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航空公司与酒店合作联盟的最优决策及收益分配机制研究

作　者: 吴笙
导　师: 唐小我
学　校: 电子科技大学
专　业: 数量经济学
关键词: 能力约束合作博弈 Stackelberg博弈 Shapley值法收入共享契约
分类号: F719;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

当前旅游市场竞争呈现出多元化的新特点:旅客需求多样化、差异化,导致旅游产品/服务寿命周期越来越短;旅游产品/服务品种、数量飞速膨胀;对旅游产品和服务的期望越来越高;成熟市场已趋于饱和;旅客需求的不确定性增大。这些因素导致“市场扰动性”增强。传统的单一旅游企业依靠自身资源的运作模式已难以适应这一变化的要求,企业必须整合外部资源实施供应链管理,从单个旅游企业的市场竞争转向旅游供应链之间的竞争。基于旅游供应链“横向一体化”的思想,国内外的许多航空公司和酒店积极地将各自的航线网络、销售网络与旅游目的地的资源整合起来,优化配置资源,创造出“机票+酒店”的增值产品,以满足自助游客和商务客人的需求,开拓新的市场。这种合作方式可以实现双赢、甚至多赢的局面。而上述合作能否持续进行的关键就是提供服务的航空公司与酒店之间的收益分配能否达成一致。由于航空公司与酒店是两个不同的利益主体,都以自身利益最大化为目标,因此在收益分配上很难达成一致性的意见,导致整个联盟系统效率低下(系统收益减少)甚至合作破裂。本文研究的内容就是协调使航空公司与酒店在合作推出“机票+酒店”旅行套餐后能实现联盟整体收益最大化和双方各自收益的增加。具体地说,就是确定联盟成员间最优订购量和最优订购价。最优订购量决定了联盟的整体收益,而最优订购价关系到联盟成员间的收益分配,它们是整个研究问题的关键因素。在对收益管理、旅游供应链和传统供应链管理三个方面相关文献研究的基础上,本文根据非合作博弈和合作博弈的思想,在航空公司和酒店双重能力约束的情况下构建了收益分配的定量分析模型,研究了为使得联盟整体收益达到最大化,同时实现航空公司和酒店自身收益的提高,双方可以采用的协调机制。首先,研究了航空公司和酒店分散化决策时的最优收益,包括酒店和航空公司分别作为领导者的Stackelberg博弈模型;然后研究了航空公司和酒店集中化决策时的最优收益,并使用合作博弈的Shapley值法根据各方给联盟带来的边际贡献对双方合作生成的最大整体收益进行合理分配,使得集体利益与个体利益达到均衡;接着研究了航空公司和酒店使用非合作博弈的收入共享契约进行收益分配,证明了收入共享协调契约能够达到利益双方的整体协调。在上述基本模型的基础上,考虑到双方缺座/缺房损失、双方超订的情况,对基本模型进行了扩展,并分析了不同扩展条件下双方的收益情况。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-19
  1.1 选题背景与意义  11-15
    1.1.1 航空公司和酒店直销渠道的兴起  11-14
    1.1.2 航空公司和酒店合作联盟的建立  14-15
  1.2 研究问题的提出  15-16
  1.3 本文的研究方法  16-17
  1.4 本文的研究内容和总体框架  17-19
第二章文献研究综述与分析  19-35
  2.1 收益管理研究  19-25
    2.1.1 收益管理的内涵、层次与应用条件  19-21
    2.1.2 收益管理研究综述  21-25
  2.2 旅游供应链管理研究  25-29
    2.2.1 旅游供应链管理的内涵及其重要理念  25-27
    2.2.2 旅游供应链管理研究综述  27-28
    2.2.3 旅游供应链的经济分析  28-29
  2.3 传统供应链管理研究  29-33
    2.3.1 传统供应链管理的内涵  29-30
    2.3.2 供应链协调  30-33
      2.3.2.1 供应链契约  31-32
      2.3.2.2 收入共享契约研究综述  32-33
  2.4 本章小结  33-35
第三章航空公司与酒店合作联盟决策的基本模型  35-62
  3.1 背景介绍  35-37
  3.2 问题描述与假设  37-40
    3.2.1 模型假设与符号说明  37-38
    3.2.2 收益函数分析  38-40
  3.3 双方分散化决策时的最优收益分析  40-45
    3.3.1 酒店作为领导者的 Stackelberg 博弈模型  40-42
    3.3.2 航空公司作为领导者的 Stackelberg 博弈模型  42-45
  3.4 双方集中化决策时的最优收益分析  45-48
  3.5 联盟的合作博弈策略及收益分配机制  48-55
    3.5.1 Shapley 值法模型  49-51
    3.5.2 基于 Shapley 值法的联盟整体收益分配  51-52
    3.5.3 考虑风险因素的联盟整体收益分配  52-55
      3.5.3.1 企业的风险分析  53
      3.5.3.2 遗传算法计算风险因子  53-54
      3.5.3.3 带有风险修正因子的 Shapley 值法模型  54-55
  3.6 联盟的非合作博弈策略及收入共享合约  55-61
    3.6.1 收入共享协调机制  56-57
    3.6.2 双方基于收入共享契约的收益分配策略  57-61
  3.7 本章小结  61-62
第四章航空公司与酒店非合作博弈决策的扩展模型  62-90
  4.1 考虑双方缺座/缺房损失情形下的联盟最优决策  62-72
    4.1.1 双方分散化决策时的最优收益分析  63-65
    4.1.2 双方集中化决策时的最优收益分析  65-67
    4.1.3 基于收入共享契约的合作联盟协调机制  67-72
  4.2 考虑双方超订情形下的联盟最优决策  72-88
    4.2.1 酒店的最佳超订额的确定  72-75
    4.2.2 航空公司的最佳超订额的确定  75-79
    4.2.3 双方分散化决策时的最优收益分析  79-82
    4.2.4 双方集中化决策时的最优收益分析  82-85
    4.2.5 基于收入共享契约的合作联盟协调机制  85-88
  4.3 本章小结  88-90
第五章算例分析  90-98
  5.1 双方分散化决策时的最优收益分析  90-92
  5.2 双方集中化决策时的最优收益分析  92-93
  5.3 联盟的合作博弈策略及收益分配机制  93-94
  5.4 联盟的非合作博弈策略及收入共享合约  94-97
  5.5 本章小结  97-98
第六章总结与展望  98-100
  6.1 主要结论  98
  6.2 本文的创新点  98-99
  6.3 进一步的研究方向  99-100
致谢  100-101
参考文献  101-105
攻读硕士学位期间取得的研究成果  105-106

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