航空公司收益管理与机型分配研究

2014年，借力于经济的快速发展和燃油价格的下降，全球的航空公司都获得了比预期还要高的利润。国际航空运输协会（International Air Transport Association，IATA）宣布，全球民航业在2014年共获利199亿美元，而在2013年利润仅是106亿美元[160]。2014年，美国的四大航空公司（美国航空集团、达美航空公司、联合大陆控股有限公司和西南航空公司）共获利104亿美元[160]。在中国，根据中国的会计准则，中国国际航空公司整年的净利润为6.08亿美元[161]，中国东方航空公司的这一数字为6.62亿美元[162]。尽管有强劲的需求和持续走低的燃料成本，仍有很多的航空公司却依然面临着亏损的窘境。柏林航空公司，法航-荷航集团和澳洲航空宣布在2014年亏损。柏林航空公司的亏损额甚至高达5.6亿美元[163]。所以，除了市场环境以外，对航空公司来说，在规划和运营的过程中不断优化收益也是非常关键的。

通常来讲，航空公司的收益和以下三个主要的优化问题密切相关：航班排程设计、机型分配问题和收益管理问题。航班排程设计问题是航空公司通过对交通的预测、自身网络分析和赢利的分析，来确定要安排哪些航班。航班排程设计是一个长期的战略规划，一般要在一年多以前确定下来。航班排程确定之后，根据乘客的需求情况、收益和运营成本，将恰当的飞机机型分配给恰当的航班以确保利润的最大化，这一系列操作就被称作机型分配问题。机型分配问题是一个中期规划问题，一般提前半年多确定。收益管理问题是在微观市场层面预测消费者行为，通过优化产品可得性和动态定价实现收益的最大化。收益管理的主要目标是将恰当的产品以恰当的价格在恰当的时期通过恰当的渠道销售给恰当的消费者[24]。航空公司传统的做法是按顺序分别来解决这些问题，因为如果综合解决的话，这些问题的规模太过庞大很难求解[164]。然而，随着计算能力的革新，研究者们已经能将多个规划运营问题综合考虑，开发更好的求解方法。比如，研究者们证明了通过联合求解机型分配问题和收益管理问题能够带来收益的显著增加[8，139，155，165]。在这些文献中，作者们基于旅客混合模型（Passenger Mix Model，PMM）将机型分配问题和收益管理问题综合考虑。然而，旅客混合模型很难准确刻画旅客复杂选择行为。

近几年，离散选择模型吸引了大量研究者的注意，与混合模型相较，离散选择模型可以更加准确地描述消费者选择行为。另外，随着互联网技术的不断进步和大数据分析技术的应用，像选择集（Consideration Set）这样的信息现在可以较容易得到。越来越多的消费者从旅游网站或航空公司的官网来订购机票，这使得消费者的偏好数据能够更快速和准确地收集。通常地，消费者的浏览行为是消费者兴趣的综合反映，不同兴趣的消费者会访问不同类目、研究不同的产品。消费者的浏览行为包括消费者浏览了哪些产品以及访问产品的顺序，通常可以通过对点击流数据（Click-stream Data）的挖掘和分析来得到消费者的选择集。

在这一章中，基于离散选择的模型来综合研究机型分配问题和收益管理问题。贡献主要体现在以下几个方面：(www.xing528.com)

（1）提出了一个基于离散选择模型的机型分配和收益管理的综合模型，离散选择模型能够更准确地刻画旅客选择行为。

（2）证明了本书提出的模型和另外两个被广泛使用的模型（分别是Hane等（1995）[153]和Barnhart等（2002）[8]提出的）之间的关系。结果显示本书的模型能提供最好的机型分配方案。

（3）算例分析中使用了航空公司的真实数据，大部分的测试算例都能在合理的计算时间内得到令人满意的解。