Airfare price insurance: a real option model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the uncertainty of acquiring the lowest possible airfare when contemplating the purchase of a ticket. A real option model is applied to value insurance contracts that could be offered to passengers to cope with price risk. Furthermore, the premiums charged for such airfare price insurance contracts can augment airline carrier revenues. Design/methodology/approach Prices on 14 airfares were collected for 79 consecutive days on an assortment of US domestic and international flights from four airline carriers. Volatility in airfares was shown using the price range and SD. The Black‐Scholes‐Merton model was employed to value the call and put options representing different airfare price insurance contracts. Findings Airfare price insurance contracts affordability was demonstrated ranging from 1.55 to 11.28 percent of the average dollar ticket price. Research limitations/implications The valuations in the paper were based on ex post data that would not be available to the customer purchaser. Nonetheless, the airline carriers that sell the insurance would have better estimates of the price volatility and therefore could price the contracts to make a profit. Practical implications Airline passengers would have an opportunity to reduce the ticket price risk they face when buying their tickets. Airline carrier could increase revenues by offering such products. Social implications The opportunity to manage price risk contributes to the completeness of markets. Originality/value The paper shows that airfare price insurance contracts are a viable tool in the management of price risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».