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수익경영은 항공사의 수익증진에 많은 기여를 하였으며, 좌석재고할당 좌석 예약 시 동일한 객실(좌석) 등급에 대하여 이용조건에 따른 다양한 요금수준을 설계하고, 매출액이 최대가 될 수 있도록 주어진 전체 좌석 예약 시 등급별 한계를 두어 보다 효과적으로 할당하는 데 목적이 있다. 전통적으로 항공사의 수익경영 모델에서는 각 요금수준별로 발생하는 수요가 다른 요금수준의 수요에 영향을 미치지 않는 것으로 가정하여 왔다. 독립적 수요를 바탕으로 하는 좌석 재고할당 문제를 풀기 위한 전형적인 연구는 Belobaba(1989)에 (휴리스틱 방법으로 한계기대수익법이라고 알려져 있음) 의하여 발전되어 왔으며, 이후의 많은 연구가 이를 바탕으로 한다. 좌석재고 할당문제에서 예약한계는(Booking Limit) 낮은 요금수준에 할당된 좌석수를 지칭하며, 실제로 낮은 요금수준에 할당된 좌석수보다 수요가 많아지는 경우 그 수요 중 일부가 높은 요금수준으로 전이될 수 있으며, 이를 전환고객이라 한다. 또한 이전 기간의 고객 중 표를 구매치 못한 경우 일부가 다음 기간에 낮은 가격의 표를 구할 수 있다는 희망을 가지고 높은 요금수준으로의 전이를 고려치 않고 기다릴 수 있다 (이를 전략적 고객행동이라 한다). 전략적 고객 행동이 최적 좌석재고할당문제에 반영된 연구는 많지 않으며, 한계분석기법, 시뮬레이션 등의 휴리스틱 방법이 제시되었다. 본 연구에서는 기존의 두 요금수준에 대한 단일 기간(single-period) 모델의 이론적 연구를 바탕으로 두 요금수준에 대한 두 기간(two-period) 모형에 대하여 전환고객과 전략적 고객행동을 고려한 최적화 모델을 제시하며, 이를 어떻게 해결하여 최적의 예약한계를 설정하는지를 보인다. 여러 가지 예제를 통하여 이러한 현상이 전체 수익에 어떠한 영향을 미치는 가를 규명한다.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Mathematical Model
Ⅴ. Conclusion
Appendix
References
요약
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Anderson, C. K , 2003 , Wait or buy? The strategic consumer:pricing and profit implications , Journal of the Operational Research Society 54 : 299 ~ 306
Belobaba,P , 1987 , Air travel demand and airline seat inventory management , 박사 , MIT
Belobaba,P , 1989 , Application of probabilistic decision model to airline seat inventory control , Operations Research 37 : 183 ~ 197
Belobaba,P , 1982 , Optimal vs. heuristic methods for nested seat allocation , Proceedings of AGIFORS, Reservations and Yield Management Study Group in IFORS : 28 ~ 53
Belobaba, P , 1996 , Comparing decision rules that incorporate customer diversion in perishable asset revenue management situations , Decision Sciences 27 : 343 ~ 363
Belobaba,P , 1987 , Air travel demand and airline seat inventory management , 박사 , MIT
Belobaba,P , 1989 , Application of probabilistic decision model to airline seat inventory control , Operations Research 37 : 183 ~ 197
Belobaba,P , 1982 , Optimal vs. heuristic methods for nested seat allocation , Proceedings of AGIFORS, Reservations and Yield Management Study Group in IFORS : 28 ~ 53
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