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J-GLOBAL ID：201702283167848780   整理番号：17A1370025

航空会社における予測失敗時の損失を考慮したNO-SHOW予測手法

著者 (6件)： 堀口裕士 (京大 大学院情報学研究科) ,  馬場雪乃 (京大 大学院情報学研究科) ,  鹿島久嗣 (京大 大学院情報学研究科) ,  小島武 (Peach Aviation) ,  栢原宏樹 (Peach Aviation) ,  前野純 (Peach Aviation)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 212(DE2017 13-23)  ページ： 57-62  発行年： 2017年09月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,航空会社のデータを用いてフライト出発当日に空港に現れない乗客(NO-SHOW)の人数を予測し,その結果に基づいたチケット販売を行った時の損失の評価を行う。航空会社ではNO-SHOW数に基づいて余分にチケットを販売することが一般的に行われているが,販売数が多すぎると乗客へのコンペンセーションや人員の対応コストなどが発生し,損失が多くなってしまう。本稿では,予測モデルにチケット販売の機会損失と過剰なオーバーブッキングによる損失を直接組み込むことを提案する。航空会社の実データを用いた検証にて,損失を考慮しないベースラインのモデルよりも60.6%少ない損失でNO-SHOW数を予測することができたことを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *航空会社 ,  *座席予約 ,  予約システム ,  機会原価 ,  改変 ,  利用者 ,  予測モデル ,  ベクトル ,  損失関数 ,  *予測誤差
準シソーラス用語： LCC【産業】 ,  損失最小化 ,  特徴ベクトル

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (10件)：

• Anthony O. Lee. Airline reservations forecasting: Probabilistic and statistical models of the booking process. Flight Transportation Laboratory, Dept. of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Insti-tute of Technology, 1990.
• Laurie A. Garrow and Frank S. Koppelman. Multi-nomial and nested logit models of airline passengers' NO-SHOW and standby behaviour. Journal of Rev-enue and Pricing Management 3.3 (2004): 237-253.
• Dolores R. Morales and Jingbo Wang. Passenger name record data mining based cancellation forecast-ing for revenue management. European Journal of Operational Research, 202.2 (2008): 554-562.
• Rainer Neuling, Silvia Riedel, and Kai-Uwe Kalka. New approaches to origin and destination and NO-SHOW forecasting: Excavating the passenger name records treasure. Journal of Revenue and Pricing Management 3.1 (2004): 62-72.
• S.M.T. Fatemi Ghomi, and K. Forghani. Airline pas-senger forecasting using neural networks and Box-Jenkins. In Proceedings of the 12th International Conference on Industrial Engineering (2016): 10-13.

タイトルに関連する用語 (7件)： 航空 ,  会社 ,  予測 ,  失敗 ,  損失 ,  NO ,  予測手法