国际机票退改业务研究

引言随着全球化加速和人们生活水平日益提高,国际旅行越来越普遍。购买国际机票是国际旅行的重要环节,但在旅行计划变更或出现意外情况时,机票退改问题成为消费者关注的焦点。国际机票退改业务涉及航空公司、代理商、消费者等多方利益,其复杂性和不确定性给消费者带来了困扰,也对航空公司的服务质量和声誉产生了影响。因此,研究国际机票退改业务具有重要的现实意义。基于此,本文梳理并分析国际机票退改业务的发展历程,并结合行业动态给出对未来方向的思考。

互联网时代下机票盲盒旅游对消费者行为的影响

随着互联网的迅速发展,航空公司近些年推出新颖的产品——机票盲盒,其作为一种新兴旅游形式出现在大众的视野。本文主要探讨消费者在线上平台购买机票盲盒这种独特的旅行方式对消费者行为的影响。研究发现,机票盲盒旅游对消费者行为的影响主要体现在提高购买欲望、改变购买决策和影响旅游体验三个方面。对于旅游业来说,理解和把握这种影响,利用大数据制定出个性化的营销策略以满足消费者的需求至关重要。

基于SARIMA模型的短期机票价格预测

为研究不同城市机场间短期机票价格预测的问题,文章将机票数据按照OD、座舱类型、购票时间进行分类,并分场景构建SARIMA模型。采用当前时序的数据标定模型的参数,预测下一时序的机票价格。以2023年7月北京—上海的机票价格数据为例,通过4组实验场景和改进的北京首都—上海虹桥实验场景发现,分场景的SARIMA模型可以较为准确地预测短期机票价格。

基于多任务学习的机票价格预测模型

针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求特征,分析不同周期需求特征的影响。在六千万条记录的真实数据集上的实验结果表明,较之基准算法,该模型在准确率和F1分数方面提高了将近6%,验证了多任务学习模型的有效性。

过境免签对于机票收益和旅游收益的促进作用

本文通过博弈论的方法研究过境免签对于机票收益和旅游收益的促进作用，对于提高航空公司的收益管理水平，服务水平，以及航空与旅游的战略联合起到指导作用。

对民航机票定价市场化的理论思考

众所周知,我国机票价格一直以来存在着暗折暗扣的现象。最近,民航总局将国内部分航线的票价放开,实行多等级舱位,票价实行明折明扣。但这还不够,实施效果并不明显,并且实行规范票价并不合理,机票定价进一步市场化的改革势在必行。

基于四维度模型的机票代理行业服务创新探析——以可可西机票MALL为例

随着经济全球化和信息技术的发展,机票代理行业的竞争日趋激烈。通过服务创新提升服务业的竞争力是当前机票代理行业发展的内在要求。很多传统机票代理服务商正在向现代综合商旅服务提供商转变,对创新模式展开研究有助于发现机票代理行业创新的实现途径。在服务创新研究方法的文献综述基础上,以可可西机票MALL为实证案例,可进行机票代理行业服务创新的分析,具体可从服务创新四维度模型的新服务概念、新顾客界面、新服务传递系统和新技术选择四个方面进行具体分析。

机票价格管制问题的博弈分析及解释

机票价格管制问题的定性研究居多,定量研究流于定势和浅显,结论也较单一笼统。本文引入社会福利函数和航空公司载运率决策因子,对机票价格管制问题进行博弈分析和理论解释,并用次优理论解释了民航总局的价格管制行为,并概括了票价管制的渐进式改革模式。

机票超售的动态模型

航空公司实行机票超售是提高收益水平同时也提高社会效益的重要手段。本文利用动态规划的方法将超售数量的决策推广到起飞前的任一时刻,为航空公司超售管理的实时控制提供更有效的方法。同时根据国内航空运输业的现实情况,简化了决策规则,以保证此方法具有可操作性。

基于卷积神经网络的机票低价预测

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.

基于CVaR的航空公司机票超售策略

机票超售是航空公司提高收益的有效手段。针对风险规避环境下的机票超售问题,构建了基于CVaR风险度量方法的超售模型,并以风险最小化为目标对模型进行优化处理,得到了最优超售水平满足的条件。研究结果表明:最优超售水平依赖于订票乘客到达率的分布情况及决策者对风险规避的程度,同时机票价格和单位超售损失对最优策略有重要影响。

民航企业机票成本结构与价格机制分析

民航机票成本组成与价格形成机制,能直接反映我国民航运输企业面临的制度性问题与困境。作为成本国际化程度高、行政管理色彩浓、计划管制严重的行业,航空运输企业成本自主权受到多种行政力量干预和控制,在成本自主权缺失以及资产国有的前提下,必然形成以政府指令主导的价格机制。降低机票价格以及完善竞价机制依赖于以下制度供给:(1)取消民航行业行政壁垒以及计划管制,建立完全市场主体;(2)完善主管部门退出机制;(3)行政力量必须介入的时候应该明确权力界限以及安排补偿体系;(4)完善资产代理人监管制度以及企业法人治理结构。

民航机票销售模式的研究及启示

民航机票销售渠道分为分销和直销2种方式,目前直销方式在收入中所占比例逐年增加。通过对民航分销渠道特征的分析和与直销渠道的对比,阐述机票经营模式中批发模式、在线分销模式、差旅管理模式的特点、盈利方式及发展趋势,分析铁路与民航机票销售的区别,提出我国铁路售票应采取直销为主、分销为辅的方式,强化大客户营销,并根据不同地域和不同消费群体选择不同的销售渠道。

航班动态定价机制下的机票价格序列变点估计

本文旨在研究受航空业动态定价机制影响下的机票价格序列变点估计模型,文中分析了机票价格u8序列数据的结构特点,提出了可用于高噪声数据环境下、阶梯状、带明显多变点的多阶段序列变点估计框架,该框架依次组合了DBSCAN算法、EM-高斯混合模型聚类、凝聚层次聚类算法和基于乘积划分模型的变点估计方法等多种成熟的数据分析方法,通过对"北京-昆明"航线航班的实证分析,验证了数据分析框架的有效性和普遍适用性。

基于演化计算的机票超售建模

针对航空公司机票超售策略建立一个数学模型。考虑到该问题的复杂性 ,将旅客的到达看作一个二项分布 ,这一假设具有一定的合理性。该问题是一个多目标规划问题 ,在求解的时候 ,将 (p m)看作遗传种群个体 ,加权得到一个单目标问题 ,最后给出了它的计算方法 ,并进行数值仿真。

基于策略学习的机票动态定价算法

机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各票价等级的需求量,而是将机票动态定价问题建模为离线强化学习问题。通过设计定价策略评估和策略更新的方式,从历史购票数据上学习具有最大期望收益的机票动态定价策略。同时设计了与现行定价策略和需求量预测方法的对比方法及评价指标。在两趟航班的多组定价结果表明:相比于现行机票销售策略,策略学习算法在座位收益上的提升率分别为30.94%和39.96%,且比基于需求量预测方法提升了6.04%和3.36%。

机票超售的法律分析与建议

由于旅客在购买机票后至乘机前能够改签、退票，有着一定的签转自由，为了可能被虚耗的座位得以利用，实现航空公司的自身利益最大化，航空公司会采用民航业的“潜规则”，也就是在一部分比较容易出现座位虚耗的飞机航班上，进行适当的超售。但是,这种办法在一些时候会使得某些旅客会因此而被航空公司拒载。对于这些因为机票超售造成的被拒载的旅客，航空公司_般都会给予他们相应的赔偿。然而，目前我国立法对于机票超售问题还没有制定相应的比较详细的补偿规定。在这种情况下，使得一些航空公司可自由决定，使得不同航空公司对因机票超售被拒载旅客的补偿措施也不相同。因此，应该进一步明确机票超售的责任,对旅客的补偿标准做出详细的规定，以保护旅客的合法权益。

我国航空旅客选择行为与机票价格策略

根据市场细分理论,将我国航空旅客划分为紧急商务旅客、计划商务旅客、紧急休闲旅客和计划休闲旅客等四类,并通过市场调研分析了每类航空旅客的行为特征和选择偏好,据此得出航空公司应实施以收益管理思想为指导的、多等级机票价格策略。