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研究生: 曾琬歆
Tseng, Wan-Hsin
論文名稱: 應用需求差別訂價於停車場營運管理之研究
Applying Demand-Segment Pricing to Parking Lots Operational Management
指導教授: 魏健宏
Wei, Chien-hung
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 交通管理科學系
Department of Transportation and Communication Management Science
論文出版年: 2017
畢業學年度: 105
語文別: 中文
論文頁數: 135
中文關鍵詞: 停車場經營管理需求預測類神經網路差別訂價
外文關鍵詞: Parking lots, Operational management, Demand Forecasting, Artificial Neural Networks, Price Discrimination
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  •   由於國民所得提高,私人運具持有量上升,停車議題開始備受重視,若無法解決停車問題,將使駕駛人需在路上繞行,不僅造成交通混亂、降低道路服務水準,也可能造成事故。因此如何即時提供民眾更完善的停車場空位產生資訊,以避免整體社會之交通問題與幫助民眾節省時間成為相當重要的課題。
      在現實生活中,民眾覺得疑問的是為甚麼沒有空位可以供其停放;同時業者也苦惱著離峰時間如何解決空位過多的問題;此外,政府也欲解決道路上交通壅塞和車輛恣意停放的問題。有鑑於此,停車需求預測對於停車場業者的經營管理相當重要,透過了解需求的尖離峰時間、掌握進、離場車輛數與推算平均停放時間,並以此數據分析配合問卷調查結果制訂出適宜的費率收費模式,如此一來可以調降收費以減少離峰時間無人停放的問題,還可以在尖峰時段提供預約服務,藉此提高收益,故本研究將透過了解停車需求的變動情形和調查駕駛人的價格偏好和習慣進行策略規劃,以提高業者的經營效益和滿足駕駛人的需要。
      本研究應用國內某一場停車場的車輛停放資料,進而分析、設計停車需求模型,並以進、離場車輛數作為主要分析對象,利用該停車場在不同時間區間的車輛進出數量變化進行研究。模型之建構將以歷史資料中的車輛進場星期、時間區間與各時間區間的進、離場車輛數為基礎,並依照停放情形進行分類,並採用類神經網路進行學習訓練,進而找出最佳預測時間區間及模型,並利用此模型了解使用者的停放行為與變化,以其獲取與實際情形相近的數值。其次透過敘述性偏好方法設計問卷並討論在尖、離峰時段收取不同費率與車位預約服務的情境組合,以探討該場停車場使用者對於差別費率的偏好,進而提供業者後續制定多重費率以及額外車位預約服務的建議。
      整體來說,本研究以探討需求特性出發,設計模型來預測各時段的進、離場車輛數,如此即可推斷出各時段的空位產出情形,並從停車場經營業者的角度切入,將之與營收管理中的差別訂價與經營策略進行結合,針對需求波動情形訂出差別費率,並設計出不同情境之停車服務與收費組合以得到民眾和業者同時能接受的收費方式。本研究之成果可以提供停車場業者,作為針對其停車場經營管理中設計最適宜的尖離峰差別費率策略的參考,此外也提出「提早預約、保證車位」的構想,期望透過創意的服務設計,不僅能解決使用者找不到停車位的困擾,也能提供經營者依據需求情形設計出適當的行銷方式和服務型態並對於整體環境之交通系統效率也有助益。

    As the increasing of income, private vehicles ownership also increase significantly, which makes urban parking issues being valued. Due to parking problems, not only traffic chaos occurs frequently but also cause accidents. It is indeed a vital concern of urban traffic management how to provide complete parking space information to avoid traffic problems and help drivers saving time. As for the parking lots operators, they can scheme appropriate operational strategies and reservation services if they utilize and control demand distribution effectively. By knowing parking demand characteristic and drivers’ pricing preference, operators would be able to enhance operating benefits while meeting the need of drivers.
    This research will start by investigating parking data with the assistance of a parking lot in Taiwan. Artificial Neural Network models will be applied to construct demand forecasting models based on the entering and exiting day and average number of entering and exiting vehicles in the specific time interval. The questionnaire survey will be implemented based on the framework of stated preference, assuming a different mix of rates and service types for exploring users’ attitude toward the differential pricing plans. The concept of early booking with guaranteed parking spaces is also proposed.
    It is expected the proposed business strategies would reduce the proposed business strategies would reduce the inconvenience of users and provide a good basis for parking lots operators to further marketing planning, and even enhance overall traffic environment efficiency.

    第 一 章 緒論 1 1.1研究動機與背景 1 1.2研究目的 3 1.3研究範圍與限制 4 1.4研究方法與流程 4 第 二 章 文獻回顧 8 2.1營收管理 8 2.1.1需求預測 10 2.1.2差別定價 13 2.2 行銷管理 18 2.2.1消費者行為的定義 18 2.2.2消費者行為模式 18 2.3小結 21 第 三 章 研究方法 22 3.1需求預測 22 3.1.1類神經網路之定義 22 3.1.2類神經網路基本架構 23 3.1.3類神經網路分類 24 3.1.4模式績效評估 26 3.2問卷設計方法 27 3.2.1顯示性偏好法 28 3.2.2敘述性偏好法 28 3.2.3願付價格 30 3.3問卷分析方法 31 3.3.1個體選擇模式 31 3.3.2多項羅吉特模式 32 第 四 章 研究實驗設計 35 4.1研究實驗架構 35 4.2問卷設計 36 4.2.1問卷設計方式與內容 37 4.2.2問卷受測對象與範圍 37 4.2.3未來停車收費價格制定方式 39 4.2.4假設情境水準設定 40 4.2.5問卷屬性之直交表設計 42 4.3停車需求預測模型建構計畫 47 4.3.1個案停車場基本資料介紹 48 4.3.2停車場停放資料整理與尖離峰時段確立 49 4.3.3尖離峰進、離場車輛數需求預測模型計畫建立 52 4.3.4類神經網路軟體STATISTICA介紹 55 4.4收益計算方式 55 第 五 章 需求預測結果分析 59 5.1各模式最佳使用時間區間資料量決定 59 5.2各時段資料預測與計算 64 5.3各時間區間空位資訊 77 第 六 章 問卷結果分析 88 6.1變數選取說明 88 6.2問卷樣本特性分析 89 6.3多項羅吉特模式問卷結果分析 95 第 七 章 費率調整與車位預約服務實施策略 104 7.1 費率調整與車位預約服務收費方式說明 104 7.2彈性分析 106 7.3收益計算使用資料說明 107 7.4收益計算 109 第 八 章 結論與建議 121 8.1結論 121 8.2管理意涵 124 8.3研究限制與未來研究建議 125 參考文獻 128 附錄一:停車場費率調整與車位預約服務之偏好調查問卷 133

    1.王壬廷 (2009),商店印象、生活型態與消費者行為之研究—以誠品書店為例,南台科技大學休閒事業管理系碩士論文。
    2.交通部 (2015),交通年鑑。
    3.交通部統計處 (2015),自用小客車-車輛停放情形,擷取日期2016年10月17日,網站http://geostat.motc.gov.tw/dmz/stat/index.html#
    4.交通部統計處 (2016),民眾日常使用運具狀況調查摘要分析。
    5.吳明隆、涂金堂 (2012),SPSS與統計應用分析,二版,台北:五南圖書出版有限公司
    6.呂志維 (2012),國內航空票價結構設計-以台北金門航線為例,國立金門大學觀光管理學系碩士論文。
    7.呂孟學 (2000),應用類神經網路於即時停車需求預測之研究,國立中央大學土木工程研究所碩士論文。
    8.李香怡 (2005),時間差別定價對台北捷運乘客旅運行為之影響,國立交通大學交通運輸研究所碩士論文。
    9.林佳慧 (2005),臺灣國際航空貨運量之預測,國立高雄第一科技大學運輸倉儲營運所碩士論文。
    10.林東慶 (2007),以灰色理論和類神經網路預測航空客、貨運量之變化,國立成功大學民用航空所碩士論文。
    11.姜榮新 (2000),捷運系統票價彈性之研究,國立交通大學交通運輸研究所碩士論文。
    12.柯明政 (2012),應用灰色預測模型於短期剩餘可停車位之研究,國立高雄第一科技大學系統資訊與控制研究所碩士論文。
    13.范俊海、顏志宇 (2015),「應用類神經網路預測高鐵站之運量-以左營站為例」,第二十三屆海峽兩岸都市交通學術研討會論文集,頁1110-1120。
    14.停車場法,2016。
    15.張有恆 (2013),現代運輸學,三版,臺北;華泰文化事業股份有限公司。
    16.陳憲耀 (2009),收益管理系統架構分析之研究—以航空產業為例,東海大學工業工程與經營資訊學系碩士論文。
    17.陸衡 (2015),航空貨運網路動態營收管理問題之近似模式,國立交通大學運輸與物流管理學系碩士論文。
    18.楊文瑋 (2004),中正國際機場需求預測模式建構與評估─時間序列之應用,淡江大學管理科學研究所碩士論文。
    19.葉怡成(1999),類神經網路模式應用與實作,六版:儒林書局。
    20.詹惠君、徐村和、朱國明 (2005),「兩岸三地百貨零售業消費者行為、生活型態、促銷方式、廣告媒體與商店印象相關之研究」,管理學報,第二十一卷第一期,頁103-130。
    21.蔡富凱 (2009),應用類神經網路於票價之訂定-以臺灣高鐵為例,朝陽科技大學工業工程與管理系碩士論文。
    22.謝明燕 (2008),列車站間差別訂價與折扣模式之應用-以臺灣高鐵為例,東海大學工業工程與經營資訊學系碩士論文。
    23.魏健宏、蔡宗憲、施智婷 (2014),「服務需求預測與旅客票種偏好之研究─以某國道客運公司為例」,運輸學刊,第二十六卷第一期,頁89-116。
    24.蘇偉庭 (2011),以類神經網路分析財報預測台灣上市公司股價之變動,中國文化大學資訊管理學系碩士論文。
    25.Bergantino, A. S. and Capozza, C. (2015), “One price for all? Price discrimination and market captivity: Evidence from the Italian city-pair markets,” Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol. 75, pp. 231-244.
    26.Caicedo, F., Blazquez, C. and Miranda, P. (2012), “Prediction of parking space availability in real time,” Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 8, pp. 7281-7290.
    27.Cronbach, L. J. (1951), “Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests,” Psychometrika, Vol. 16, No. 3, pp. 297-334.
    28.Djukanovic, M., Babic, B., Sobajic, D. J., and Poh, Y. H. (1993), “Unsupervised/supervised learning concept for 24-hour load forecasting,” IEE Proceedings C - Generation, Transmission and Distribution, Vol. 140, No. 4, pp. 311–318.
    29.Engel, J. F., Blackwell, R. D. and Kollat, D. T. (1993), Consumer Behavior, New York: Dryden Press.
    30.Fowkes, T. and Preston, J. (1991), “Novel Approaches to Forecasting the Demand for New Local Rail Service,” Transportation Research Part A: General, Vol. 25, No. 4, pp. 209–218.
    31.Freeman, J. A. and Skapura, D. M. (1992), Neural Networks Algorithms, Applications, and Programming Techniques, New York: Addison-Wesley Publishing Company.
    32.Geem, Z. W. (2011), “Transport energy demand modeling of South Korea using artificial neural network,” Energy Policy, Vol. 39, No. 8, pp. 4644–4650.
    33.Golob, T. B., Bunch, D. S. and Brownstone, D. S. (1997), “A Vehicle Use Forecasting Model Base on Revealed and Stated Vehicle Type Choice and Utilization Data,” Journal of Transport Economics and Policy, Vol. 31, pp. 69-92.
    34.Hicks, J. R. (1943), “The Four Consumer Surpluses,” Review of Economic Studies, Vol. 11, No. 1, pp. 31-41.
    35.Horstmann, N. and Kr¨amer, J. (2013), “Price discrimination or uniform pricing: Which colludes more?, ” Economics Letters, Vol. 120, No. 3, pp. 379-383.
    36.Inci, E. (2015), “A review of the economics of parking,” Economics of Transportation, Vol. 4, No. 1-2, pp. 50-63.
    37.Jin, A. K. and Mao, J. (1996), “Artificial neural networks: A tutorial,” IEEE Computer, Vol. 29, No. 3, pp. 31-44.
    38.Kaspi, M., Raviv, T., Tzur, M. and Galili, H. (2016), “Regulating vehicle sharing systems through parking reservation policies: Analysis and performance bounds,” European Journal of Operational Research, Vol. 251, No. 3, pp. 969-987.
    39.Kim, B. and Bishu, R. R. (1998), “Evaluation of Fuzzy linear regression models by comparing membership functions,” Fuzzy sets and systems, Vol. 100, pp. 343–352.
    40.Kotler, P. (1994), Marketing management: Analysis, Planning, Implementation and Control, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
    41.Lee, Y., Wei, C. H. and Chao, K. C. (2015), “Evaluating Impacts of Traffic Accidents on Freeway- Case Study on National Freeway No. 5,” the 21st World Congress on Intelligent Transport Systems (ITS), October 5-9, Bordeaux, France.
    42.Levin, Y. and McGill, J. (2009), “Introduction to the special issue on revenue management and dynamic pricing,” European Journal of Operational Research, Vol. 197, No. 3, pp. 845-847.
    43.Lin, H. and Wang, Y. (2009), “Competition and Price Discrimination: Evidence from the Parking Garage Industry,” Journal of Industrial Economics, Vol. 63, No. 3, pp. 522-548.
    44.Littlewood, K. (1972), “Forecasting and Control of Passenger Bookings,” Proceedings of the 12th AGIFORS Symposium, pp. 23-32.
    45.Mark, T.L. and Swait, J. (2004), “Using Stated Preference and Revealed Preference Modeling to Evaluate Prescribing Decisions,” Health Economics, Vol. 13, pp. 563-573.
    46.McFadden,D.(1973), Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior, In P. Zarembka (Ed.), Strutural Analysis of Discrete Data with Econometric Application, Combridge: MIT Press, pp. 105-135.
    47.Mitchell, R. C. and Carson, R. T. (1989), Using surveys to value public goods: the contingent valuation method, Washington, DC: Resources for the Future.
    48.Pearmain, D. (1991), Stated Preference Techniques: A Guide to Practice, New York: Steer Davies Gleave and Hague Consulting Group.
    49.Pierce, G., Willson, H. and Shoup, D. (2015), “Optimizing the use of public garages: Pricing parking by demand,” Transport Policy, Vol. 44, pp. 89-95.
    50.Pigou, A. C. (1932), The Economics of Welfare, London: Macmillan and Co.
    51.Reynolds, F. D. and Wells, W. D. (1997), Consumer Behavior, New York: McGraw-Hill.
    52.Rojas D. and Centeno G. (2006), “Predicting parking demand using neural networks,” IIE Annual Conference and Exposition.
    53.Samuelson, P. A. (1948), “Consumption Theory in Terms of Revealed Preference,” Economica, Vol. 15, No. 60, pp. 243-253.
    54.Shao, C., Yang, H., Zhang, Y. and Ke, J. (2016), “A simple reservation and allocation model of shared parking lots,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 71, pp. 303-312.
    55.Simic´evic´, J., Milosavljevic´, N., Kaplanovic´, N. and Maletic´, G. (2012), “Defining parking price based on users' attitudes,” Transport Policy, Vol. 23, pp. 70-78.
    56.Simićević, J., Vukanović, S. and Milosavljević, N. (2013), “The effect of parking charges and time limit to car usage,” Transport Policy, Vol. 30, pp. 125-131.
    57.Vaca, E. and Kuzmyak, J. R. (2005), Parking Pricing and Fees: Traveler Response to Transportation System Changes, Washington, DC. : Transportation Research Board.
    58.Walters, C. G. and Paul, G. W. (1970), Consumer Behavior: An Integrated Framework, Homewood: Richard D. Irwin.
    59.Weatherford, L. R. and Bodily, S. E. (1992), “A Taxonomy and Research Overview of Perishable-Asset Revenue Management: Yield Management, Overbooking, and Pricing,” Operations Research, Vol. 40, No. 5, pp. 831-844.
    60.Yao, J., Chew, L. T. and Poh, H. L. (1999), “Neural networks for technical analysis: A study on KLCI,” International Journal of Theoretical and Applied Finance, Vol. 2, No. 2, pp. 221-241.

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