航空公司預訂票策略研究

丁武波 郭萬兵 黃 柳

（1.中國民航飛行學院空管學院 四川 廣漢 618307；2.民航桂林空管站 廣西 桂林 541106）

0 前言

中國民航業很長時間以來都是全球民航關注的焦點，即便是在世界民航業全面衰退的2008年，中國航空市場也保持了驚人的增長速度。反應民航業在一個地方市場需求的主要指標是旅客運輸量，運輸總周轉量，可以反應一個地區民航業的供需關系的是上座率。目前我國各航空公司的上座率大都在百分之八十以上，這在國際民航中已經是非常了不起的成績，然而要在激烈的市場競爭中立于不敗之地，就要采取更多優質的服務爭取更多的客源進一步提高上座率進而取得更大的利潤。預訂票業務是一種可以爭取到更多客源行之有效的策略。簡單來說預訂票就是要售出比航班容量更多的票，因為總會有些旅客不能按時到達，不按時到的旅客因可以改簽到其他航班而不會承受別的風險，旅客會接受這種服務而使得預售票策略是可行的，這個策略的風險在于有可能因為到達機場的旅客數量超過了航班容量即便在采取補救措施的情況下仍然會使得航空公司的社會聲譽和經濟效益同時造成達到機場而不能按時起飛的旅客不滿，本文的目的在于研究這種策略的可行性，找到合理的預訂票數目，使得航空公司收益最大。

1 民航市場預測分析

在建立預售票模型之前，我們先對民航市場做一個預測分析，表1是2000-2010年中國民航完成的運輸總周轉量（百億噸公里）和旅客運輸量（億人）。從表中可以看出，中國民航在近十年的時間一直保持了很高的發展速度。

表1 中國民航近十年運輸總周轉量和旅客運輸量

灰色預測模型是用來做中長期預測比較精確的一種預測方法，這里用灰色預測模型來預測未來中國運輸總周轉量和旅客運輸量。

對于運輸總周轉量：構造累加生成序列：

構造數據矩陣B和數據向量Y：

即a=-0.1395，b=1.1989得到運輸總周轉量預測模型為：

同理，對于旅客運輸量預測模型為：

未來五年中國民航完成的運輸總周轉量（百億噸公里）和旅客運輸量（億人）預測：

表2 未來五年中國民航完成的運輸總周轉量和旅客運輸量預測

中國民航運輸機隊規模在2010年底達到1593架，比2000年增長3倍。從2010年到2015年根據數據預測，中國民航運輸總周轉量和旅客運輸量都會增加一倍。中航工業預計，未來20年，中國民用客機需新增4583架，假設是分五年平均投入，那么到2015年中國民航會增加飛機1146，增加72%，略低于運輸周轉量和旅客運輸量增長。怎么樣進一步提高客座率搶奪新增加的客源增加公司盈利會成為眾多航空公司考慮的問題。預售票策略被證明可以明顯增加客座率，下面我們就預售票盈利模型展開討論。

2 預售票盈利模型

這里我們建立預售票盈利模型，假設飛機容量為n，機票價格為g，飛行常數為r，r與乘客數關系很小，機票價價格按照g=r/hn來制定，其中h＜1是利潤調節因子。

預售票數量限額為m＞n，假設每位乘客不按時前來登機的概率獨立為p，每位被擠掉的乘客獲得的賠償金為常數b。

模型建立：

航空公司的平均利潤為S（m），每次航班的利潤 s（m）為從機票收入中減去飛行費用和可能支付的賠償金。當賣出m張票而有k為乘客不按時前來登機時：

由假設每位乘客不按時前來登機的概率獨立為p，可知不按時前來登機的乘客數為k的概率：

平均利潤

當航空公司和機型確定時n，g，r，p都是定值，可計算出 S（m）。

3 實例分析

我們選擇川航進行分析，川航共有31架A320客機，15架A319客機，13架A321客機，3架A330客機，共計64架飛機。這里選擇A320作為計算機型，從A320的數據可以看出其運載能力也就是n=150，通常情況下h=60%，也就是r=hng=120g,航空公司對于被擠掉的乘客其賠償金額為b=0.2g，根據航空公司的統計數據p=0.05。于是（3.4）可以化解為：

要求S（m）的最大值也就是要求：

的最大值，并且 f（m）＞0.

分別取m=151:1:170代入計算，得到圖1：

圖1 m取不同值時f（m）的值

從圖1可以看出對于A320機型而言，如果采取預售票策略，最適合的預售票張數為169張，這個時候航空公司的收益最大。

4 小結

通過實例分析我們可以看出通過預訂票策略，建立合理的數學模型，可增加航空公司的上座率，增加收益。對比圖1中的數據，如果采用預訂票策略預訂票定位169張的話可以使得收益增加近5個乘客的票價，這可以使航空公司在激烈的市場競爭中搶奪更多的客源取得更大的競爭優勢，從而避免風險。

［1］翁麗敏.合理超售,最求收益最大[J].江蘇航空,2007(1):6-10.

［2］趙曉霞.基于Java的航空訂票系統設計[J].微計算機信息2010,26(6-3).

［3］吳廣年,等.航空公司超員訂票分析[J].廣東教育學院學報,2006,26(5):48-51.

［4］Mackenzie-Williams,Peter.Airline Competition(Book)[M].Logistics&Transport Focus,2003,5(6):58.

［5］Compart,Andrew,Analyst.Web bookings hurting airlines[J].Travel Weekly,2002,61(41):6.