灰色预测与SPSS在航空超售策略中的应用分析

"国内航空机票超售率的控制与应用 (2013年) - 苏又 - 中南大学数学科学与计算技术学院" 本文主要探讨了航空公司如何控制和应用国内航空机票的超售率，以提高经济效益。作者苏又通过灰色预测模型GM(1,1)对2011年的航线旅客运输量进行了预测，并运用统计软件SPSS17.0进行回归分析，以研究运输量与票价之间的关系。 首先，超售是航空公司为了应对乘客取消预订或未出现（No-show）的情况而采取的一种策略。通过适当提高销售量，航空公司可以尽量确保航班的座位利用率，从而增加收入。然而，超售可能导致部分已购票的乘客无法登机，这需要航空公司有精准的预测和管理机制。 在预测环节，作者采用了灰色预测模型GM(1,1)，这是一种基于历史数据的非线性预测方法，适用于处理具有小样本和不完全信息的数据预测。通过对过去航线旅客运输量的分析，该模型能对未来趋势进行估算，为制定合理的售票策略提供依据。 接下来，作者运用SPSS软件进行回归分析，建立了运输量与票价之间的相关性函数。这种分析有助于理解两者之间的相互影响，即票价变化如何影响旅客需求，以及旅客需求变化如何影响运输量，从而为超售率的设定提供定量支持。 随后，文章构建了两种模型来处理超售问题：静态二项超售模型和基于等待时间的动态模型。静态模型假设所有乘客出现的概率相同，而动态模型则考虑了乘客等待时间的因素，更贴近实际情况。实证分析表明，动态模型能更好地反映超售决策的复杂性，因为它考虑了乘客到机场的时间分布，这直接影响到超售风险。 关键词包括灰色预测、回归分析、GM(1,1)模型、二项分布和超员订票，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。这篇文章属于自然科学领域的论文，对于理解航空公司如何在运营中平衡收益和客户满意度具有重要的理论和实践价值。 通过以上分析，我们可以看到，航空公司在制定售票策略时，不仅要考虑市场需求、票价设定，还需要精确预测未来的运输量，并结合复杂的数学模型来控制超售率，以实现经济效益的最大化。同时，这也涉及到如何处理可能的乘客不满，例如提供补偿方案，以降低超售带来的负面影响。