需求预测对于我们目前的收益情况分析和所有的当前的情况分析能力来说，能够让我们学习和了解的情况还有很多，当前租车行业租车行业的发展和上海客车租赁的需求和收益分析。

　　需求预测在租车行业与航空、酒店业有所不同，该行业中增加产能的灵活性比后两个行业容易，需求预测的准确性直接影响到最优产能水平，进而影响到租车公司收益。

　　上海客车租赁目前需求预测的方法主要有回归分析、时间序列分析、神经网络和阈曲线方法等。租车行业的需求预测比其他行业更为复杂，首先必须考虑到租车行业顾客行为特点，比如：不履行预定的概率较高，异地还车，延长租车时间等。其次，租车公司通过异地调配来调整库存，这种库存的不 确定性更要求顾客需求的预测准确。提高预测精度也是需求预测的研究方向。通过无约束数据进行预测，能把到达但未被实现的需求体现出来，有效提高预测的精度。S．Wangttq在阈曲线方法结合神经网络作了一定的研究。

　　收益管理中的动态规划租车行业涉及到车型种类选择、产品定价、超订策略等。对收益管理问题进行动态规划，就需要对各种影响因素动态建模。租车行业中，动态规划在车型配置、车辆调度、产品配置等方面都有很好的运用前景。考虑到在实际运用中，动态规划非常繁杂，运算量极大，而且很难得到最优解。在动态优化中，一般而言求得近似最优解即可。已有学者在这方面做了一定的研究，但还处于理论探讨阶段。目前还很难将动态规划实际运用到收益管理的实时调控中去。

　　网络收益管理网络收益控制也称为ODF控制(Origin—Destination Contr01)。ODF竞价方法由于其运用简单方便，逐渐成为 ODF收入管理最有前景的研究方法。实证研究表明，该方法确实能提高租车公司收益。然而该决策模型相当复杂，模型也较少有准确的结果。TaUuri和Ryzin嗍给出了许多有关竞价法的研究，并给出有关其最优化的反例。该收益管理课题有着很大的研究空间。

　　多阶段需求管理决策在汽车租赁行业。公司做出租车决策时，不但要考虑到租车的价格，还要考虑租赁期的长短。因为租车的交易费用占到租车收入的20％一25％，公司希望顾客尽可能长时间地租用汽车，减少交易次数，以减少交易成本。然而。今后可能导致由于库存不足而拒绝高价客户，使租车公司收益减少。单阶段收益最大化并不能保证企业在长期的经营活动中总收入最大化，必须考虑在多阶段的情况下的收益最大。目前的研究主要集中在单阶段收益最优决策上，多阶段最优情况的考虑还有待进一步研究。

　　租车收益管理的组合决策 租车收益管理中．将产品组合设计、价格制定、车型组合决策和选址策略等方面相结合。如：价格制定必然受存量控制、车型组合决策的影响。

　　邦臣租车对于目前的很多的租车行业和租车单位来说，想要在未来的市场中占据自己的市场份额，就必须先把自己的想法和实践想结合，努力的为客户谋求更好的服务和质量。