酒店业中的预订预测模型

酒店预算预测方案背景酒店是旅游业的一个重要组成部分，但是酒店的经营管理面临着许多挑战。

其中之一是如何制定合理的预算预测方案，以确保酒店的盈利能力和可持续发展。

本文将探讨如何制定科学、合理的酒店预算预测方案。

酒店预算预测的重要性制定科学、合理的预算预测方案是酒店管理的关键环节之一。

正如任何企业、组织一样，酒店需要在一定的预算内开展业务活动，否则就会出现经营困境。

因此，预算预测是酒店经营管理的一个重要环节。

合理的预算预测方案能够为酒店的决策提供决策依据，使酒店的经营管理更加精细化和科学化。

制定酒店预算预测方案的方法酒店的预算预测方案制定，需要综合考虑以下因素：酒店的历史数据、预计的市场需求、酒店档次及房型的容量、客房价格和成本、酒店营销活动计划等。

分析酒店历史数据酒店管理者应该分析酒店的历史数据，例如过去几个月或几年的入住率、平均房价、占用率等。

这些数据能够帮助预测酒店未来的客房需求和价格走势。

预计市场需求酒店管理者还需要考虑当前市场需求的变化，这可以通过对市场趋势的分析来完成。

这涵盖了对具体区域和市场选择的调查和分析，以及对不同人群的旅行需求和状况的了解。

酒店档次、房型容量、客房价格与成本管理者还需要考虑酒店的档次、房型容量、客房价格与成本。

这包括确定酒店的星级评定、房型数量、客房价格范围，以及客房的成本结构。

针对这些变量，管理者可以制定不同的预算预测方案。

酒店营销活动计划酒店的营销活动计划是酒店预算预测方案制定中的一个重要组成部分。

这包括酒店定价策略、促销活动的开展计划等。

这些计划将会影响客房的销售数量和价格，从而对酒店的收益产生影响。

模型实现根据上述的分析，可以将酒店预算预测模型划分为以下几个阶段：阶段一：分析历史数据•收集酒店历史数据，例如过去几个月或几年的入住率、平均房价、占用率等。

•将历史数据进行分析和挖掘，得出不同档次、不同房型的客房平均价格和入住率。

•通过分析历史数据，制定不同档次、不同房型的客房价格范围和剩余房间数量。

案例分析——酒店(超额预定)数计学院数本1803班一、问题的提出在激烈的市场竞争中,酒店为争取更多的客源而开展的一个优质服务项目是预订房间业务，酒店接受房间预订主要是建立在诚信之上,因此通常不会再接受有过失信记录的顾客的预订。

一些酒店在接受预订时会要求顾客交纳押金，以此来确保顾客住房概率，而另一些酒店则可能会给长期订房或是预付房费的顾客打折,这种多价格系统的经营方式是可以考虑的。

如何建立客房预订模型能使得酒店的利润最大化？设某酒店的房间总量为n,若酒店限制预定房间数为n，那么由于总会有一些订了房间的顾客退房，致使入住量不满而导致利润降低,甚至亏本,如果不限制订房数呢,那么当顾客按时前入住的乘客超过房间数时，必然会引起那些不能入住顾客的不满，试建立一个面对酒店订房策略的数学建模。

二、问题的分析和解决酒店经营模式：预订房间只需缴纳押金，若未按时入住且未退订则不退回押金；若交房费按时入住，退房时退押金；如若在规定时间内退订则归还押金。

1.需要解决的问题从题目要求出发,主要需要解决三个问题:①酒店利润表达式的确定，它会受到哪些因素的影响。

②如何确定取消预定的概率和预测取消预定顾客的人数。

③在考虑取消预定的房间数和被挤掉顾客的安置费用的情况下，求出使得利润最大的预订房间数的上限。

2.模型的假设①假设预订酒店的乘客是否按时入住是随机的。

②假设已预订房间的顾客不能前来入住的数量是一个随机变量。

③假设房间的损耗费用与使用房间数无关。

3.符号约定F——维持酒店一天正常营业的总费用(成本)Η——入住房间数量G——每名顾客支付的房费N——酒店总房间数量K——未按时入住且未退订的房间数量(不退押金)Pk——k个房间的概率M——预定房间数量S——酒店的利润B——安置一名被挤掉顾客的费用p——一名顾客按时入住的概率q——一名顾客未按时入住且未退订的概率(q=1-p)a——押金三、模型的建立与求解1.初步建模首先,摒除对所求利润带来复杂影响的参量,从利润最根本的角度出发建立基本模型:利润=收入-成本。

酒店经营收入数据估算现代社会经济的发展，促进了酒店业的投资热潮，投资者投资一个酒店，必须在投资前对若干经营数据进行科学预测与分析，对酒店可能形成的收入成本水平进行估算，从而对投资的风险进行有效预测。

酒店管理者在借鉴西方发达国家经验数据的基础上，在星级酒店的具体运营过程中，通过反复验证和探讨，推演出了一批符合中国国情的经验数据，在此以较为常用的计算模块对酒店的运营数据模型进行阐述，并以海口一个在建的五星级商务酒店 A 为例，作应用实例分析。

A 酒店总投资8 亿元（其中土地成本4 亿元），资金来源为资本金4 亿元，银行贷款4 亿元。

酒店建筑面积 6.2 万M 2 ，共有客房400 间，配套会议、餐饮、娱乐和商业等经营项目，其中餐饮、娱乐和商业出租经营，拟2012 年12月正式营业。

一、收入数据模型的应用酒店经营收入数据估算酒店正常经营收入的估算方法：可以用酒店有效投资（不含土地成本）*38% 来估算，或用酒店每平方米建筑面积产生大约2000 元的经营收入来估算，这个估算值可以用来修正评价收入预测数。

按此估算， A 酒店的营业收入应在15200 万元（扣除土地成本后的有效投资 4 亿元*38% ）至12400 万元( 建筑面积6.2 万M 2 *2000 元) 。

酒店平均房价的估算方法：一般用当地房地产的平均房价进行推算，五星级酒店平均房价相当于当地房地产最高平均房价的10% ，四星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以80% ，三星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以60% 。

按此估算，A 酒店的平均房价应在1000-1200 元之间。

按当地经营情况测算经营收入经营收入= 客房收入+ 餐饮收入+ 其他收入案例选用的几个经营数据：按当地经营情况估算淡季客房出租率60 ％，旺季客房出租率80 ％，淡季平均房价600 元/ 天，旺季平均房价800 元/ 天，由于本案例中餐厅（含会议室场租费）、西餐厅、咖啡厅、棋牌室、商务中心娱乐中心均为出租经营, 不估算经营收入)。

酒店客房价格预测模型的构建与分析随着社会经济的发展，人们对于旅游和出行的需求越来越大。

作为旅游住宿的重要场所，酒店的发展和变化也与时俱进。

在这个环境下，预测酒店客房价格越来越重要。

本文将介绍酒店客房价格预测模型的构建与分析。

一、背景介绍在市场经济环境下，酒店客房价格的上升和下降是由市场需求和供给变化所决定的。

随着网络技术的发展，人们越来越依赖数据分析来对市场变化进行预测。

因此，通过构建可靠的酒店客房价格预测模型，可以为酒店经营者提供决策依据和市场分析。

二、数据来源酒店客房价格预测模型的构建需要大量的历史数据，这些数据必须是真实且可靠的。

酒店客房价格预测模型通常包含以下类型的数据：1. 酒店信息：包括酒店名称、星级评定、地址、房间数量、餐饮设施等2. 房间信息：包括房型、房间面积、床位数量、设施配备等3. 客户信息：包括客户姓名、性别、年龄、职业等4. 价格信息：包括每晚房价、销售渠道、入住时间等这些数据可以从酒店管理系统中获取，也可通过第三方数据提供商购买。

在获取数据之前，应验证数据的真实性和可靠性，确保数据的准确性和完整性。

三、方法选择构建酒店客房价格预测模型的方法众多，通过比较和评估，可以选择适合的方法。

以下是常见的酒店客房价格预测方法：1. 神经网络模型：该模型可以通过对历史数据的学习和训练，预测未来价格趋势和预期收益。

2. 支持向量机模型：该模型可以有效地处理高维数据和非线性数据，适用于酒店客房价格预测分析。

3. 时间序列模型：该模型可以对时间序列数据进行建模和预测，可以有效地预测未来趋势和变化。

根据数据特征和预测目标，可以选择合适的方法。

在模型选择之前，需要进行数据预处理和特征工程，使数据更加适合模型建立和优化。

四、模型建立在模型构建过程中，需要进行模型训练和参数调整。

通常可以将数据划分为训练集和测试集，通过训练集训练模型，并通过测试集验证模型的效果。

在模型建立过程中，需要进行模型参数的调整和优化，以提高模型的预测精度和性能。

摘要客房是酒店主要的产品 在酒店的经营收入中占有相当大的比例 ，客房作为一种特殊商品，价值具有不可储存性不可转移性，所以客房销售是酒店能否提高经济效益的关键。

为了吸引更多的顾客，提高竞争力，旅店所采取的一种方式是超额预订，但是超额预订应该有个度的限制，以免出现因过渡超额而不能使客人入住，致使旅店社会声誉降低，或超额不足而使部分客房闲置，使旅店经济利益亏损。

本文旨在研究最佳超额预订率的问题，我们在此以七天酒店为例，第一问中对于普通的不实行减价房政策时候，我们把旅店的超额预订率问题转化为在满客情况下的顾客不出现率问题。

基于此我们归纳出顾客的7个主要“不出现”原因，通过强制分析法，在理论和实际6月份租房数据上分析得出顾客的不出现率初始值为16%，所以超额预订率应该是在这个范围内上下波动的。

我们利用需求是随机离散的（s,S ）存储模型得出超额预订率分别为14%、15%、16%、17%、18%的时候所对应的概率为0.15、0.25、0.35、0.15、0.10。

我们假设旅店可提供的最大房间数为200间，每间房间的平均费用为150元，对订房但是不能入住的顾客，我们按原价150元赔偿索赔金，这样我们就会计算出当在超额预订率为15%的时候，旅店总的经济利润最大为13790.59元，此时旅店制定的超额预订房间数为235间。

第二问中，当旅店实行减价房政策的时候，就会有一部分旅客是固定客源。

此时旅店总的经济利润W 为稳定客源的经济利润1W 与不稳定客源的经济利润2W 之和。

在此我们得到旅店降价的价格h 和稳定客源的数量b 为2041.0h b =，从而可以算出对于稳定客源的收入1W =)70(041.02h h -，对于不是稳定顾客的处理方法与上面第一问类似，得出不稳定客源的经济利润2W 。

从而可以确立对应每种超额预订率下的经济利润总和W 与房间所降的价格h 之间的函数关系，并且用matlab 在同一坐标系下做出每种超额预订率下的总的经济利润W 和所降的价格h 的图像，通过比较我们发现无论降价为多少元，客房超额预订率为15%时的经济总利润总是最大，即对于某一确定的降价的客房价格，旅店所确定的超额预订率为15%。

快消行业最经常用的数学模型概述及解释说明1. 引言1.1 概述在快速发展的快速消费品行业中，数学模型已经成为解决各种问题和优化业务流程的重要工具。

这些数学模型是通过对大量数据进行分析和建模得出的，并且能够预测趋势、提供决策支持以及优化资源分配等方面发挥作用。

本文将详细介绍快消行业最经常使用的数学模型，并探讨它们在实际应用中的意义。

1.2 文章结构本文主要包括五个部分：引言、数学模型介绍、数学模型应用案例、数学模型的优缺点对比以及结论。

首先，在引言部分我们将对文章做一个简要概述，介绍快消行业中常用的数学模型并阐明文章的目的。

接下来，我们将详细介绍线性回归模型、时间序列模型和预测模型等几个常见的数学模型，并解释它们在快消行业中的应用。

随后，我们会通过一些实际案例来说明这些数学模型如何帮助企业解决销售预测、库存管理和价格优化等问题。

然后，我们将比较不同数学模型之间的优缺点，并提供一些建议来选择适合特定情况下的模型。

最后，在结论部分，我们将总结文章中的主要观点和发现，并对快消行业数学模型的未来发展进行展望和建议。

1.3 目的本文旨在全面了解快消行业中常用的数学模型，并说明它们在不同场景下的应用。

通过对这些数学模型的介绍和案例分析，希望读者能够更好地理解如何利用数学模型解决快消行业中的各种问题。

同时，我们也将探讨这些数学模型存在的优缺点，并给出相应的选择建议。

最后，我们将对快消行业数学模型未来发展进行展望，为企业提供可持续发展和创新思路。

以上是对“1. 引言”部分内容详细清晰的描述。

2. 数学模型介绍：2.1 线性回归模型:线性回归是最常用的统计分析方法之一，用于建立变量之间的线性关系。

该模型的基本假设是因变量与自变量之间存在线性关系。

线性回归模型可用于预测未来销售、预测产品需求量和评估市场趋势等。

通过拟合观察到的数据点，可以使用线性回归方程来预测未知变量的值。

例如，在快消行业中，可以使用线性回归模型来确定广告投入和销售额之间的关系。

酒店经营收入数据模型估算代社会经济的发展，促进了酒店业的投资热潮，投资者投资一个酒店，必须在投资前对若干经营数据进行科学预测与分析，对酒店可能形成的收入成本水平进行估算，从而对投资的风险进行有效预测。

中国酒店管理者在借鉴西方发达国家经验数据的基础上，在星级酒店的具体运营过程中，通过反复验证和探讨，推演出了一批符合中国国情的经验数据，在此以较为常用的计算模块对酒店的运营数据模型进行阐述，并以北京一个在建的五星级商务酒店 A 为例，作应用实例分析。

A 酒店总投资 8 亿元（其中土地成本 4 亿元），资金来源为资本金 4 亿元，银行贷款 4 亿元。

酒店建筑面积 6.2 万 M 2 ，共有客房 400 间，配套会议、餐饮、娱乐和商业等经营项目，其中餐饮、娱乐和商业出租经营，拟 2008 年 6 月正式营业。

一、收入数据模型的应用•酒店经营收入数据模型估算•酒店正常经营收入的估算方法：可以用酒店有效投资（不含土地成本） *38% 来估算，或用酒店每平方米建筑面积产生大约 2000 元的经营收入来估算，这个估算值可以用来修正评价收入预测数。

按此估算， A 酒店的营业收入应在 15200 万元（扣除土地成本后的有效投资 4 亿元*38% ）至 12400 万元 ( 建筑面积 6.2 万 M 2 *2000 元 ) 。

•酒店平均房价的估算方法：一般用当地房地产的平均房价进行推算，五星级酒店平均房价相当于当地房地产最高平均房价的 10% ，四星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以80% ，三星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以 60% 。

按此估算， A 酒店的平均房价应在 1000-1200 元之间。

•按当地经营情况测算经营收入•经营收入 = 客房收入 + 餐饮收入 + 其他收入•本案例选用的几个经营数据：按当地经营情况估算淡季客房出租率 60 ％，旺季客房出租率80 ％，淡季平均房价 600 元 / 天，旺季平均房价 800 元 / 天，淡旺季餐饮上座率经验数值( 本案例餐饮为出租经营 , 为简化计算 , 不估算餐饮经营收入 ) 。

案例：酒店预订系统一、需求分析酒店订餐管理系统是中小型酒店餐饮企业用来对客人的订餐活动进行管理的信息管理系统（MIS）。

该信息系统不仅能够为客人提供方便的订餐功能，同时也能够达到提高酒店餐饮企业管理效率的目的。

订餐系统的功能性需求包括以下内容：（1）酒店的接待员使用电话为客人提供订餐服务，根据客人的订餐要求，在指定的时间和桌位安排好客人的就餐事宜；按客人的要求执行修改订单的操作；在客人临时取消预订时删除订餐信息；在客人订餐时间到达前，及时提供电话提醒服务。

（2）酒店领班在订餐客人到店用餐时和用餐离店后分别在系统做好记录并保存；能够为客人注册成为会员；可以查询、修改和删除会员信息；可以为客人提供换桌服务。

二、创建系统用例模型接待员用例能够通过该系统进行如下活动：（1）记录订餐信息。

接待员将客人的订餐要求输入到系统中予以保存。

（2）订餐定时提醒。

接待员在客人的预定的订餐时间之前给客人一个提醒，同时再次加以确认。

（3）取消订餐记录。

客人因临时原因取消订餐，接待员将系统中原来的订餐信息予以取消。

领班用例能够通过该系统进行如下活动：（1）记录订餐客人到店。

领班在有预订的客人前来酒店就餐时，在系统中记录预订客人已到店的信息并保存。

（2）记录订餐客人离店。

领班在预订的客人用餐离店后，在系统中记录预订客人用餐完毕的信息并保存，表示整个订餐过程结束。

（3）注册新会员。

领班在用餐客人同意加入成为本酒店会员时，有为客人注册成为新会员的权力。

（4）修改会员信息。

领班有权对酒店会员信息进行修改。

（5）删除会员信息。

当客人不再要保留会员资格时，领班将该会员的信息从系统中删除。

（6）换桌服务。

当客人对就餐位置不满意时，领班可为客人提供更换餐位的服务并在系统中做好记录。

三、创建系统静态模型根据系统需求，创建静态系统类图。

我们可以识别系统中存在的主要实体类：接待员类（Receptionist）、领班类（Captain）、客人类（Customer）和会员类（Member）。

14种常用商业模型，助你打开职场之旅全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在商业世界中，不同的企业会选择不同的商业模型来实现盈利和增长。

了解这些商业模型对于职场人士来说至关重要，因为它们可以帮助我们更好地理解公司的运作和商业战略。

在本文中，我们将介绍14种常用的商业模型，希望能够帮助你打开职场之旅。

1. 零售模型零售模型是最为常见的商业模型之一。

简单来说，企业通过向消费者销售产品或服务来实现盈利。

这种模型适用于各种不同的行业，从传统的实体零售店到电子商务平台。

2. 订阅模型订阅模型是一种持续收入的商业模式，企业通过提供订阅服务或会员制度来获取稳定的收入流。

订阅模型在诸如音乐流媒体和视频流媒体等行业非常流行。

3. 广告模型广告模型是一种常见的商业模式，企业通过向广告商销售广告位来赚取收入。

这种模式适用于互联网和传统媒体等行业。

4. 电商模型电子商务模型是一种在线销售产品或服务的商业模式。

企业通过搭建在线商店或市场来吸引消费者，并通过在线支付系统来实现交易。

5. 服务模型服务模型是一种基于为客户提供服务而获利的商业模式。

这种模式适用于各种行业，如餐饮业、酒店业和咨询业等。

6. 平台模型平台模型是一种通过连接需求方和供应方来实现盈利的商业模式。

这种模式适用于在线市场和交易平台等行业。

7. 许可模型许可模型是一种通过授权他人使用公司知识产权来获得盈利的商业模式。

这种模式适用于软件和技术等行业。

11. 联盟模型联盟模型是一种通过与其他公司合作来实现共同发展和盈利的商业模式。

这种模式适用于联合市场推广和产品开发等领域。

12. 拍卖模型拍卖模型是一种通过竞价方式向买家出售产品或服务来获利的商业模式。

这种模式适用于在线拍卖和艺术品拍卖等行业。

14. 转售模型转售模型是一种通过从制造商或批发商购买产品，然后以较高价格转售给零售商或终端用户来盈利的商业模式。

这种模式适用于零售和分销行业。

第二篇示例：在职场中，不同的商业模型能够帮助企业在不同的环境中获得成功。

酒店市场需求预测模型在酒店行业中，了解市场需求并做出准确的预测对于酒店的经营发展至关重要。

酒店市场需求预测模型能够帮助酒店管理者更好地了解市场的变化趋势，预测未来的需求，并做出相应的决策。

本文将介绍一种常用的酒店市场需求预测模型，在实际应用中有很高的准确性和可靠性。

一、市场需求预测的重要性市场需求预测是指通过对市场环境、消费者行为和竞争态势等因素进行分析，预测未来一段时间内的市场需求情况。

在酒店行业中，市场需求预测对于制定战略计划、决策酒店资源配置以及确定产品定价等方面都起着至关重要的作用。

准确的市场需求预测可以帮助酒店管理者合理安排房间供给，避免因为供需不匹配而导致资源浪费或者需求无法得到满足的情况。

此外，市场需求预测还可以帮助酒店制定营销策略，提前做好市场推广准备工作，以适应市场需求的变化。

二、酒店市场需求预测模型的建立建立一个准确可靠的酒店市场需求预测模型是需要综合考虑多个因素的。

下面将介绍一个常用的酒店市场需求预测模型-时间序列分析模型。

时间序列分析模型是指基于历史数据对未来的市场需求进行预测。

通过对历史数据的分析，可以找出一种规律或者趋势，进而预测未来的需求情况。

常用的时间序列分析模型包括移动平均模型、指数平滑模型和ARIMA模型等。

在选择合适的时间序列分析模型时，应根据实际情况和数据特点进行判断。

如果历史数据呈现出一种明显的变化趋势，可以选择指数平滑模型；如果历史数据存在周期性变化或者具有一定的随机性，可以选择ARIMA模型。

三、酒店市场需求预测模型的实施步骤1. 数据收集：首先需要收集酒店相关的历史需求数据，包括过去一段时间内的客房入住率、预订情况和市场竞争信息等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和整理，排除异常值或缺失值，以及对数据进行平滑处理，以减少噪声的影响。

3. 模型选择：根据数据的特点和趋势选择合适的时间序列分析模型，比如指数平滑模型、移动平均模型或ARIMA模型等。

酒店管理行销酒店预订——酒店客房超额预订控制收益管理将超额预订、停留时间控制、容量控制、市场细分和定价等与统计学分析相结合来拓展市场，增加收益。

包括需求预测技术、最优化模型和执行程序。

决定接受和拒绝哪些预订达到收益最大化的目的。

超额预订(overbooking)对于酒店而言，如果事先预订的顾客在抵达之前突然取消了预订、或者比预订的时间晚了几天才抵达、甚至根本就没有出现，以上任何一种情况都会减少酒店的收入。

事实上，这样的事情在酒店中每天都有发生。

降低顾客抵达的不确定性，可以从以下几个方面入手：(一)核对预订。

有些客人提前很长时间就预订了客房，在入住前的这段时间内，会有一些客人因为种种原因而无法按期抵达或者取消了旅行。

然而不是所有的顾客都会将变更主动地通知酒店，在客人抵达之前通过电话或者书信与客人进行多次核对，一旦变更迅速做出调整，并通知各个相关部门将闲置的客房重新预订或者销售给未预订客人。

(二)增加保证类预订，预收保证金或要求信用卡担保。

这样就将风险转嫁给了顾客，可以有效防止酒店收益的减少。

但是以上两种方法依然无法完全保证所有预订顾客都信守自己的预订，实际上也无法可以做到这一点。

根据酒店业的经验，订房不到者占总预订数的5%，临时取消预订者占8%-10%。

正因为如此才有了超额预订。

超额预订就是在订房已满的情况下，再适当增加订房数量。

超额预订可以有效地减少客房的“虚耗”(虚耗指本来有需求，但却没卖出去的产品)，增加酒店的收益。

但同时也有一定风险，一旦预订客人全部抵店，酒店将面临尴尬的局面，因而超额预订幅度的确定就十分关键了。

幅度过大，已经订房的顾客无房可住，引起纠纷，降低酒店信誉；幅度太小，出现虚耗，酒店又将蒙受损失。

从理论上讲，最优的超额预订点是当接受一个额外预订的边际收益等于边际成本时。

达到最优超额预订点时应停止预订。

在计算超额预订的成本时，除了可见的一些经济成本以外，还要充分考虑到一些无形的成本，如客人转投其他店后，可能再也不会光顾你店，酒店永远失去了一位顾客；顾客有可能将对酒店的抱怨和不满告诉他人等等。