Forecasting hotel occupancy in São Pauloevaluating and combining forecasting models in an event driven city

Resumo

O cenário competitivo da indústria hoteleira em São Paulo, Brasil, impulsionado por eventos corporativos e padrões de demanda irregulares, apresenta desafios significativos para a gestão de receitas e previsão de demanda. Este estudo realizou uma análise aprofundada de modelos de previsão de demanda, com o objetivo de identificar os métodos mais precisos para prever a demanda por diárias em um hotel de médio porte localizado próximo à Avenida Paulista, centro da cidade de São Paulo. A pesquisa comparou o desempenho de modelos tradicionais de previsão—ARIMA, ARIMAX, SARIMAX e Holt-Winters—e propôs um modelo combinado inovador para melhorar a precisão das previsões. Dados diários de desempenho do hotel, abrangendo mais de um ano, foram analisados em conjunto com variáveis externas, como a ocorrência de eventos e padrões semanais. Métricas como MAE, RMSE e MAPE foram utilizadas para avaliar o desempenho dos modelos. Os resultados demonstraram que o modelo Holt-Winters se destacou em previsões de curto prazo, enquanto o ARIMAX apresentou melhor desempenho em períodos mais longos, particularmente em cenários de demanda influenciados por eventos. O modelo combinado, que aproveita as vantagens dos modelos Holt-Winters e ARIMAX, alcançou maior precisão, com reduções nos erros de previsão em várias métricas. Este estudo destaca a aplicabilidade de modelos de previsão para hotéis independentes com recursos limitados e enfatiza a importância de integrar fatores externos, como eventos, nas previsões de demanda. Ao abordar a lacuna na pesquisa de previsão específica para o mercado de São Paulo, os resultados contribuem para o avanço das práticas de gestão de receitas hoteleiras e sugerem oportunidades para exploração futura, incluindo a incorporação de abordagens baseadas em inteligência artificial.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2025

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/36869

Temas

Modelagem EconômicaPlanejamento UrbanoDesenvolvimento EconômicoTecnologiaDados

Palavras-chave

Revenue managementDemand forecastingHotel industryTime series modelsGestão de receitasPrevisão de demandaHotelariaModelagem matemáticaAdministração de empresasIndústria hoteleiraPrevisão de rendaPrevisão comercialDemanda (Teoria econômica)Modelos matemáticos