基于MNL模型的平行航班舱位控制与动态定价研究
第 1章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.1.1 研究背景
收益管理（Revenue Management），或称为收入管理，起源于 1978年美国颁布的《航空解除管制法案》，随着这一法案的通过，美国民航局（CAB）逐步放宽对航空票价的管制，美国民航业也因此迅速发生改变，并产生一系列创新：已成立的航空公司不用经过民航局同意就可以直接改变机票价格、航程和服务水平等。
随着部分大型航空公司加快发展自身的计算机预定系统（CRSs）、全球分销系统（GDSs）等，并通过发展枢纽航线网络，获得了更多的市场需求，但这种运营模式也使得机票定价和航空公司的运营更加复杂。同时，在民航局放宽对航空业管制的背景下，新兴廉价航空公司进入市场与原有的大型航空公司进行竞争，由于该类航空公司劳动成本更低、点对点运作更为简化及无虚饰服务（即不必要的服务），因此其机票价格比大型航空公司低并可从中盈利。低成本航空公司的出现，使得原本垄断性的航空业逐步演变为一个全新而广阔的市场。由于航空客运具有很大的需求弹性，因此与机票价格较高的情况相比，低票价能增加乘客对航空公司的机票需求，促使原本以其他方式出行的顾客改变其出行方式。1981 年，美国人民捷运航空公司（People-Express）以低成本运作，其机票价格比原有的大型航空公司低 50%-70%，因此，迅速占领部分市场。截止到 1984年，其年收益已经接近 1亿，年利润接近6000 万，创造历史记录。随着一些新兴航空公司进入市场，对于价格敏感的休闲型乘客会选择机票价格更低的新航空公司。虽然原有的大型航空公司与刚进入市场的新航空公司相比具有自己的与众不同优势，如更加自由的航程、更多航线、已有的品牌以及声誉等，能够吸引一部分商务型乘客，但对于休闲型乘客，这些大型航空公司并不具备很大的吸引力，这给大型航空公司的收益造成很大影响。因此，如何吸引休闲型乘客已成为大型航空公司亟需考虑的问题。
1.2 研究思路及研究内容
传统的收益管理主要从两个方面进行研究：一方面是基于数量的舱位控制；另一方面是基于价格的动态定价。本文主要基于乘客的选择行为对平行航班的收益管理进行研究，首先建立平行航班的动态定价模型和舱位控制模型，然后研究平行航班的动态定价和舱位控制联合策略。根据收益管理理论，平行航班是指同一出发点和同一目的地之间的多条航班，本文提到的平行航班是指同一航空公司在相同出发地及目的地之间设定两个航班，除在起飞时间上、机型容量两个因素上有差别之外，其他条件均相同。
本文研究框架如下：
第 2章 收益管理中的相关研究评述
学者们对于航空收益管理的相关研究一般可以分为舱位控制、动态定价、超订、需求预测、乘客行为等几个方面，其中舱位控制与动态定价在收益管理中一直扮演着重要的角色，学者们对于二者的研究不胜枚举。本章分为三个部分对舱位控制和动态定价的相关研究进行梳理并评述。第一部分，首先介绍舱位控制的分类，然后对舱位控制及基于平行航班的舱位控制的相关研究进行综述；第二部分，同样对动态定价研究的分类进行介绍，然后对动态定价及基于平行航班的动态定价相关研究进行评述；在本章的最后一部分，对舱位控制与动态定价联合的相关研究进行评述，并介绍其发展现状。
2.1 舱位控制
2.1.1 舱位控制的分类
对舱位控制的研究，大致从以下几个方面进行：第一，从舱位控制的对象角度出发，分为单资源舱位控制和多资源舱位控制；第二，从时间的角度出发，分为离散时间模型和连续时间模型；第三，从考虑乘客行为的角度出发，分为同质乘客的舱位控制模型（不考虑乘客行为）和异质乘客的舱位控制模型（考虑乘客行为）；第四，从是否允许超订的角度出发分为允许超定的舱位控制研究和不允许超定的舱位控制研究。
本节首先对国内外舱位控制相关研究进行总结，然后对平行航班舱位控制的相关研究进行评述。
2.1.2 舱位控制的相关研究综述
本节主要从舱位控制研究对象出发，对舱位控制的相关研究进行总结评述。最初的收益管理研究对象主要为单资源收益管理。对单资源舱位控制的相关研究已有较长时间，且相对比较成熟稳重。Littlewood（1972）提出了边际座位期望收益概念，用于单资源两等价价格的问题研究，该原则表明，如果航空公司的机票能在销售后期卖出更高的价钱，那么航空公司应该拒绝销售前期乘客的购买请求。Belobaba（1987）对Littlewood 原则进行扩展并把边际座位期望收益理论应用与单航段、多级价格嵌套预定座位的问题，这一方法简易，容易理解，很快便被业内人士广泛接受并加以使用。之后很多学者在此基础上进行了更深入的研究。Brumelle 和 McGill（1990）在边际座位期望收益原则基础之上发现舱位控制是单调可求最优解的问题，并且静态最优控制策略优于其他控制策略效果。他们同时发现，即使需求服从不用的概率函数分布，两等级价格下得出的期望收益与 EMSR 情况下得出的相同；但是多等级价格情况下，最优预定上线存在联合分布。Savin et al.（2005）对于租赁行业库存配置问题进行了研究，其所构建的模型将顾客分为两个等级，通过将此问题与传统收益管理中单资源连续时间分配问题进行比较，建立了排队控制模型，其方法与传统收益管理中的动态规划相类似，最终得出存量配置能有效降低库存水平并大大提高边际收益。van Ryzin和McGill（2005）利用一种简易的修正方法使得航空收益管理中各等级舱位达到最优化配置水平。不同于传统的把启发式算法和普查性预测结合的收益管理方法，该方法只是利用历史观测数据来修正舱位保护水平。通过与其他方法比较，说明这种简易的修正方法可作为一种预测和最优化方法。
2.2 动态定价
2.2.1 动态定价的分类
动态定价的应用在很大程度上提高了航空公司的收益，其相关研究主要从以下几个方面进行分类：一、从研究对象出发，主要分为单资源动态定价和多资源动态定价；二、从时间方面出发，主要分为基于离散时间的动态定价和基于连续时间的动态定价；三、从乘客是否具有选择行为出发，主要分为同质乘客和异质乘客；四、从航空公司是否允许退订出发，主要分为允许退订和不允许退订。
2.2.2 动态定价相关研究综述
本节将从时间方面出发，对动态定价的相关研究从离散时间与连续时间两方面进行总结评述。动态定价是航空收益管理研究的核心研究领域， Littlewood（1972）法则和 Belobaba（1987）的 EMSR(边际期望舱位收益理论)方法广泛被接受并用于解决航空收益管理动态定价问题。
首先，从离散时间方面考虑；Lee和Hersh（1993）提出在竞争激烈的市场上，面对不同层次的乘客应该制定不同的价格策略，当乘客提出购票请求时，航空公司需要决定是否应该接受该请求。文章建立了离散时间动态规划模型，并通过求解得出最优定价策略来有效解决航空公司面对的难题。文章最后通过数值算例说明模型的可行性。Constantinos 和oern（2006）研究指出当一个公司生产多种产品都需要一种原材料时，如何在有限资源限制下制定策略才能使得公司期望收益最大化？文章建立了离散时间模型，并统一分析其性质，最优通过算例说明其可行性。Deng等（2006）研究成本一定条件下，通过建立时间离散模型解决生产和定价决策问题，并对模型性质进行分析。通过算例分析得出某时间段内随着库存减少，最优定价或平均价格并不呈现递增趋势等结论。E Peng Chew，Chulung Lee和Rujing Liu（2009）研究对象为已知生命周期的易逝品，建立一个离散时间动态规划模型，并假定该易逝品有两阶段生命周期，产品价格随着时间增长且产品需求对价格是敏感的，求解模型同时决定易逝品价格及其分配策略。
第3 章 基于MNL 模型的平行航班舱位控制的研究 ................ 16
3.1 MNL 模型介绍及模型描述 ...................................16
3.2 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制模型 ........................18
第4 章 基于MNL 的平行航班动态定价的研究 ..................... 21
4.1 基于 MNL 模型的平行航班动态定价 ............................. 21
第 5 章 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制与动态定价的联合策略研究 ...................... 32
第 5章 基于 MNL 模型的平行航班舱位控制与动态定价的联合策略研究
5.1 模型建立思路
收益管理在航空方面的应用已经相对成熟稳重，尤其是舱位控制与动态定价两个方面，国内外有很多文章研究相关内容，但是把两者结合起来进行研究的文章并不常见，由于航空公司在日益面临越来越多的挑战，我们需要根据实际情况对收益管理的内容进行更新。
本模型构建的思路主要是考虑现实生活中，航空公司为了最大程度吸引乘客和最大化航空收益，在同一出发点和目的地之间往往会设定几个航班，假设这几个航班仅在起飞和到达时间上有区别，其他一些设备条件都是相同的。
根据以往收益管理研究，一般将乘客分为价格敏感型乘客和时间敏感型乘客。乘客类型的多样化就要求航空公司进行动态策略控制，因此在日常生活中，经常可以看到航空公司投放不同价格的机票。但航空公司如何对两类乘客进行策略控制；航空公司在平行航班背景下如何对两类乘客进行策略控制；这些都需要进一步思考。
结论
本文主要研究平行航班的动态定价和舱位控制，具体工作体现在：
（1）首先，对收益管理动态定价和舱位控制的相关研究成果进行梳理与评述；
（2）构建基于MNL模型的平行航班舱位控制模型，其中，航空公司根据已知的价格集合动态控制各价格等级的舱位数量实现收益最大化该模型，比之前的单航班舱位控制模型更加贴近于实际；
（3）构建了基于MNL模型的平行航班动态定价模型与基于乘客心理价位的平行航班动态定价模型，通过求解两个模型均得到某时刻的最优联合定价策略，并分析得到其中一个航班的定价与乘客对该航班的机票需求及另一个航班的定价紧密相关，区别于以往研究单航班动态定价相互独立的情况；
（4）建立了基于MNL 模型的平行航班舱位控制与动态定价联合模型。航空公司为不同类型的乘客提供不同的策略以实现航空公司期望收益最大化。针对价格敏感型乘客，航空公司为其提供折扣价，并动态控制折扣票数量：即动态决定接受或者拒绝其请求实现收益最大化；针对时间敏感型乘客，基于该类乘客将选择乘坐对自己效用最大的航班，航空公司通过动态决定机票最大程度吸引其注意力。通过同时控制给予价格敏感型乘客的舱位阈值和时间敏感型乘客购买的机票价格，以实现航空公司收益最大化。
参考文献（略）