Original title: Dynamická strategie tvorby cen ubytování
Translated title: Dynamic Pricing Strategy in Accommodation
Authors: Mareček, Ondřej ; Lachout, Petr (advisor) ; Hendrych, Monika (referee)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2026
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
This thesis addresses the problem of dynamic pricing for short-term accommodation providers. A two-stage data-driven pricing model is proposed that operates on historical reservation data routinely available to accommodation operators. In the first stage, fu- ture occupancy is forecast using a Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (SARIMA) model. In the second stage, price recommendations are derived as quantiles of the conditional price distribution, estimated non-parametrically using kernel density estimation of historical occupancy-price pairs. The model is evaluated on a dataset of 3,787 anonymized reservation records from 13 Prague apartments spanning 394 days. The SARIMA component achieves a Mean Absolute Error of 7.29% on a held-out test period. The resulting price recommendations reflect historically observed pricing behavior under comparable demand conditions. Tato práce se zabývá problémem dynamického oceňování pro poskytovatele krátko- dobého ubytování. Navrhuje se dvoustupňový model oceňování, který pracuje s daty historických rezervací běžně dostupnými provozovatelům ubytování. V prvním stupni se předpovídá budoucí obsazenost pomocí modelu SARIMA. Ve druhém stupni se doporu- čení cen odvozují jako kvantily podmíněného pravděpodobnostního rozdělení cen, odha- dovaného pomocí odhadu hustoty historických párů obsazenost-cena. Model je hodnocen na datové sadě 3,787 anonymizovaných záznamů rezervací z 13 pražských apartmánů v horizontu 394 dní. Komponenta SARIMA dosahuje střední absolutní chyby 7,29% na tes- tovacím období. Výsledná doporučení cen odrážejí historicky pozorované cenové chování za srovnatelných podmínek poptávky.
Keywords: dynamické oceňování|revenue management|předpověď poptávky|SARIMA|odhad hustoty; dynamic pricing|revenue management|demand forecasting|SARIMA|kernel density estimation

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/211216

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-779553


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses