酒店網(wǎng)上預(yù)訂價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)衡量研討

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一、引言

酒店業(yè)作為一個(gè)市場(chǎng)化程度較高的行業(yè)，其客房?jī)r(jià)格必然會(huì)隨著市場(chǎng)因素的變化而產(chǎn)生波動(dòng)，而酒店客房?jī)r(jià)格的波動(dòng)會(huì)使酒店經(jīng)營(yíng)者面臨一定的財(cái)務(wù)及管理風(fēng)險(xiǎn)，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(duì)酒店網(wǎng)上預(yù)訂價(jià)格進(jìn)行分析研究，運(yùn)用一定的方法掌握其波動(dòng)的規(guī)律，對(duì)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)與評(píng)估是酒店經(jīng)營(yíng)管理過程中重要的一環(huán)，然而目前對(duì)酒店風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)等，而作為市場(chǎng)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?jī)r(jià)格及其所包含的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究則尚不多見，如宗計(jì)川等就對(duì)影響酒店網(wǎng)上預(yù)定價(jià)格的因素進(jìn)行了研究。而在價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)研究方面，基本都集中于對(duì)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(duì)中國石油企業(yè)跨國并購的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究；張峭等也運(yùn)用VaR方法對(duì)畜產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)的實(shí)際情況對(duì)酒店業(yè)預(yù)定價(jià)格的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析，并探討酒店市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的有效方法，為酒店市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(jí)酒店的月度預(yù)定價(jià)格指數(shù)進(jìn)行分析，以探討上述方法度量酒店市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的可行性，并對(duì)各星級(jí)酒店的價(jià)格市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行分析對(duì)比。

（一）數(shù)據(jù)整理及總體風(fēng)險(xiǎn)特征分析

各星級(jí)酒店的月度預(yù)定價(jià)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(gè)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(jià)格，并對(duì)一個(gè)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(jí)酒店的預(yù)定價(jià)格指數(shù)。目前，同程網(wǎng)上的各星級(jí)酒店包括了全國27個(gè)省市自治區(qū)，111個(gè)城市的幾千家酒店，所以其能夠較好地反映全國各星級(jí)酒店每月市場(chǎng)需求變化情況。得出各個(gè)星級(jí)酒店價(jià)格市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，從而可以分析出哪幾個(gè)星級(jí)的酒店價(jià)格更易受到市場(chǎng)因素的影響。如研究方法分析中所述，由于直線滑動(dòng)平均法的優(yōu)點(diǎn)，本文采用其對(duì)各星級(jí)酒店的市場(chǎng)預(yù)定價(jià)格指數(shù)趨勢(shì)進(jìn)行擬合，經(jīng)模擬比對(duì)，步長(zhǎng)選為12，各星級(jí)酒店的實(shí)際預(yù)定價(jià)格序列與趨勢(shì)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(jià)格指數(shù)，A2SM、A3SM、A4SM、A5SM分別是以上各星級(jí)酒店的模擬趨勢(shì)值。在利用時(shí)間序列進(jìn)行分析之前，應(yīng)當(dāng)對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，這是為了保證時(shí)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(shí)間序列的數(shù)字特征會(huì)隨時(shí)間變化而變化，這就會(huì)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(duì)各星級(jí)酒店市場(chǎng)價(jià)格的RSV序列進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，四個(gè)級(jí)別酒店的市場(chǎng)價(jià)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(jí)酒店的市場(chǎng)價(jià)格的RSV序列均為平穩(wěn)序列，可對(duì)該序列進(jìn)行進(jìn)一步的分析。各星級(jí)酒店市場(chǎng)預(yù)定價(jià)格RSV序列的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量如下表所示。從表1可以看出：

（1）各酒店市場(chǎng)價(jià)格RSV序列的均值都略大于0，表明各星級(jí)酒店的市場(chǎng)價(jià)格都是圍繞其長(zhǎng)期趨勢(shì)值上下波動(dòng)，且市場(chǎng)價(jià)格高于趨勢(shì)價(jià)格的時(shí)期較多；

（2）酒店的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可能很大，其市場(chǎng)價(jià)格的相對(duì)隨機(jī)波動(dòng)的最小值均在10％以上；

（3）經(jīng)濟(jì)型酒店的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)價(jià)格低于平均價(jià)格的時(shí)候較多；

（5）經(jīng)濟(jì)型、三星、四星酒店的市場(chǎng)價(jià)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(chǎng)價(jià)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(duì)四類酒店來說，酒店市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并未服從正態(tài)分布。

（二）分布模型估計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)分布分析

為盡可能地選擇恰合酒店價(jià)格市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(duì)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(jí)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(xiǎn)的最優(yōu)分布模型后，利用極大似然估計(jì)法（MLE）對(duì)這三種模型的參數(shù)值進(jìn)行估計(jì)。四類酒店RSV風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)概率分布及其參數(shù)估計(jì)值如下表。

（三）VaR（市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(jià)格風(fēng)險(xiǎn)并不簡(jiǎn)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(huì)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(jià)格市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)隨機(jī)波動(dòng)（RSV）后，直接對(duì)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(shí)也沒有為了省略檢驗(yàn)過程量而簡(jiǎn)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(duì)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值（VaR）可用于衡量酒店網(wǎng)上預(yù)訂價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)

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

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

由以上分析可以看出，物價(jià)指數(shù)（CPI）的波動(dòng)與酒店預(yù)訂價(jià)格的波動(dòng)存在一定的相關(guān)關(guān)系，雖各星級(jí)酒店預(yù)訂價(jià)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(jià)格的變化與物價(jià)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(jià)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(jià)格存在著正相關(guān)關(guān)系。