Revenue management application in the hotel industry
| Thesis title: | Použití revenue managementu v hotelnictví |
|---|---|
| Author: | Efremova, Evgeniya |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Fiala, Petr |
| Opponents: | Kuncová, Martina |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Hlavním cílem diplomové práce byla tvorba modelu, který by aplikoval teoretické základy Revenue managementu. Jednalo se nejprve o vytvoření predikčního modelu, pomocí kterého byla předpovězena poptávka. K těmto účelům byly použity model lineární regrese a náhodného lesa. Pro zlepšení přesnosti modelů bylo zvoleno ladění hyperparametrů. Porovnání výsledků proběhlo pomocí RMSE. Následně byl vytvořen optimalizační model pro účely maximalizace hotelových tržeb. Byl sestaven model smíšeného celočíselného programování, pro který vstupními parametry byly výsledky predikčního modelu. Reálná data byla poskytnuta jedním nejmenovaným menším hotelem. Zpracování dat a modelování probíhalo v R. |
| Keywords: | lineární regrese; náhodný les; alokace kapacity; predikce poptávky; Revenue management; maximalizace příjmů; úlohy smíšeného celočíselného programování |
| Thesis title: | Revenue management application in the hotel industry |
|---|---|
| Author: | Efremova, Evgeniya |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Fiala, Petr |
| Opponents: | Kuncová, Martina |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | The main goal of this thesis was to create a model that would apply theoretical fundamentals of Revenue management. Firstly, the prediction model was created, which was forecasting the demand of hotel accommodation. For these purposes, linear regression and random forest algorithms were applied. To improve the accuracy of models, hyperparameters tuning was chosen. Results were compared using RMSE indicator. Subsequently, an optimization model was built in order to maximize hotel revenues. Mixed integer programming was the approach picked for building optimization model. As input parameters the results of the prediction model were used. Real data were provided by one unnamed smaller hotel. Data processing and modeling was done in R. |
| Keywords: | random forest; capacity allocation; revenue maximalization; mixed integer programming; Revenue management; demand prediction; linear regression |
Information about study
| Study programme: | Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Econometrics |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 28. 6. 2019 |
|---|---|
| Date of submission: | 2. 5. 2021 |
| Date of defense: | 8. 6. 2021 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/70159/podrobnosti |