数学建模之酒店价格预测
酒店房价策略与定价模型
酒店房价策略与定价模型酒店房价策略及定价模型是酒店管理中至关重要的一环，它直接影响着酒店的利润以及顾客的满意度。
在竞争激烈的酒店行业中，制定合理的房价策略并建立有效的定价模型是酒店获得竞争优势的关键。
一、市场调研与竞争分析在制定酒店房价策略前，首先需要进行市场调研以及竞争分析。
通过了解目标市场的需求状况，以及其他酒店的定价策略和优势，酒店可以更好地把握市场动态，为自身制定合理的房价策略提供参考。
在市场调研中，可以通过收集顾客反馈、观察对手酒店的定价策略、参考行业报告等方式获取相关信息。
同时，了解竞争对手的特点以及其所提供的服务和设施，有助于酒店制定差异化的定价策略。
二、目标市场和客户需求分析确定目标市场和客户需求是制定房价策略的重要一环。
不同的市场、客户群体对房价的敏感度和支付能力存在差异，因此需要针对不同客户群体制定相应的房价策略。
例如，对于商务客户，酒店可以制定灵活的价格策略，如提供特殊的商务套餐或优惠价格；而对于休闲度假客户，可以提供丰富的配套服务，如免费的早餐或健身设施等，进而提高房价。
在分析客户需求时，酒店可以通过顾客调研、分析顾客偏好及行为模式等手段获取相关数据，从而更好地满足顾客需求。
三、定价模型的建立建立合理的定价模型是为了使房价能够灵活调整，以满足市场需求并实现最大化的利润。
下面介绍两种常见的定价模型：市场导向型和成本导向型。
1. 市场导向型定价模型市场导向型定价模型依据市场需求和竞争对手的价格来制定房价策略。
这种模型通常用于酒店市场竞争激烈的情况下，通过与竞争对手价格的比较来确定房价的高低。
在市场导向型定价模型中，酒店需要经常关注竞争对手的价格变动，并结合自身的优势和服务水平进行灵活调整。
通过定期对市场进行调研和分析，酒店可以比较客观地了解市场价格水平，并及时作出相应的调整，以提高酒店的市场竞争力。
2. 成本导向型定价模型成本导向型定价模型是基于酒店成本及预算的基础上进行定价。
酒店经营收入数据模型估算
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)。
南昌现代精品酒店 酒店经营收入数据模型估算
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)。
数学建模之酒店价格预测
2010年中国矿业大学（北京）第三届数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学（北京）数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为： 26参赛队员 (打印并签名) ：姓名____________学号_____________参赛院系____________姓名____________学号_____________参赛院系___________姓名____________学号_____________参赛院系___________日期： 2010 年 5 月 23日未找到目录项。
2010年中国矿业大学（北京）第三届数学建模竞赛评阅页总分：奖项：客房预定的价格和数量问题摘要本文通过综合分析宾馆的月平均价格和对宾馆定价进行研究，且根据生活经验和经济学知识、宾馆管理策略等方面，对经济的发展状况进行假设，进而建立一个合理的数学模型。
对于第一个问题，酒店给出了2005年到2010年的标准间月均价格，对于这么多的数据，初看杂乱无章，但目前要进行一个有条理，有逻辑的处理，这是一个非常冗杂的过程。
对此，我们借助于MATLAB 软件和EXCEL 软件进行数据处理，把处理后的数据在进行分析。
在这个过程中，我们首先借助EXCEL 绘出每一年的月均变化规律，然后观察曲线的走势，把2006-2009年这四年的图像进行比较，初步确立每一年的变化情况，初步假设函数关系。
在这之后，再用MATLAB 软件，进行描点、绘图、最后拟合函数，把拟合出来的函数和最初假设的进行比较，综合分析，再结合实际经济发展的状况，确立初数学模型。
数学建模报告·
数学建模报告题目：学院：专业班级：姓名：学号：2011年1月1日客房预定的价格和数量问题摘要：预订客房是信息时代发展的必然趋势。
在预订过程中，宾馆经营者要关注价格的预测、饭店超额预订等问题。
本文就客房价格调整，以及预定策略，站在经营者的角度给出了建议。
针对问题1，建立模型Ⅰ，首先对数据进行整合、处理，然后用MATLAB进行多项式拟合，求出出客房价格的规律曲线，并利用时间序列有关知识，就可以预测出2010年每月的客房价格。
针对问题2着重就关于宾馆客房超额预订的问题，给出适当的假设，建立超额预订时宾馆客房循环一天的利润模型，利用二项分布对此模型进行求解、讨论和验证。
通过宾馆利润的期望值的分析，可以对经营者给出预定策略的建议。
关键词:价格预测超额预定多项式拟合时间序列二项分布期望1.问题的重述1.1 问题的基本情况和要求某著名的旅游景区中的宾馆主要提供举办会议和游客使用。
客房通过电话或互联网预定，这种预定具有很大的不确定性，客户很可能由于各种原因取消预定。
宾馆为了争取更大的利润，一方面要争取客人，另一方面要降低客人取消预定遭受的损失。
为此，宾馆采用一些措施。
首先，要求客房提供信用卡号，预付第一天房租作为定金。
如果客人在前一天中午以前取消预定，定金将如数退还，否则定金将被没收。
其次，宾馆采用变动价格，根据市场需求情况调整价格，一般来说旅游旺季价格比较高，淡季价格略低。
1.2需要解决的问题问题1根据宾馆2005年10月-2010年3月期间每月标准间平均价格，用模型说明价格变动规律，并估计未来一年内的标准房参考价格。
问题2在旅游旺季，宾馆往往可以预定出超过实际套数的客房数, 以减低客人取消预定时宾馆的损失。
当有超出客房数的客人出现时宾馆可以通过宾馆升级客房档次或赔款来解决纠纷, 为此宾馆还会承担信誉风险。
试为该宾馆制定合理的预定策略, 并论证你的理由。
2.问题的分析2.1 问题1的分析对于问题1，对标准房参考价格的预测是宾馆的一项重要内容，问题1就要求根据前四年的价格变化来预测2010年标准房的参考价格。
× 酒 店 收 益 预 测 模 型(内含算法公式)
365 47 10 43% 4.43 1080 4785 2871 1914 21784 13507 8277
365 47 10 44% 4.56 1080 4929 2957 1971 22735 14100 8636
365 47 10 46% 4.70 1080 5077 3046 2031 23730 14720 9011
365 47 10 39% 4.05 880 3568 2141 1427 17640 10896 6744
365 47 10 41% 4.18 880 3675 2205 1470 18759 11616 7144
365 47 10 42% 4.30 1080 4646 2787 1858 20876 12941 7934
2026年市场发展期
2020 第1经营年度
2021
2022
第2经营年度 第3经营年度
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
第4经营年度
第5经营年度 第6经营年度 第7经营年度 第8经营年度 第9经营年度
第10经营年 度
365 600 100 30 20 388 488 688 1088 27 54.75 50% 27.38 5913 3548 2365
365
365
365
365
365
365
365
9
10
11
12
12
12
12
50
50
50
50
50
50
50
437
481
529
582
582
582
582
酒店测算模型
建筑面积
通过详细的当地酒店市场调研数据，以及项目的定位及客户群体特点，对客房基本体量 配比进行修正，得到合适、匹配的客房区体量比：
2.
其它功能区规 模测算
其它功能区测算原则
酒店其它功能区主要涵盖：商务会议区、餐饮区、健身娱乐区、行政配套区等； 测算说明 根据酒店档次、客房规模 确定行业标准匹配的相关功能区规模；
区域定位
目标酒 店选取
竞争力 对比
获得存量 市场份额
未来市 场分析
酒店规 模确定
根据市场调研 和经验判断， 确定拟建酒店 所能影响到的 最远距离， 并确定区域内 的影响力系数
资料来源：世联地产顾问部
根据对区域内 的酒店调研和 拟建酒店定位 确定能够与新 建酒店产生 竞争关系的 目标酒店 通过对拟建酒店 综合竞争力得分 与目标酒店 竞争力分析， 得出酒店竞争 力得分 和影响力系数， 推算拟建酒店 项目能获得的 存量市场份额
档次打分标准表
规模（间） 得分 内部配套 得分 服务水平 得分 300以上 100 非常完善 100 优 100 251-300 99-80 比较完善 99-80 良好 99-80 201-250 79-60 基本完善 79-60 一般 79-60 200以下 59以下 不完善 59以下 较差 59以下
距离（米） 影响力系数
1000以内 1
1000-2000 0.8
2000-2500 0.6
2500-3000 0.4
3000-4000 0.2
4000以上 0-0.1
注：具体测算过程及相关数据见附件1
四星酒店与本项目直线距离图 8000 6000 4000 2000 0 6678 3654 2709 2583 3213 2331 2079 2268 1449 1323 1 承德宾馆 盛华大酒店 承德大厦酒店 普宁寺上客堂宾馆
酒店市场需求预测模型
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。
酒店投资预测模型1.0
229.5万 月76.5万
458.9万 月76.5万
58.0万 0.0万
1000.0万 30.0万 0.0万
2.0万
1.2万
12.0万 1.0万
7.2万 3.0万
1.0万 1.0万 1.0万 1.0万 1.0万 8.0万 15.0万 10.0万
0.6万 3.0万 0.0万 3.0万 3.0万 0.0万 0.0万
20%
水费支出
2%
电费支出
3%
煤气、天然气
1%
绩效工资
5%
营销费用
10%
财务手续费
1%
各项税费
5%
现金成本小计
现金利润
会计利润
会计利润率
月 127.5万
1季度 筹建期
第一年
2季度
3季度
4季度
第一年小计 达保本收入20% ############ 达保本收入60%
0.0万
76.5万 月25.5万
153.0万 月51.0万
酒店预测分析表
建筑面积：1000 ㎡。
项目
保本收入 收 入 预期收入
月均收入
调整系数（物价因素）
资本性投资成本
固定成本/费用Biblioteka 经营性租金 员工宿舍租金及 水电 固定人力成本
电信费用
办公费用
招待费用
维修费用
差旅费用
车辆费用
利息支出
折旧费用
开办费摊销
其他费用
变动成本
55%
客房消耗品
5%
洗涤成本
3%
餐饮部材料成本
10%
3.8万 2.3万 15.3万 1.5万 2.3万 0.8万 3.8万 7.6万 0.4万 3.8万 123.9万 -47.4万 -122.4万 -160%
酒店收入估算预测模型
伤0.3%，生育0.8%，公积金12%，合计比例为：44.1%
待散客1000位
6月份
7月份
8月份
9月份
10月份
20 50.00% 310 1,200.00 372,000 30 30.00% 279 600.00 167,400 539,400 226,020 107,880 873,300 48,032 26,505 79,107 32,364 137,976 106,740 47,072 10,240 23,100 30,000 37,200 50,000 30,000 10,000 344,352 100,000% 310 800.00 248,000 30 0.00% 0 0 248,000 175,800 49,600 473,400 26,037 13,950 61,530 14,880 90,360 90,000 39,690 7,840 17,101 40,000 24,800 50,000 30,000 10,000 309,431 100,000 -52,428
酒店项目年度经营预算（模型）
项目 房间数 出租率 豪华客房房费 间夜数 收入 平均房价 房费收入 房间数 出租率 营业收入 标准间房费收 间夜数 入 平均房价 房费收入 房费收入小计 餐饮收入 酒吧收入 合计 营业税金 客房成本 餐饮成本 营业成本 酒吧成本 合计 人员工资 职工保险及福利 水费 电费 燃气(煤炭) 营业费用 销售佣金 市场费用 日常运营费用 不可预见费用 费用合计 预提折损重装费用 利润
20 20 20 20 50.00% 70.00% 100.00% 100.00% 310 434 620 620 1,200.00 1,200.00 1,200.00 1,200.00 372,000 520,800 744,000 744,000 30 30 30 30 50.00% 70.00% 100.00% 100.00% 465 651 930 930 800.00 800.00 800.00 800.00 372,000 520,800 744,000 744,000 744,000 1,041,600 1,488,000 1,488,000 259,500 315,300 399,000 399,000 148,800 208,320 297,600 297,600 1,152,300 1,565,220 2,184,600 2,184,600 63,377 86,087 120,153 120,153 34,875 48,825 69,750 69,750 116,775 110,355 139,650 139,650 44,640 62,496 89,280 89,280 196,290 221,676 298,680 298,680 127,200 142,080 164,400 164,400 56,095 62,657 72,500 72,500 11,914 14,391 18,108 18,108 27,285 33,478 42,769 42,769 20,000 20,000 20,000 20,000 37,200 52,080 74,400 74,400 50,000 50,000 50,000 50,000 30,000 30,000 30,000 30,000 10,000 10,000 10,000 10,000 369,694 414,687 482,177 482,177 100,000 422,940 100,000 100,000 100,000 742,770 1,183,590 1,183,590
宾馆预定策略数学建模
摘要本题为宾馆的预定策略问题，涉及价格制定和经营策略问题。
通过对题目中提供的数据，以及对所要求解的问题的分析，本小组认为符合时序预测问题的基本条件。
对于第一问，要求估计第九周和第十周参考标准间房价，属于短期预测。
将对未来价格的预测问题分解为两个问题：对一周内各天价格所占一周内总价的比例，和各周价格变化趋势适。
采用多段的、三次多项式趋势外推法解决第一个问题，模型的误差最大为0.39%，可见模型是十分精准的；同时采用三次多项式外推和一次移动平均法求解第二个问题，通过对比，一次移动平均法比趋势外推得到的数据，与已知数据更为符合。
同时，其预测值比较符合经济规律，因而，其预测结果具有可靠性。
对于问题二，宾馆采用升级客房档次或赔款来解决超额接受客房预订的纠纷。
采用独立重复试验概型可以得到k个客人取消订单的概率；在计算出宾馆利润的期望值，通过在赔偿和客房数量上的限制条件，和保证宾馆最大利润的目的，可以确定出宾馆超额提供预定的最大数。
对于问题三，要求为宾馆制定一个长期的经营策略，通过一二问的分析，可以得出合理的方案。
一．问题重述某著名的旅游城市的A级宾馆主要提供举办会议和游客使用的。
客房通过电话或互联网预定，这种预定具有很大的不确定性，客户很可能由于各种原因取消预定。
宾馆为了争取更大的利润，一方面要争取客户，另一方面要降低客户取消预定遭受的损失。
为此，宾馆采用一些措施。
首先，要求客户提供信用卡号，预付第一天房租作为定金。
如果客户在前一天中午以前取消预定，定金将如数退还，否则定金将被没收。
其次，宾馆采用变动价格，根据市场需求情况调整价格，一般来说周末价格比较高。
研究的问题是：(1) 试建立客房预定价格的数学模型，并对以下实例作分析。
表1给出了某宾馆8周标准房价格(单位: 美元)，用你的模型说明价格变动的规律，并据此估计第9周和第10周的标准房参考价格。
你还可以收集更多的数据来验证你模型的价值（要求注明出处）。
（2）在旅游旺季，宾馆往往可以预定出超过实际套数的客房数, 以减低客户取消预定时宾馆的损失。
南昌现代精品酒店酒店经营收入数据模型估算
南昌现代精品酒店酒店经营收入数据模型估算酒店经经收入据算数估经代社经经的经展～促经了酒店经的投经经潮～投经者投经一酒店～必经在投经前经若干经经会个数据经行科经经分析～经酒店可能形成的收入成本水平经行算～经而经投经的经经经行有效经经。
酒学与估从店管理者在借经西方经家经经据的基经上～在星经酒店的具经经程中～通经反经经经和探经～达国数体运推演出了一批符合中情的经经据～在此以经经常用的经算模经经酒店的经经据模型经行经述国国数运数～并个以海口一在建的五星经商经酒店经例～作经用经例分析。
A酒店经投经经元;其中土地成本经元,～经金源经经本金来经元～经行经款经元。
酒店A 8 4 4 4 建筑面经万～共有客房经～配套经、餐经、经经和商经等经经经目～其中餐经、经经和商经会6.2 M 2 400出租经经～经年月正式经经。
2012 12一、收入据模型的经用数酒店经经收入据算数估酒店正常经经收入的算方法,可以用酒店有效投经;不含土地成本, 估来估算～或*38% 用酒店每平方米建筑面经经生大经元的经经收入算～经算经可以用修正经价收入经来估个估来2000经。
按此算～数估酒店的经经收入经在万元;除土地成本后的有效投经扣经元 A 15200 4 *38% ,至万元建筑面经万元。
12400 ( 6.2 M 2 *2000 )酒店平均房价的算方法,一般用地房地经的平均房价经行推算～五星经酒店平均房价估当相于地房地经最高平均房价的当当～四星经酒店平均房价在五星经酒店平均房价基经上乘10%以～三星经酒店平均房价在五星经酒店平均房价基经上乘以。
按此算～估酒店的80% 60% A 平均房价经在元之经。
1000-1200按地经经情经算经经收入当况经经收入客房收入餐经收入其他收入 = + +案例经用的经经据,按地经经情算淡季客房出租率几个数当况估,～旺季客房出租率 60 80 ,～淡季平均房价元天～旺季平均房价元天～由于本案例中餐经;含经室经会600 / 800 /租经,、西餐经、经、棋牌室、商经中心经经中心均经出租经经咖啡不算经经收入估。
【干货】酒店运营之酒店当日订数据模型及动态调价
酒店当日订数据模型及动态调价
前言背景：前些年在青岛一家中端快捷酒店学习，跟着一位老店长见习酒店日常管理，酒店位于商务生活商圈核心，WALK IN客人较多，前台报价显得很重要，其中几个经典“看人推荐、看时报价”，来客问好之后一句话术“您几位住，标间还是大床，住几晚”，那么为什么网络预订的价格还是一天固定不变呢？互联网应该更能够精准解决这个“看人推荐、看时定价”，“看人推荐”需要平台数据支持“千人千面”的用户画像推荐，那么“看时报价”就分享一下酒店如果在网络预订渠道分段分时定价：
酒店某天的基本数据情况：
如图1
备注：
RevPAR是Revenue Per Available Room的缩写，指每间可供租出客房产生的平均实际营业收入
RevPar=客房总收入/客房总数量
RevPar=实际平均房价×出租率
出租率=已出租客房总数/客房总数量
实际平均房价=客房总收入/已出租客房总数
通过OTA、美团、飞猪旅行等网络预订渠道收集近2周的订单时间，按照每小时一个间隔落点，通过EXCEL下面是根据青岛一家中端酒店提供的当日住订单数据做出的模型：
如图2
一张图就看清一天之中的预定的“淡旺季”，11点和18点分别是上升和下降的时间点，12点和20点分别是平均值界点，那么在预定低谷的时候如何制定价格策略，首先确定分段价格的区间，如上图就是00:00-12:00早定时间段、12:00-20:00标准价时间段、20:00-23:59尾房时间段；那么早定和尾房价格如何定：就是价格策略如果吸引更多的用户，那就早上可以最低价周边1-2公里同级别的中端或者三星酒店的价格，晚上最低起价一定是持平周边下一级队友快捷酒店的价格；
下面看一下这家酒店的价格制定：如图3
经过定价后酒店的数据变化：
如图4。
酒店预算预测方案
酒店预算预测方案背景酒店预算预测是酒店管理过程中的一个重要环节。
通过合理的预算预测，可以帮助酒店在经济上更好地运营，提高经济效益，也可以帮助酒店管理人员更好地了解酒店的经营情况，及时调整经营策略。
因此，制定一套行之有效的酒店预算预测方案，对酒店的经营具有重要意义。
预算预测的步骤酒店预算预测分为以下几个步骤：第一步：分析酒店过去的表现这一步需要分析酒店在过去一段时间内的收入、支出情况，包括餐饮、客房、会议等方面的收入和支出。
通过分析过去的表现，可以了解到酒店的销售趋势和市场策略运作效果，并作为预测的参考基础。
第二步：制定预算目标酒店预算预测的目标应该是现实可行的，考虑到酒店的市场环境和历史数据，以及未来的发展趋势。
因此，酒店管理人员需要在制定预算目标时，考虑酒店的现状，同时也需要考虑市场的动态变化，以及未来的发展趋势，确保目标的合理性和可行性。
第三步：收集数据为了保证预算预测的有效性，酒店需要收集足够的数据。
这些数据包括酒店的历史销售数据、客户资料、市场和竞争状况信息、市场需求和消费者行为等方面的数据。
通过收集这些数据，可以帮助酒店管理人员更好地了解市场需求，制定有效的市场策略。
第四步：制定预算计划在收集足够的数据后，酒店的管理人员需要根据实际情况和制定的预算目标，制定相应的预算计划。
预算计划应该包括预测的收入、支出、利润、现金流、投资和资产负债等方面的内容，同时需要将这些细分为不同的时间段、不同的市场、不同的产品和服务。
第五步：监控预算执行情况制定好预算计划后，酒店管理人员需要加强预算的执行监测，及时调整预算计划。
在监测过程中，酒店需要及时反馈信息，对预算执行的情况进行评估，根据评估结果对经营策略进行调整，确保酒店预算的有效实施。
预算预测的作用酒店预算预测的作用主要有以下几个方面：优化酒店经营策略酒店预算预测可以帮助酒店管理人员了解市场的动态变化，并随时调整酒店经营策略。
通过预算预测，酒店管理人员可以制定出最合适的经营策略，从而提高经营效率和经济效益。
酒店经营收入数据模型估算
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 ) 。
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2010年中国矿业大学（北京）第三届数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学（北京）数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为：26参赛队员(打印并签名) ：姓名____________学号_____________参赛院系____________姓名____________学号_____________参赛院系___________姓名____________学号_____________参赛院系___________日期： 2010 年 5 月 23日未找到目录项。
2010年中国矿业大学（北京）第三届数学建模竞赛评阅页总分：奖项：客房预定的价格和数量问题摘要本文通过综合分析宾馆的月平均价格和对宾馆定价进行研究，且根据生活经验和经济学知识、宾馆管理策略等方面，对经济的发展状况进行假设，进而建立一个合理的数学模型。
对于第一个问题，酒店给出了2005年到2010年的标准间月均价格，对于这么多的数据，初看杂乱无章，但目前要进行一个有条理，有逻辑的处理，这是一个非常冗杂的过程。
对此，我们借助于MATLAB 软件和EXCEL 软件进行数据处理，把处理后的数据在进行分析。
在这个过程中，我们首先借助EXCEL 绘出每一年的月均变化规律，然后观察曲线的走势，把2006-2009年这四年的图像进行比较，初步确立每一年的变化情况，初步假设函数关系。
在这之后，再用MATLAB 软件，进行描点、绘图、最后拟合函数，把拟合出来的函数和最初假设的进行比较，综合分析，再结合实际经济发展的状况，确立初数学模型。
在分析之后所建立的数学模型中，我们根据实际情况，设中国近几年经济稳步增长，据此，我们在有效数据分析中舍弃了2006年和2007年的数据，然后用具有可比性的2008年和2009年的数据进行函数的求解。
在求解过程中，为使函数精确，我们又采取了分段求解的方法，并且对于某些月份价格的突变进行单独的求解。
最后用拟合出来的函数算出预测值，再把这些值和实际2010年的真实值进行比较，求出相对误差。
除此之外，为验证预测数据的可靠性，我们求出每年的最高值和最低值之差（每一年的值基本不变），然后与我们预测数据的最高值和最低值经行比较，从而验证模型建立函数求解的可靠。
对于问题二,我们先将模型中涉及的各个量设为变量，通过求解客房利润的数学期望，将利润期望值()E s 和客房费用之差()E s f -最为衡量客房盈利状况的指标，同时将确定被挤掉客人数量的的概率作为信誉损失的大小，再通过市场调查，确定宾馆收支平衡客房的入住率，模型建立完成后再根据现状设定其中的变量，然后将假定的预订房间数带入模型，由利润及信誉损失大小确定假定值是否合适，最后即得各类客房预订数。
客房预定价格和数量之建模求解一、问题重述本问题是一个宾馆客房预订的价格和数量的合理安排的问题。
由于客房通过电话或互联网预定的不确定性很大，客户很可能由于各种原因取消预定。
为此，宾馆采用一些措施。
首先，要求客房提供信用卡号，预付第一天房租作为定金。
如果客户在前一天中午以前取消预定，定金将如数退还，否则定金将被没收。
其次，宾馆采用变动价格，根据市场需求情况调整价格，一般来说旅游旺季价格比较高，淡季价格略低。
在旅游旺季，宾馆往往可以预定出超过实际套数的客房数, 以减低客户取消预定时宾馆的损失，但是万一届时有超出客房数的客户出现, 宾馆要通过升级客房档次或赔款来解决纠纷, 为此宾馆还会承担信誉风险。
表中列出了2005年10月～2010年3月期间，每月标准间平均价格。
我们的任务就是建立模型说明价格变动的规律，并据此估计未来一年内的标准房参考价格，并未宾馆制定合理的预定策略。
二、问题分析顾客通过电话或互联网预定客房，预定具有很大的不确定性因数，由于要求一个良好的信用问题和一个高质量的服务态度，不可能对订房顾客进行收费，但如果不收取费用，必然会遇到定了房却又不来的情况，这样便会使得后订房的顾客没有机会订房，而且宾馆住房没有人住，收益下降的问题。
一方面要争取客户，另一方面要降低客户取消预定遭受的损失。
对此，酒店采取了半收费得方法，即：首先，要求订房客房提供信用卡号，预付一定的房租作为保险定金。
如果客户在前一天中午以前取消预定，定金将如数退还，否则定金将被没收，作为取消订房给酒店带来损失的补偿。
其次，宾馆采用变动价格，根据市场需求情况调整价格，一般来说旅游旺季价格比较高，淡季价格略低。
针对动态价格这个问题，如果动态定价的话，就需要一个预定动态价格的依据。
目前，这个酒店给我们提供了近几年的月份价格走向，我们可以通过对这个价格走向的动态分析。
但由于实际情况的偶然性，表中的某些数据需要进行处理，比如2006年和2007年的数据距现在的时间已经比较长了，在这个日新月异的社会中，这两年的数据参考性价值就应该低于2008年和2009年的。
用MATLAB和excel 等软件对数据进行处理，并得出一定的规律，然后预测出今后一年或几年的价格。
对于问题二，从客房利润来考虑，由于客房利润是随机变量，这时就需要用数学期望来考察。
从客房盈利状况和被挤掉客人数量的概率来制定合理的预定策略。
三、模型假设（1）国家法定节假日等影响旅游淡季旺季的因素不变，即每年的旅游淡季旺季不变；（2）每年相同时期旅客人数基本相同，每年旅客变化趋势基本相同；（3）国家总体经济环境呈平稳上升趋势，物价水平平稳上升，人民币币值基本，不变；（4）表中数据均为真实准确数据；（5）酒店服务质量与酒店信誉基本不变；（6）酒店标准间每年最高定价呈线性关系；（7）政府和行业组织的价格约束不变；（8）无社会、政治形势影响客源及经营费用；（9）行业竞争不变即当地酒店数量无较大变化；（10）取消预订宾馆的客户在所有预定客户中所占比例基本不变；（11）已订票客人按时入住预订客房是相互独立的随机事件；（12）设f为为酒店客房一天的管理费用，且旅客是否入住对f影响不大；（13）假设房间种类预定之间没有联系。
四、模型建立、求解与验证问题一：1.模型建立作出2005年10月到2010年3月标准间月平均价格统计折线图：图（1）为提高所取数据精确度，取各年内两个最高（最低）预定价格的平均值作为相应年份的最高（最低）预定价格，将所有数据输入Excel,并得到最高（最低）预定价格变化曲线图，如下：图（2）图（3）观察图（1），易得结论：宾馆各年标准间预定价格变化曲线大体相同，即各年内价格变化的规律是基本相同的。
图（2）、（3）表明标准间预定价格最大值、最小值成整体上升趋势而各年两者之差又基本不变，即价格为随年份稳步上升，这进一步证明了各年价格变化规律相同的结论。
由客观规律知，一年内旅游淡旺季变化走势有较大变化，不同时间段宾馆预定价格变化趋势因淡旺季的变化而大有不同，故此处宜将变化趋势不同的部分独立开来，以求的更加精确的曲线函数。
观察2006——2009年标准间定价变化曲线可知，每年1—5月基本呈线性变化，后七个月（去掉九月）呈抛物线走势即曲线函数应为二次函数，对于九月，因其变化与后七个月的整体变化趋势相差较大，故为提高精确度应将其挑出单独研究，现将2006——2009定价趋势图拆分如下：观察以上四图，可知2006、2007两年标准间变化规律基本相同，2008、2009两年标准间变化规律基本相同。
而根据客观规律，2010年标准间定价走势应与较近的年份即2008、2009年较接近，故为了使模型更准确，此处应选取2008、2009年的价格走势作为模型建立的根据。
再观察2008、2009年价格走势图，可发现每年前五月呈线性变化；后七个月（去掉九月）呈抛物线走势即曲线函数应为二次函数，对于九月，因其变化与后七个月的整体变化趋势相差较大，故为提高精确度应将其挑出单独研究。
综合以上分析，设：2008年1—5月定价趋势线为 200820082008y a t b =+2009年1—5月定价趋势线为 200820092009y a t b =+2010年1—5月定价趋势线为 201020102010y a t b =+2008年6—12月定价趋势线为 20082200820082008Y m t n t q =++2009年6—12月定价趋势线为 20092200920092009Y m t n t q =++2010年6—12月定价趋势线为 22010201020102010Y m t n t q =++2010年九月的定价为 Z（其中y 、Y 表示月份标准间定价，t 表示相应月份数）2.模型求解2.1、一到五月份的求解将2008年和2009年1-5月定价用Matlab 分别做出变化曲线，并拟合函数如下：2008年1-5月：1 1.52 2.53 3.54 4.552008年1-5月标准间平均价格曲线图由Matlab 程序可得（Matlab 程序见附件程序1）：a 2008= 27.2000b 2008=346.0000即程序拟合函数为：y 2008= 27.2000t+346.00002009年1-5月：1 1.52 2.53 3.54 4.552009年1-5月标准间平均价格曲线图由Matlab程序可得（Matlab程序见附件程序2）：=29.0000a2009=364.4000b2009即程序拟合函数为：= 29.0000 t+364.4000y2009把2008年和2009年1-5月图形用MATLAB合在一起，如图：Array1 1.52 2.53 3.54 4.552008年和2009年1-5月标准间平均价格曲线合图由图形可知：2008年和2009年1-5月份的价格都近似成一条直线，斜率近似相等，且2009年均比2008年高一个近似相等的常数，这恰好吻合模型假设的经济稳步增长假设。
因为变化趋势相同，可知2010年1-5月的变化曲线斜率应该和前两年相等，取平均值得：a 2010=27.229.02=28.1根据经济增长稳步变化得：b 2010=b2009+（b2009– b2010）=382.8即2010年1-5月的拟合函数为：y2010=28.1t+382.8代入t = 1 , 2 , 3 , 4 , 5 可得2010年1-5月的预测价格分别为：2.2、六到十二月份的求解将2008年和2009年6至12月定价用Matlab分别做出变化曲线，并拟合函数如下：（注：由于9月的价格有突变情形，MATLAB作图的时候9月的数据经过拟合。