Эволюция подходов к структуре смешанных тарифов в системе управления доходами авиакомпании

Автор: Винюков-прощенко А.С., Энтони А., Маучек М., Хорват Т.

Журнал: Социально-экономический и гуманитарный журнал Красноярского ГАУ @social-kgau

Статья в выпуске: 4 (4), 2016 года.

Бесплатный доступ

Пассажирские авиаперевозки сегодня играют ключевую роль в мировой экономике. Постоянное увеличение пассажиропотока дикту-ет необходимость оптимизации данного вида перевозок с целью сни-жения издержек и увеличения доходов. Важную роль в настоящее вре-мя играет проблема тарификации авиаперевозок в различных стра-нах мира. В условиях конкурентной борьбы авиакомпании вынуждены предоставлять потребителям более доступные тарифы, что снижа-ет доходы от основной деятельности. Традиционные системы управ-ления доходами авиакомпаний используют прогнозирование и опти-мизационные модели, которые предполагают отдельные требования для каждого класса оплаты за проезд на участке полета и / или для каждого пути пассажиров и класса тарифа в сети авиакомпании. Это предположение о независимости спроса позволяет характеризо-вать несколько вариантов тарифов с различными ограничениями на каждом, такими как минимальные требования к нахождению, пред-варительное бронирование и правила продажи билетов или возврата их с учетом вычетов либо же в качестве невозвратных. Пассажиры могли бы выбрать данный тип тарифа, предполагая, что они могут покупать только этот тип, не имея возможности выбирать более низкую плату за проезд, другой маршрут или другую авиакомпанию. В данной работе проводится анализ новой теории оптимизации управления доходами, которая может быть применена к структуре тарифов различных авиакомпаний. Еѐ применение позволит авиаком-паниям продолжать использование традиционных систем управления доходами и механизмов обеспечения безопасности контроля мест, тем самым повышая эффективность функционирования.

Еще

Логистика, авиаперевозки, управление

Короткий адрес: https://sciup.org/140205711

IDR: 140205711

Список литературы Эволюция подходов к структуре смешанных тарифов в системе управления доходами авиакомпании

Barnhart C., Belobaba P.P. and Odoni A.R. (2003). Applications of operations research in the air transport industry. Transportation Science 37(4): 368-391.
Belobaba P.P. (1987). Air travel demand and airline seat inventory management. Unpublished Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Belobaba P.P. (1989). Application of a probabilistic decision model to airline seat inventory control. Operations Research 37: 183-197.
Belobaba P.P. (1992). Optimal vs. Heuristic Methods for Nested Seat Allocation, Proceedings of the AGIFORS Reservations and Yield Management Study Group, Brussels.
Belobaba P.P. (1998). The evolution of airline yield management: Fare class to origin-destination seat inventory control. In: D. Jenkins (ed.) The Handbook of Airline Marketing. New York, NY: The Aviation Weekly Group of the McGraw-Hill Companies. P. 285-302.
Belobaba P. and Hopperstad C. (2004). Algorithms for revenue management in unrestricted fare markets. Presented at the Meeting of the INFORMS Section on Revenue Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Belobaba P.P. and Weatherford L.R. (1996). Comparing decision rules that incorporate customer diversion in perishable asset revenue management situations. Decision Sciences 27(2): 343-363.
Belobaba P.P. and Wilson J.L. (1997). Impacts of yield management in competitive airline markets. Journal of Air Transport Management 3(1): 3-10.
Boyd E.A. and Kallesen R. (2004). The science of revenue management when passengers purchase the lowest available fare. Journal of Revenue and Pricing Management 3(2): 171-177.
Bratu S. J-C. (1998). Network value concept in airline revenue management. Master’s thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Brumelle S.L. and McGill J.I. (1993). Airline seat allocation with multiple nested fare classes. Operations Research 41: 127-137.
Carrier E.J. (2003). Modeling airline passenger choice: Passenger preference for schedule in the passenger origin-destination simulator. Unpublished Master’s Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Cooper W.L., Homem-de-Mello T. and Kleywegt A.J. (2006). Models of the spiral-down effect in revenue management. Operations Research 54(5): 968-987.
Curry R.E. (1990). Optimal airline seat allocation with fare classes nested by origin and destinations. Transportation Science 24(3): 193-204.
Fiig T., Isler K., Hopperstad C. and Cleaz-Savoyen R. (2005). DAVN-MR: A Unified Theory of O&D Optimization in a Mixed Network with Restricted and Unrestricted Fare Products. AGIFORS Reservations and Yield Management Study Group Meeting, Cape Town, South Africa, May.
Gallego G. and van Ryzin G. (1997). A multi-product, multiresource pricing problem and its application to network yield management. Operations Research 45: 24-41.
Guo J.C. (2008). Estimation of sell-up potential in airline revenue management systems. Unpublished Master’s Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Hopperstad C.H. (1997). PODS Modeling Update. AGIFORS Yield Management Study Group Meeting, Montreal, Canada.
Hopperstad C.H. (2007). Methods for Estimating Sell-Up. AGIFORS Yield Management Study Group Meeting, Jeju Island, Korea.
Isler K., Imhof H. and Reifenberg M. (2005). From Seamless Availability to Seamless Quote. AGIFORS Reservations and Yield Management Study Group Meeting, Cape Town, South Africa, May.
Lautenbacher C.J. and Stidham S.J. (1999). The underlying markov decision process in the single-leg airline yield management problem. Transportation Science 33: 136-146.
Lee A.Y. (1998). Investigation of competitive impacts of origindestination control using PODS. Unpublished Master’sThesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Lee T.C. and Hirsch M. (1993). A model for dynamic airline seat inventory control with multiple seat bookings. Transportation Science 27: 252-265.
Littlewood K. (1972). Forecasting and Control of Passenger Bookings, 12thAGIFORS Annual Symposium Proceedings, Nathanya, Israel. P. 95-117.
McGill J.I. and van Ryzin G.J. (1999). Revenue management: Research overviews and prospects. Transportation Science 33(2): 233-256.
Saranathan K., Peters K. and Towns M. (1999). Revenue Management at United Airlines. AGIFORS Reservations and Yield Management Study Group, 28th of April, London. Simpson, R.W. (1989) Using network flow techniques to find shadow prices for market and seat inventory control, memorandum M89-1, MIT Flight Transportation Laboratory. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology.
Smith B.C., Leimkuhler J.F. and Darrow R.M. (1992). Yield management at american airlines. Interfaces 22(1): 8-31.
Smith B.C. and Penn C.W. (1988). Analysis of alternative origin-destination control strategies. AGIFORS Symposium Proceedings 28: 123-144.
Talluri K.T. and van Ryzin G. (1998). An analysis of bid-price controls for network revenue management. Management Science 44: 1577-1593.
Talluri K.T. and van Ryzin G. (2004). Revenue management under a general discrete choice model of consumer behavior. Management Science 50(1): 15-33.
Tretheway M.W. (2004). Distortions of airline revenues: Why the network airline business model is broken. Journal of Air Transport Management 10(1): 3-14.
Vinod B. (1995). Origin and destination yield management. In: D. Jenkins (ed.) The Handbook of Airline Economics. New York, NY: The Aviation Weekly Group of the McGraw-Hill Companies. P. 459-468.
Vinyukov-Proschenko A. and Antoni A. (2011). Modern approaches to airline revenue management. Annales Tomus III. Academia Budapestiensis Communicationis et Negotii Budapest. P. 18-23
Williamson E.L. (1992). Airline network seat inventory control: methodologies and revenue impacts. Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.
Wollmer R.D. (1992). An airline seat management model for a single leg route when lower fare classes book first. Operations Research 40(1): 26-37.

Еще

Статья научная