Clusterización y aplicación del método Newsvendor para optimizar los perfiles de sobreventa en vuelos single leg
type: CreativeWork
description: La presente tesis desarrolla un modelo sistemático de optimización de sobreventa para la ruta Ezeiza–Madrid de una Aerolínea comercial, con el objetivo de proveer a los analistas de Revenue Management un procedimiento reproducible para determinar la cantidad óptima de asientos a sobrevender a 30 días de la salida (DTD=30). La metodología propuesta integra tres componentes: la segmentación de vuelos mediante un modelo de mezclas gaussianas (Gaussian Mixture Model, GMM), la determinación de políticas óptimas a través de un modelo tipo Newsvendor bajo supuestos de demanda con distribución empírica acumulada de no-shows, y la operacionalización de dichas políticas en producción mediante un clasificador basado en XGBoost. Los vuelos son segmentados en tres perfiles de demanda, Alta, Media y Baja, diferenciados por RASK (Ingreso por Asiento-Kilómetro Disponible), tarifa media, ritmo de acumulación de reservas y comportamiento de no-show, de forma independiente para cada tramo o leg (EZE–MAD y MAD–EZE) y horario de vuelo (diurno/nocturno). La política de sobreventa se deriva de la razón crítica del modelo Newsvendor, parametrizada con tarifas mínimas estacionales como costo de underage y las políticas oficiales de compensación como costo de overselling, incorporando un factor reputacional λ=1,5 que modera la política en perfiles de alta demanda. El modelo fue validado ex-post sobre 998 vuelos operados durante el año 2025. Los resultados muestran que la política hubiera recuperado USD 1,58M en revenue adicional, representando el 1,14% del revenue real total y el 47,1% del revenue perdido por no-show, sin generar ningún caso de denegación de embarque (denied boarding) en todo el período de validación. El pipeline de producción procesa archivos de vuelos a DTD=30 y genera recomendaciones de sobreventa de forma automática, permitiendo una implementación escalable y actualizable sin intervención manual por vuelo.
abstract: La presente tesis desarrolla un modelo sistemático de optimización de sobreventa para la ruta Ezeiza–Madrid de una Aerolínea comercial, con el objetivo de proveer a los analistas de Revenue Management un procedimiento reproducible para determinar la cantidad óptima de asientos a sobrevender a 30 días de la salida (DTD=30). La metodología propuesta integra tres componentes: la segmentación de vuelos mediante un modelo de mezclas gaussianas (Gaussian Mixture Model, GMM), la determinación de políticas óptimas a través de un modelo tipo Newsvendor bajo supuestos de demanda con distribución empírica acumulada de no-shows, y la operacionalización de dichas políticas en producción mediante un clasificador basado en XGBoost. Los vuelos son segmentados en tres perfiles de demanda, Alta, Media y Baja, diferenciados por RASK (Ingreso por Asiento-Kilómetro Disponible), tarifa media, ritmo de acumulación de reservas y comportamiento de no-show, de forma independiente para cada tramo o leg (EZE–MAD y MAD–EZE) y horario de vuelo (diurno/nocturno). La política de sobreventa se deriva de la razón crítica del modelo Newsvendor, parametrizada con tarifas mínimas estacionales como costo de underage y las políticas oficiales de compensación como costo de overselling, incorporando un factor reputacional λ=1,5 que modera la política en perfiles de alta demanda. El modelo fue validado ex-post sobre 998 vuelos operados durante el año 2025. Los resultados muestran que la política hubiera recuperado USD 1,58M en revenue adicional, representando el 1,14% del revenue real total y el 47,1% del revenue perdido por no-show, sin generar ningún caso de denegación de embarque (denied boarding) en todo el período de validación. El pipeline de producción procesa archivos de vuelos a DTD=30 y genera recomendaciones de sobreventa de forma automática, permitiendo una implementación escalable y actualizable sin intervención manual por vuelo.
author: Yakimovicz Niccolini, María José
language: spa
keywords: Industria aeronáutica, Transporte Aéreo, Modelos matemáticos, Toma de decisiones, Análisis estadístico, Rentabilidad, Aerospace industry, Air transport, Mathematical models, Decision-making, Statistical analysis, Profitability
date published: 2026
date modified: 2026-07-27T21:55:12Z
provider: Universidad Torcuato di Tella
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Torcuato Di Tella