Improved Forecast Accuracy in Airline Revenue Management by Unconstraining Demand Estimates fr...

Das Buch "Improved Forecast Accuracy in Airline Revenue Management by Unconstraining Demand Estimates from Censored Data" von Richard H. Zeni beschäftigt sich mit der Verbesserung der Prognosegenauigkeit im Erlösmanagement von Fluggesellschaften. Im Zentrum steht die Problematik, dass traditionelle Nachfrageprognosen oft durch zensierte Daten verzerrt werden, da sie lediglich beobachtbare Buchungen berücksichtigen und nicht die tatsächliche Nachfrage widerspiegeln. Zeni schlägt Methoden vor, um diese Einschränkungen zu überwinden und die zugrundeliegende Nachfrage genauer abzuschätzen. Durch den Einsatz statistischer Modelle und Algorithmen zur Entzerrung dieser Daten wird eine präzisere Vorhersage ermöglicht, was zu optimierten Preisstrategien und einer verbesserten Kapazitätsauslastung führen kann. Das Buch bietet sowohl theoretische als auch praktische Einblicke und richtet sich an Fachleute im Bereich des Revenue Managements sowie an Wissenschaftler, die sich mit Prognosetechniken beschäftigen.