Capacity allocation and dynamic pricing for air freight transportation
Hava kargo taşımacılığında kapasite ataması ve dinamik fiyatlandırma
- Tez No: 956959
- Danışmanlar: PROF. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Hava kargo endüstrisi, özellikle hızlı teslimat ve yüksek değer gerektiren mallar için en çok tercih edilen taşıma şeklidirler ve kendine özgü bir iş modeliyle küresel ekonomide çok önemli bir rol oynamaktadır. Havayollarının kargo kapasitesi sınırlıdır ve bu durum havayolları için kritik bir sorun teşkil etmektedir. Mevcut kapasiteyi en iyi şekilde kullanmak ve kapasiteyi doğru müşterilere doğru fiyattan satarak en yüksek geliri elde etmek karlılığı doğrudan etkileyen önemli bir husustur. Çalışmada hava kargo firmaları için kapasite tahsisi, talep tahmini ve dinamik fiyatlandırma problemi ele alınmıştır. İlgili problem üç aşamada irdelenmiştir. İlk aşamada kapasitenin ön satışa ayrılacak kısmı belirlenmiştir, ikinci aşamada ön satış haricinde kalan kapasiteyi de dikkate alan bir talep tahmin modeli önerilmiştir, son aşamada ise talep tahmininin girdi olarak kullanıldığı dinamik fiyatlandırma modeli oluşturulmuştur. Dinamik fiyatlandırma modeli sonucunda elde edilen birim gelir önerileri, ilk aşamadaki kapasite tahsisi modelini de besleyecek şekilde modellerin entegrasyonu sağlanmıştır. Hava kargo firmaları limitli kapasiteye sahiptirler ve bu kapasiteyi optimum şekilde kullanmak isterler. Kapasitenin anlaşmalar ile önceden satılması ya da gelecek talepler için satışa açılması mümkündür. Toplam kapasitenin ne kadarının önceden satışı yapılacak anlaşmalara tahsis edileceği, kapasitenin daha etkin bir şekilde kullanılması için oldukça önemlidir. Bu nedenle problemin ilk kısmında kapasitenin doğru şekilde ayrıştırılmasını sağlayacak model önerilmiştir. Problemin kapasite çözümü CVaR ve yapay sinir ağı modelleri ile formüle edilmiş ve modellerin çıktıları karşılaştırılarak optimum sonucu veren model seçilmiştir. Ardından kapasitenin de girdi olarak yer aldığı talep tahmin modellemesi yapılmıştır. Talep tahmini için zaman serisi yöntemleri, regresyon analizi ve yapay sinir ağları kullanışmıştır. Model sonuçları fiili değerler ile kıyaslanarak en iyi sonucu veren model çözüm için seçilmiştir. Hava kargo sektöründe fiyatı etkileyen çok sayıda değişken bulunması ve sektörün karmaşık yapısı nedeniyle, hava kargoda fiyatın dinamik olarak belirlenmesi oldukça çok zor ve karmaşıktır. Bu karmaşıklığın oluşturacağı zorlukları önlemek adına, literatür incelemesine ek olarak sektör uzmanlarının da görüşlerine başvurulmuş ve model girdileri belirlenmiştir. Dinamik fiyatlandırma için SARSA algoritması kullanılarak problem çözümü sağlanmıştır. Çözümlerin değerlendirilmesiyle ve gelecek çalışmalar için önerilerde bulunularak çalışma tamamlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The air cargo industry is of significant importance to the global economy, employing a distinctive business model that makes it the most preferred mode of transportation, particularly for the rapid delivery of high-value goods. Airlines are constrained by limited cargo capacity, which presents a significant challenge for the industry. Maximizing revenue by selling capacity to the most profitable customers at the most advantageous price is an important issue that directly affects profitability. This study addresses the issue of capacity allocation, demand forecasting and dynamic pricing for air cargo firms. It is divided into three steps: the first is the allocation of capacity to allotment sales, the second involves the development of a demand-forecasting model that considers capacity excluding pre-sales, while the third stage entails the creation of a dynamic pricing model using the aforementioned forecast as an input. The unit revenue recommendations obtained from the dynamic pricing model were integrated to feed the capacity allocation model, which is the first stage of the study. Air cargo companies have limited capacity and wish to utilize it optimally. It is possible to pre-sell capacity through agreements or to make it available for future demand. The proportion of total capacity allocated to deals is crucial for more efficient capacity utilization. In the first stage of the problem, a model is proposed for the optimum allocation of capacity. The capacity solution to the problem is formulated with CVaR and ANN models, and the outputs of the models are then compared. The model that yields the optimal result is selected. Subsequently, a demand forecasting model is constructed, incorporating capacity as input. Regression analysis, time series methods, and ANNs were employed for demand forecasting. The values produced by the model were compared with the actual values, and the model that gave the best result was included in the solution. Due to the multitude of variables influencing the price in the air cargo sector and the intricate structure of the sector, it is exceedingly challenging and complex to determine the price dynamically in air cargo. To circumvent the difficulties inherent in this complexity, in addition to a comprehensive literature review, the opinions of industry experts were sought and the model inputs were determined. The problem solution was completed by employing SARSA algorithm for dynamic pricing. The study is concluded by evaluating the solutions and making suggestions for future studies.
Benzer Tezler
- The effect of goal based dynamic pricing and revenue management strategies on airline revenue efficiency: The impacts of dynamic pricing startegies and approaches for the case of Turkish Airlines
Hedef bazlı dinamik fiyatlandırma ve gelir yönetimi stratejilerinin havayolu gelirleri üzerindeki etkisi üzerine bir analiz
SENCAN TAŞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Sivil HavacılıkYeditepe Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DURSUN ARIKBOĞA
- Application of a multi period multi retailer price decision and inventory allocation model
Çok periyotlu çok perakendecili fiyat karar ve envanter tahsis modelinin uygulaması
İREM ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET REFİK GÜLLÜ
- Stokastik talep altında telekomünikasyon ağlarındaki aracı firmalara yönelik kar en büyüklemesi problemi
Profit maximization problem for intermediaries in telecommunication networks under stochastic demand
HASAN HÜSEYİN TURAN
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN
- Gelişmekte olan ülkelere yönelik uluslararası sermaye hareketleri ve Türkiye
International capital flaws to emerging markets Turkey
SERKAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ÖZLEM KOÇ
- Origin and destination based demand of continuous pricing for airline revenue management
Havayolu gelir yönetimi için sürekli fiyatlandırma yapısında başlangıç ve varış yerine dayalı talep tahmini
MEHMET MELİH DEĞİRMENCİ