Departmental Bulletin Paper 状態空間モデルを用いた宿泊施設の稼働率の推定
ジョウタイ クウカン モデル オ モチイタ シュクハク シセツ ノ カドウリツ ノ スイテイ
The estimation of the daily occupancy rate of lodging facilities by using a state space model

山野, 秀哲  ,  津田, 博史  ,  ヤマノ, ヒデノリ  ,  ツダ, ヒロシ  ,  Yamano, Hidenori  ,  Tsuda, Hiroshi

57 ( 4 )  , pp.244 - 253 , 2017-01-31 , 同志社大学ハリス理化学研究所 , Transcription:ドウシシャ ダイガク ハリス リカガク ケンキュウジョ , Alternative:Harris Science Research Institute of Doshisha University
ISSN:21895937
NCID:AA12716107
Description
近年,ネット社会が急速に広がる中,cyber world を利用したビジネスが急速に拡大してきており,観光産業においても例外ではない.ここ最近では,各旅行会社が企画・運営している旅行プランに満足できず,旅行会社に企画してもらうのではなく,自分で旅行プランを立てる人の数が増加してきている.このような人々は「個人旅行者」と呼ばれ,個人旅行者の多くはインターネットを利用して宿泊場所や宿泊プランの予約を行いつつある.今後のIT産業の発展を考慮に入れると,このようにインターネットを通して宿泊予約をする個人旅行者の数が増加することが予想される.他方,2015年の訪日外国人旅行者数は,過去最高であった2014年の1341万人をさらに上回り,1974万人(対前年比47.1%増)となり,3年連続で過去最高を更新し,同時に,統計を取り始めた1964年以降で最大の伸び率であった.このような背景から,観光庁のデータによると,2015年の日本全体の客室稼働率は平均で60.5%であり,2000年の調査開始以来,最高となった.ただ,東京都や大阪府は80%を超えたが,長野県は35・7%で最も低く,50%を割ったのは12県もあり,大都市圏と地方の間に大きな格差が生じている.そこで,より詳細に地域ごとの稼働率を把握することができれば,日本政府が現在進めている地方創成のための観光戦略に役立つことが期待される.よって,本研究では,まず第一ステップとして,宿泊施設の宿泊プランのデータを分析することで,個々の宿泊施設の稼働率を推定することを試みた.なお,利用できる宿泊施設の宿泊プランの空室数は,ある一定の部屋数以上は,外部から把握できず,観測できるデータとしては存在しない.そのため,状態空間モデルを用いて欠損データを推定する方法を試みた.推定値の妥当性を評価するために,個別ホテルの稼働率が公開されているホテル投資に特化した不動産投資信託(Real Estate Investment Trust:REIT)のデータを用いて検証を行った結果,高い推定精度が得られた.また,日次での稼働率を推定できたことから季節変動,曜日変動,イベント変動へと稼働率の構成成分を分離することができ,新しい知見が得られた.
The rapid spread of the Internet in society in recent years has brought about a rapid expansion in the amount of business conducted utilizing the cyber world, and the tourism industry has been no exception. Recently, the number of people who are dissatisfied with tours planned and operated by travel agencies and who instead want to construct their own travel plans has been increasing. Many of these people, called free individual travelers, are using the Internet to book lodgings or accommodation plans. Taking into account future developments in the IT industry, an increase in the number of such individual travelers is expected. At the same time, after a record high of 13.41 million visitors in 2014, 19.74 million foreign visitors came to Japan in 2015, marking both the third consecutive record high and the highest year-on-year relative increase (47.1%) since the compilation of statistics began in 1964. Against this backdrop, according to Japan Tourism Agency survey data, the average guest room occupancy rate in Japan in 2015 reached 60.5%, the highest since the start of the survey in 2000. However, a large disparity exists between the major urban areas and other regions: in the Metropolis of Tokyo and Osaka Prefecture, the occupancy rates exceeded 80%, whereas they were under 50% in twelve prefectures, with the lowest rate being that for Nagano Prefecture, at 35.7%. Accordingly, ascertaining regional occupancy rates in greater detail is expected to benefit the tourism strategy for regional innovation that the Japanese government is currently implementing. Therefore, in this study, as a first step, we attempted to estimate the occupancy rates of individual lodging facilities by analyzing lodging plan data of the facilities. Vacancy information cannot be ascertained from outside and does not exist as observable data when the number of vacancies for available lodging plans exceeds a certain threshold. For this reason, we tried to estimate missing data by using a state space model. In order to verify the method’s validity, we applied it to data from a real estate investment trust (REIT) specializing in hotels for which the occupancy rates of the individual hotels are published and were able to achieve high estimation accuracy. In addition, the ability to estimate daily occupancy rates made it possible to separate the components of the occupancy rate into seasonal variations, day-of-the-week variations, and event variations, thereby allowing new knowledge to be obtained.
Full-Text

https://doors.doshisha.ac.jp/duar/repository/ir/24695/023057040005.pdf

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