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近年来在全球航空运输市场开放自由化的大背景下，中国的民用航空市场正在发生着巨大的变化。从2002年民航业的第一次大规模联合重组，到2003年民营航空纷纷起飞，再到近期支线航空先后成立，竞争激烈程度在“量”上发生了巨大变化。与此同时，竞争激烈程度也发生了“质”的变化。从最初简单的代码共享，到纷纷加入不同的航空联盟，航空企业间的竞争已经从单个企业间的竞争演变到国际航空联盟之间的全球空战，从单纯业务层面的竞争发展到与资本市场相结合的全面竞争。这种激烈的竞争使得身处其中的企业竭尽所能提高利润率水平。如何实现呢，执行“收益管理”是一个行之有效的方法。但要引进、运用成熟的收益管理软件，需要大量的资金和长期的数据积累。对于一些新兴公司（如本论文中的AK公司），并不具备这样的资金和数据。在此背景下，产生了本论文的研究问题:在既没有雄厚资金支持、也缺乏历史数据支持，又不可能购买国内外成熟收益管理系统的情况下，如何实施收益管理中的核心模块——预测模块。 本论文的研究框架是在第一部分前言中简单介绍了研究的背景、研究的问题及研究的结构。第二部分有两小节，第一小节首先介绍了收益管理的历史、概念，然后给出了收益管理系统处理流程图，并分析收益管理中预测模块的重要性，揭示出“数据的收集和处理”一直是预测的难点。第二小节中首先简单说明适用于收益管理预测的一般方法，随后重点介绍航空收益管理预测经典方法——PROS预测法（数据采集点、预测基本原理、预测步骤、预测模型）。然后在第三部分实证分析中首先结合AK公司的现状，推出了AK航空公司的收益管理预测模型(AK-PROM)，并进行重点阐述。在第三部分第二小节中，结合具体航线（天津——成都），分静态预测、动态预测两种情况对AK-PROM模型进行了实证分析（即对3月6日航班进行1次静态预测、对3月12日航班进行7次动态预测——迭代处理）。最后在第四部分总结了本论文的研究结论、创新及不足之处，以及研究展望。 本论文的研究结论是:1、可以在没有大量资金支持、数据积累的情况下采用AK-PROM预测模型进行相对科学的预测。2、AK-PROM预测模型数据采集点的设置方法是:采用等距采样方式（体现在本论文实证分析中是每天采集数据）;每次数据采集点的时刻固定在航班离港时的那个时刻;每次数据采集的个数主要取决于以下四个因素:人力的限制、航线的特点、预测的要求、提前日与待预测日航班规律的相似度（体现在本论文的实证分析中个数是8）。3、AK-PROM预测模型的核心思想是“分析过程数据与结果数据之间的逻辑关系，结合待预测日的过程数据，得到结果数据”，即“从DCP到DCP”。这个核心思想从本质上不同于一般预测方法的原理（一般预测方法都是从“结果数据”到“结果数据”）。4、从核心原理可以看到，如果碰到所分析的“过程数据与结果数据之间的逻辑关系”与待预测日的这种关系不太吻合的时候，就不能照搬硬套了。比如就不能拿平常日上客的规律去分析节假日航班的相应规律，也不能拿节假日航班上客规律去分析平常日航班的相应规律。5、AK-PROM预测模型具体有七个步骤:一、收集航线的历史结果数据或相关信息，判断淡旺及销售方向;二、判断待预测日是否为节假日;三、构建和选择模型;四、动态确定待预测日前期的航班过程数据与结果数据之间的逻辑关系;五、动态分析竞争公司目前产品类别、价格水平、航班销售情况等因素并将其与本公司对比;六、初步计算最终需求;七、反复迭代确定待预测日最终需求（循环第四、五、六步）。6、AK-PROM预测模型中模型的具体含义是去年同期数据法(LY∶Y=A)和指数平滑法(ESP:Y=A+X)的组合使用。同时LY、ESP法的含义与一般数理统计上的意义不完全一样。7、AK-PROM预测模型中指数平滑法(ESP:Y=A+X)中参数A的确定公式是:A=C*∑ni=1(1-c)n-i(Yi-Xi)/（1-（1-C）n）其中各参数在论文中都有详细说明。8、本论文从两个方面来判断预测的合理性:一是考查航班在航班起飞前一天及当天，是否因航班空余座位数偏少而限制了散客的销售;二是考查竞争公司航班的销售情况，作为自己销售情况的对比分析。结合本论文的实证分析可以看出在AK-PROM模型指导下进行的销售得到的结果是完全可以接受的。 本论文的创新之处体现在以下四点:1、AK-PROM预测法是一种在没有雄厚资金支持、没有数据积累的情况进行的相对科学的预测方法，具有重要的实践意义。2、AK-PROM预测法使用过程非常简单、易操作，数据采集容易。这使得AK-PROM的实用性大大增强。3、AK-PROM预测模型是一个不断迭代处理逼近最优的过程，而不是简单地对结果进行一次性预测。这就使得预测不再是为了预测而预测，预测可以指导实际的工作实践。4、AK-PROM预测模型是一个开放的模型，数据采集点个数N的设置、ESP模型参数A的计算公式中I的赋值，节假日对应数据的调整等等，都是开放的。模型的开放性使得AK-PROM成为一个可以不断完善、更容易接近现实情况的模型。 由于AK-PROM模型的数据是建立在人工采集的基础上，由于人工采集数据能力有限，AK-PROM模型对数据的处理能力也十分有限，具体不足之处体现在以下三点:1、AK-PROM模型仅是对航班总人数进行分析，而没有对每个舱位的人数进行分析。2、本论文的数据处理只是研究了一个订座与取消数的合计值的变化，并没有研究订座过程中的订座数和取消数各自的变化。3、因为本论文没有涉及超售管理，因此也没有研究在航班离港时的go-show人数、no-show人数。这些不足之处都使得分析的全面性有所欠缺。（但是随着投入资金的增加、软件及硬件的不断完善，这些不足之处都可以得到克服）。