供給不確定性與被拒登機賠償對於艙位控管政策之影響

為顯示供給不確定性與被拒登機賠償對訂位政策之影響，以下以訂位規模 5 供給不 確定性之參數 sd=1 與被拒登機賠償倍數 d=1 為基礎(如圖 4.10(a))，探討在供給不確定性 之參數與被拒登機賠償倍大幅變動後，其訂位政策的差異。其中圖 4.10(b)將被拒登機的 賠償倍數由 2 提升到 10，圖 4.10(c)將供給不確定性之參數由 1 增加至 8，圖 4.10(d)則同 時提升供給不確定性之參數至 8 與被拒登機賠償倍數至 10。

比較當更動供給不確定性參數與被拒登機賠償參數時，對於艙位控管政策的影響狀 況，可分析得知以下幾點：

1. 被拒登機的賠償倍數增加(如圖 4.10(b))時，則保留未售出的艙位數增加，如 圖最下緣白色部分，這是因為航空公司為減少收益之損失，而將更謹慎判 斷是否接受可能造成被拒登機情況之訂位需求。

2. 供給越不確定時(如圖 4.10(c))，由於此時被拒登機之機率增加，為減少被拒 登機賠償之損失，故會保留艙位售給較高費率艙等的需求。因此可看出艙位 控管政策之接受費率艙等邊界會往上移。

3. 當同時考慮供給不確定與被拒登機賠償時，若無法盡量降低其中一項的數值 時，將會使得整個期望總收益與訂位政策有大幅度的變化。由圖 4.10(d)可以 發現，艙位控管政策之接受費率艙等邊界往上移的幅度增加許多並保留更多 艙位未出售。

4. 由上述總結，當供給越不確定時，則應該減少被拒登機的賠償，或考慮放鬆 賠償的條件﹔像是保證下班飛機一定會上去，或者是限制貨物為固定的時間 配上機而非固定上某架班機等。而當供給十分確定時，由於總艙位數的變化 十分小，因此被拒登機的貨物也十分有限，則可盡量將被拒登機的賠償放大 以吸引顧客。

(a) Request Size =5, d=2, sd=1

Booking Capacity

Decision Period

(b) Request Size =5, d=10, sd=1

Booking Capacity

Decision Period

(c) Request Size =5, d=2, sd=8

Booking Capacity

Decision Period

(d) Request Size =5, d=10, sd=8

Booking Capacity

Decision Period

不接受訂位

只接受最高費率艙等的訂位

只接受最高與次高費率艙等的訂位 三種費率艙等訂位皆接受

圖 4.10 不同供給分配標準差與被拒登機賠償倍數之訂位政策 資料來源：本研究整理

4.5 小結

由上述分析可以發現，可以發現當只考慮單席訂位時，若代入一些實際數據到模式 中，則可以得到與 Lee＆Hersh 文獻中相近的答案，惟當決策時段靠近班機起飛前，若 剩餘艙位將影響此時是否會有被拒登機的艙位發生時，則這部分的艙位之邊際收益將明 顯有偏高的情形(參圖 4.1 與圖 4.3)。而到了多席訂位時，經由對於被拒登機賠償與供給 不確定性之敏感度分析，則可發現當艙位具有供給不確定性時，將會使得期望總收益伴 隨著某種程度的減少。並且由於模式中加入考慮供給不確定性與被拒登機的賠償，因而 會使得航空公司有可能會保留部分的艙位閒置而不予出售，這也是與航空客運艙位控管 策略中最大的不同點－航空客運總是盡量將所有艙位售出。

在此使用的範例皆假設需求到達的情況與實際供給艙位量一致，而得出上述種種結 論。而當艙位的需求與供給量不一致時，目前可大略得知被拒登機賠償與供給不確定性 對於期望總收益之影響大致與圖 4.7 與圖 4.8 的曲線趨勢大略相同﹔其管理決策上的異 同則有待商榷。