем ниже значение α, тем больший вес приобретают все значения, выраженные в части уравнения:.
, включенного в прогноз для будущего периода. Чем ниже значение α, тем больший вес приобретают все значения, выраженные в части уравнения:.
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 :
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