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Universidad Torcuato Di Tella

Clusterización y aplicación del método Newsvendor para optimizar los perfiles de sobreventa en vuelos single leg

Abstract

dc:description.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.

Degree

thesis:*
Grantor dc:publisher
Universidad Torcuato Di Tella
Year dc:date.issued
2026

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Yakimovicz Niccolini, María José
Advisor dc:contributor.advisor
  • Montemurri, David

Subjects

dc:subject × 12

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • info:eu-repo/semantics/openAccess
Language dc:language
spa

Identifiers

dc:identifier.*
Repository record dc:identifier.uri
https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/14432
OAI identifier oai:identifier
oai:repositorio.utdt.edu:20.500.13098/14432

Chain of custody

source
Harvested from
Universidad Torcuato di Tella
Base URL
repositorio.utdt.edu/oai/request
Last updated
2026-07-27
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Yakimovicz Niccolini, María José. Clusterización y aplicación del método Newsvendor para optimizar los perfiles de sobreventa en vuelos single leg. Universidad Torcuato Di Tella, 2026. https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/14432