導(dǎo)語：酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格風(fēng)險衡量研討一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、引言

酒店業(yè)作為一個市場化程度較高的行業(yè)，其客房價格必然會隨著市場因素的變化而產(chǎn)生波動，而酒店客房價格的波動會使酒店經(jīng)營者面臨一定的財(cái)務(wù)及管理風(fēng)險，從而影響酒店的經(jīng)濟(jì)效益以及消費(fèi)者福利。因此，通過對酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格進(jìn)行分析研究，運(yùn)用一定的方法掌握其波動的規(guī)律，對酒店進(jìn)行更有效的管理與控制具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。酒店市場風(fēng)險的預(yù)測與評估是酒店經(jīng)營管理過程中重要的一環(huán)，然而目前對酒店風(fēng)險的相關(guān)研究主要都是從酒店內(nèi)部進(jìn)行分析研究的，如：產(chǎn)權(quán)式酒店投資風(fēng)險、財(cái)務(wù)風(fēng)險、產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險等，而作為市場各種因素與酒店整體相互作用并最終體現(xiàn)出的酒店客房價格及其所包含的市場風(fēng)險的研究則尚不多見，如宗計(jì)川等就對影響酒店網(wǎng)上預(yù)定價格的因素進(jìn)行了研究。而在價格風(fēng)險研究方面，基本都集中于對石油等大宗商品、農(nóng)產(chǎn)品的研究，如張意翔等運(yùn)用VaR方法對中國石油企業(yè)跨國并購的價格風(fēng)險進(jìn)行了研究；張峭等也運(yùn)用VaR方法對畜產(chǎn)品市場價格風(fēng)險進(jìn)行了研究。本文利用已有的研究成果，并結(jié)合酒店市場的實(shí)際情況對酒店業(yè)預(yù)定價格的市場風(fēng)險進(jìn)行實(shí)證分析，并探討酒店市場風(fēng)險衡量的有效方法，為酒店市場風(fēng)險的有效管理提供一定的量化依據(jù)。

二、實(shí)證研究

本部分的實(shí)證研究將利用各星級酒店的月度預(yù)定價格指數(shù)進(jìn)行分析，以探討上述方法度量酒店市場風(fēng)險的可行性，并對各星級酒店的價格市場風(fēng)險值進(jìn)行分析對比。

（一）數(shù)據(jù)整理及總體風(fēng)險特征分析

各星級酒店的月度預(yù)定價格指數(shù)數(shù)據(jù)來自于同程網(wǎng)，樣本區(qū)間為2006年1月至2011年9月，共69個月，該數(shù)據(jù)是同程網(wǎng)在統(tǒng)計(jì)顧客通過其網(wǎng)站預(yù)定的酒店價格，并對一個月來的全部相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理得出的各星級酒店的預(yù)定價格指數(shù)。目前，同程網(wǎng)上的各星級酒店包括了全國27個省市自治區(qū)，111個城市的幾千家酒店，所以其能夠較好地反映全國各星級酒店每月市場需求變化情況。得出各個星級酒店價格市場風(fēng)險的大小，從而可以分析出哪幾個星級的酒店價格更易受到市場因素的影響。如研究方法分析中所述，由于直線滑動平均法的優(yōu)點(diǎn)，本文采用其對各星級酒店的市場預(yù)定價格指數(shù)趨勢進(jìn)行擬合，經(jīng)模擬比對，步長選為12，各星級酒店的實(shí)際預(yù)定價格序列與趨勢值如圖1所示：其中A2、A3、A4、A5分別代表了經(jīng)濟(jì)型、三星、四星、五星酒店的實(shí)際預(yù)定價格指數(shù)，A2SM、A3SM、A4SM、A5SM分別是以上各星級酒店的模擬趨勢值。在利用時間序列進(jìn)行分析之前，應(yīng)當(dāng)對其穩(wěn)定性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，這是為了保證時序數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算都是建立在序列平穩(wěn)基礎(chǔ)上的，若序列不平穩(wěn)，就代表了時間序列的數(shù)字特征會隨時間變化而變化，這就會使得通過分析序列已知信息而掌握序列整體的隨機(jī)性很難做到。本文利用ADF檢驗(yàn)及KPSS檢驗(yàn)對各星級酒店市場價格的RSV序列進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，四個級別酒店的市場價格的月度RSV序列都在1％顯著水平下，在ADF檢驗(yàn)中拒絕了原假設(shè)（非平穩(wěn)）及在KPSS檢驗(yàn)中接受了原假設(shè)（平穩(wěn)），因此表明了各星級酒店的市場價格的RSV序列均為平穩(wěn)序列，可對該序列進(jìn)行進(jìn)一步的分析。各星級酒店市場預(yù)定價格RSV序列的簡單統(tǒng)計(jì)量如下表所示。從表1可以看出：

（1）各酒店市場價格RSV序列的均值都略大于0，表明各星級酒店的市場價格都是圍繞其長期趨勢值上下波動，且市場價格高于趨勢價格的時期較多；

（2）酒店的市場風(fēng)險可能很大，其市場價格的相對隨機(jī)波動的最小值均在10％以上；

（3）經(jīng)濟(jì)型酒店的市場風(fēng)險最大，其RSV序列的標(biāo)準(zhǔn)差、最大值均大于其余三類酒店；

（4）四類酒店的偏態(tài)系數(shù)均為正，表明四類酒店的市場價格低于平均價格的時候較多；

（5）經(jīng)濟(jì)型、三星、四星酒店的市場價格RSV的P值都接近于0，說明在5％的顯著水平下三類酒店的市場價格RSV均拒絕了服從分布的原假設(shè)，而五星酒店雖以37．83％的概率接受了正態(tài)分布的原假設(shè)，但概率值很低，所以對四類酒店來說，酒店市場風(fēng)險并未服從正態(tài)分布。

（二）分布模型估計(jì)及風(fēng)險分布分析

為盡可能地選擇恰合酒店價格市場風(fēng)險的概率分布模型，本文使用Easyfit5．4中已有的61種概率分布模型為擬合檢驗(yàn)的對象，并運(yùn)用AD檢驗(yàn)、K－S檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)選出適合每星級各自最優(yōu)的概率分布模型。依據(jù)最優(yōu)概率分布模型的選擇標(biāo)準(zhǔn)，本文選取了Hyperbolicsecantdistribution作為擬合五星酒店RSV的最概率分布模型，Cauchy分布為擬合四星及三星酒店RSV的最優(yōu)概率分布模型，Burr分布為擬合經(jīng)濟(jì)型酒店RSV的最優(yōu)概率分布模型。選定了擬合各酒店RSV風(fēng)險的最優(yōu)分布模型后，利用極大似然估計(jì)法（MLE）對這三種模型的參數(shù)值進(jìn)行估計(jì)。四類酒店RSV風(fēng)險的最優(yōu)概率分布及其參數(shù)估計(jì)值如下表。

（三）VaR（市場風(fēng)險值）的計(jì)算

由以上可以確定四類酒店RSV的概率分布函數(shù)，分別為：

三、結(jié)論

（一）酒店網(wǎng)上預(yù)定價格風(fēng)險并不簡單服從正態(tài)分析

在研究分析過程中，人們大都傾向于通過各種建模來使所分析的數(shù)據(jù)基本服從正態(tài)分布，然后再通過正態(tài)分布來分析這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的基本特征。但這些數(shù)據(jù)通過一系列的建構(gòu)轉(zhuǎn)換后往往會失去數(shù)據(jù)本身所包含的一系列信息，造成最終分析結(jié)果偏離了實(shí)際的情況，從而出現(xiàn)該理論分析缺乏實(shí)用性的不利境地。而本文通過提取出衡量酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格市場風(fēng)險的相對隨機(jī)波動（RSV）后，直接對數(shù)據(jù)符合何種概率分布模型進(jìn)行了直接檢驗(yàn)，同時也沒有為了省略檢驗(yàn)過程量而簡單地選取若干特定的概率分布來檢驗(yàn)，而是利用Easyfit包含有61種概率分布的強(qiáng)大功能對每一組數(shù)據(jù)都進(jìn)行了檢驗(yàn)，最終為選取了的Hyperbolicsecantdistribution作為擬合五星酒店RSV的最優(yōu)概率分布模型，Cauchy分布為擬合四星及三星酒店RSV的最優(yōu)概率分布模型，Burr分布為擬合經(jīng)濟(jì)型酒店RSV的最優(yōu)概率分布模型。這一結(jié)果也說明了并非所有數(shù)據(jù)都最符合正態(tài)分布，而是可以從現(xiàn)有的概率分布中選擇最相適應(yīng)的。

（二）市場風(fēng)險值（VaR）可用于衡量酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格風(fēng)險

如引言所述，雖已有運(yùn)用VaR方法用于衡量并購風(fēng)險、農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險，但該方法更多還是運(yùn)用于金融產(chǎn)品的風(fēng)險的度量，但此前還沒有酒店市場風(fēng)險度量的相關(guān)運(yùn)用。本文運(yùn)用了VaR方法對酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格市場風(fēng)險進(jìn)行了度量，雖然出現(xiàn)了如四星級酒店的風(fēng)險下限異常等結(jié)果，但總體上還是較好地對酒店網(wǎng)上預(yù)訂價格市場風(fēng)險進(jìn)行了度量，并將市場風(fēng)險通過具體的數(shù)值的大小來反映，酒店價格市場風(fēng)險VaR既考慮了不同程度風(fēng)險的發(fā)生概率，對酒店市場風(fēng)險的度量結(jié)果更為準(zhǔn)確，同時又將全部風(fēng)險概括為一個數(shù)字，可以使政府相關(guān)管理部門及酒店經(jīng)營者對酒店市場風(fēng)險有一個清晰的認(rèn)識，便于不同酒店市場之間的市場風(fēng)險比較、調(diào)控和管理。因此可以說運(yùn)用VaR方法對酒店所面臨的市場風(fēng)險進(jìn)行度量是可行的。

（三）物價指數(shù)（CPI）、工業(yè)增加值、各項(xiàng)存款與星級酒店預(yù)訂價格存在一定相關(guān)關(guān)系

由以上分析可以看出，物價指數(shù)（CPI）的波動與酒店預(yù)訂價格的波動存在一定的相關(guān)關(guān)系，雖各星級酒店預(yù)訂價格與其的相關(guān)關(guān)系強(qiáng)弱及影響作用方向都有區(qū)別，但可以看出酒店價格的變化與物價的變化之間存在著一定的聯(lián)系。相應(yīng)的工業(yè)增加值的變化與酒店預(yù)訂價格普遍存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系；而各項(xiàng)存的變化則與酒店預(yù)訂價格存在著正相關(guān)關(guān)系。