A prática de overbooking em transporte aéreo é o resultado de uma estratégia mais ampla, conhecida como Gerenciamento de Receitas (Revenue Management), que visa otimizar o faturamento da firma. Neste contexto de complexidade da tomada de decisão, investir na habilidade de fazer previsões acuradas de demanda e, sobretudo, do processo de chegada de pedidos nos Sistemas de Reservas, confere vantagens competitivas relevantes à empresa e melhor desempenho no mercado. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma modelagem do processo de chegadas nos Sistemas de Reservas de companhias aéreas, sendo extensÃvel para firmas prestadoras de serviços em geral. Tendo como base um conjunto de informações reais, coletadas junto a uma operadora da Ponte Aérea Rio de Janeiro-São Paulo, o estudo promove a estimação paramétrica de um modelo de chegada de posições de reservas. O modelo econométrico de séries temporais utilizado enquadra-se no referencial teórico dos modelos de previsão de demanda. Os principais resultados são indicativos de um processo auto-regressivo de chegadas, no qual variáveis de nÃvel defasadas, de variação e aceleração têm poder preditivo dos nÃveis correntes de chegada. O estudo supre, assim, uma carência da literatura, relativa aos métodos de previsão associados a Sistemas de Reservas corporativos.
The practice of overbooking in air transportation is a result of a broader market strategy, known as Yield Management (Revenue Management), which aims at optimizing the total revenues of airlines. Given this complex environment for decision making, one has that the investment in improving demand forecast capabilities, and more specifically, in understanding the process of arrival of requests in Reservation Systems, is potentially competitive advantage enhancing and ultimately improves market performance. The present paper aims at developing an empirical model of the arrivals of requests in airlines' (and, more generally, service firms') Reservation Systems. By making use of a database consisting of actual information collected from an airline operating the Rio de Janeiro – São Paulo shuttle route, here we make use of parametric estimation of a model of reservation arrivals. The time series modeling implemented here can be regarded as within a theoretical framework for demand forecast. Main results are indicative of an autoregressive process of arrivals in which lagged variables along with differences have high predictive power of current arrival levels. This paper is therefore able to fill a gap found in the literature regarding forecast methods applied to corporate Reservation Systems.
