基于预订进度的预测方法
前面所介绍的时间序列预测方法，主要是通过历史数据来预测未来事项。而基于预订进度的预测（Forecast Based on Booking Pace），则是综合运用历史数据和当前数据来预测未来需求。具体地，有两种不同的预测模式：加法预测和乘法预测。
（一）加法预测
加法预测（Additive Prediction）的基本思路是：未来某一时点的需求量，等于此刻已经产生或捕获的需求量，通常用在手预订（On the Book）来衡量，加上未来这段时间内将产生或捕获的需求量，通常用新增预订数（Pick-Ups）来衡量。而前者（在手预订数）的取值可以通过查询预订进度表获知，后者（新增预订数）则需要根据历史数据来预测。
为了说明加法预测模式的计算过程，试看如下的例子。
表4-36显示的是某酒店20XX年11月5日—12月5日期间各周周四、周五、周六人住日当天24∶00的客房销量以及距离入住日21天、14天、7天时的在手预订数。例如，在20XX年11月5日（周四）24∶00酒店出售客房43间，而在距离20XX年11月5日21天、14天、7天时，酒店拥有的20XX年11月5日客房预订数分别为15间、22间和40间。由于20XX年已经过去，这些数据都属于历史数据。依靠这些历史数据，可以对20XY年同期客房销量进行预测。如已知20XY年12月1日（周四）、12月2日（周五）、12月3日（周六）入住日2周前的在手预订数分别为64间、67间、122间，求20XY年12月1日、12月2日、12月3日客房销量预测值。
表4-36 某酒店20XX年11月5日—12月5日预订进度情况 单位：间
由于距离20XY年12月1日—3日2周时的在手预订数已知，只需求取最后2周新增预订量的预测值即可得到入住日客房销量的预测值。而最后2周新增预订量的预测值需要借助于历史数据来求取。具体地，首先通过表4-35所示的数据，分别求取20XX年该段时期内各周周四、周五、周六在最后2周实现的新增预订量。然后，分别求取周四、周五、周六在最后2周实现的新增预订量的平均值。在该例中，平均值分别为21间、26间、61间。
接下来，便可计算20XY年12月1日—12月3日客房销量的预测值了：用20XY年12月1日、12月2日、12月3日入住2周前的在手预订数，分别加上最后2周新增预订量预测值（上年同期最后2周新增预订量的平均值），即可得到这3天客房销量的预测值（见表4-37）。
表4-37 加法预测 单位：间
（二）乘法预测
乘法预测（Multiplicative Prediction）的基本思路是：未来某一时点的需求量预测值，等于当前的在手预订数除以该时段预订量与实际销量的比值。与加法预测模式类似，后者（该比值）也需要借助历史数据来求取。
如表4-38所示，某酒店过去5周周五入住日24∶00客房实际销量分别为301间、295间、296间、294间、288间，距离入住日28天、21天、14天、7天的在手预订量也分别记录在表格中。已知，距离今日（周五）还有3周的那个周五的在手预订数为70间，则该周周五的客房销量预测值可通过乘法预测模式来求取。
表4-38 某酒店过去5周周五客房预订进度情况 单位：间
具体地，先求取过去5周中距离周五21天时的在手预订量与最终实际销量的比值。不难得到，该比值为25.8％。然后，即可用在手预订量除以该比值来计算3周后的周五的客房销量的预测值：
70÷25.8％≈271（间）