Regressione lineare – Modelli per il Forecasting Turistico

Spiegazione della regressione lineare, formula con minimi quadrati e calcolo

La regressione lineare quando utilizzata in un sistema di Revenue Management stima una relazione lineare tra le prenotazioni presenti con le prenotazioni passate.

Formula della regressione lineare e metodo dei minimi quadrati ordinari

La scelta delle variabili indipendenti da inserire nel modello di regressione lineare dipende dai dati disponibili e dal valore previsionale che si assume possano avere. I parametri sono quindi stimati utilizzando il metodo dei minimi quadrati ordinari o con altre procedure.

Se consideriamo un modello a 2 variabili l’equazione sarà la seguente:

 

Dove Bookingsdp0 sono le prenotazioni presenti che si vogliono stimare, Bookingsdp7  sono le prenotazioni effettuate a 7 giorni prima della data di arrivo, Bookingsdp14  sono le prenotazioni a 14 giorni e B0, B1 e B2 sono i parametri da stimare.

Il punto debole della regressione lineare

Il punto debole della regressione lineare è l’assunzione della linearità della domanda, la previsione è quindi basata sull’andamento passato delle prenotazioni, quindi ogni variazione di esso comporterà un errore del forecast.