Predicción de la demanda de habitaciones en hoteles en base a series temporales y ajuste inicial de los precios basado en una metaheurística

Abstract

El problema de obtener un precio adecuado para un producto no es ajeno a prácticamente ningún sector económico. Hay que tener en cuenta, además, que ese precio puede variar con múltiples razones, como la inflación, la oferta y la demanda entre otros. La manera de variar ese precio puede aportar mucho beneficio si se realiza correctamente. Este trabajo se enmarca en el contexto de un hotel. Una de las particularidades de los hoteles es que es muy costoso aumentar la cantidad de habitaciones, con lo que la oferta es prácticamente fija, y que la demanda puede variar mucho según su localización, competencia, fechas, etc. Así, este trabajo consiste en estimar la demanda para poder obtener un precio inicial adecuado y orientativo que pueda ser considerado por un experto como precio base para fijar el precio de cada habitación de su hotel. Para resolver el problema, se utilizan series temporales para la estimación de la demanda y recocido simulado para la obtención del precio a partir de ésta. Para ello, se presenta la metodología y se crea una herramienta software que permita aplicarse a un hotel de Madrid para ajustarse y evaluar los resultados.---ABSTRACT---The problem of obtaining an adequate price for a product is not alien to practically any economic sector. We must also take into account that this price can vary with multiple reasons, such as inflation, supply and demand among others. The way to vary that price can be very beneficial if done correctly. This work is framed in the context of a hotel. One of the peculiarities of the hotels is that it is very expensive to increase the number of rooms, with which the offer is practically fixed, and that the demand can vary greatly according to location, competition, dates, etc. Thus, this work consists of estimating the demand to be able to obtain a suitable initial and indicative price that can be considered by an expert as the base price to fix the price of each room of your hotel. To solve the problem, time series are used to estimate the demand and simulated annealing to obtain the price from it. For this, the methodology is presented and a software tool is created that allows applying to a hotel in Madrid to adjust and evaluate the results.