基于Python方法的酒店研究新视角

一、酒店行业研究的困难环节

酒店在海外牛股辈出，也是我们认为消费中最好的赛道，核心来自于消费升级下价格持续提升能力与龙头不断自我强化的正循环。对于酒店行业研究，我们认为长期仍应回归alpha的理解，我们也推出过较多深度研究（尤其是第二篇，在酒店回暖阶段易被忽略），可回顾一下：

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但从中短期来看，行业周期向上的beta收益仍是主要的弹性来源；目前时点大家已见到中国经济型+中端连锁酒店量价齐跌的底部阶段，对于经营指标回暖、周期向上的时点预判以及股价判断是市场的核心关切。今年以来，我们针对周期的来源/前瞻指标，以及行业的周期性在股价的各阶段体现，也做了深入探讨。

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但由于目前方法中，对周期做预判依然依赖于宏观及中观数据等自上而下的方法，难度较大，准确性和抛硬币可能也没太大区别...所以在研究环节中，仍应对实际的酒店经营尽可能做高频跟踪，以自下而上的数据做辅助，但这也是目前市场研究中的核心困难点。

在锦江的月度披露取消后，龙头酒店上市公司均已回归季度披露，显然无法满足资本市场对数据颗粒度要求；向上市公司的询问出于合规等要求，也更多只有月度定性的趋势判断。星级酒店与str尽管有月度披露，但统计主体对象与中低端连锁酒店亦有较大区别。行业专家等数据来源的稳定性与可靠性亦有较大折扣。

二、我们如何利用大数据方法做研究补全

根据上述讨论我们觉得，想要稳定可靠的跟踪还是得自己动手。尽管入住率数据难以获得，但由于房价随入住率波动的内在联系，我们认为同店房价趋势亦可体现revpar趋势、并略微后滞性体现入住率变化。我们基于携程的品牌酒店房价，做了数据爬虫（每周两次采集，平日+周末各一次），因工作量确实过大（爬出来后还是要进行店铺对应及数据清洗），目前我们涵盖8个代表性城市共1000多家品牌店数据，后续我们会随产能提升进一步扩大辐射以进一步提升置信度。

而目前从我们已积累的5个月的数字来看，过去5个月数字趋势与龙头公司的每月定性趋势描述非常吻合，1000多家店的一手数字积累还是有一定的代表性，可作为对酒店趋势性预判的重要依据；由于我们爬虫数据更新非常即时，可对前一月行业波动趋势做及时跟踪，从而完善酒店研究框架中的薄弱一环。

三、我们的大数据积累与近期跟踪核心结论：10月价格指标有所回暖，经济型恢复较显著

（注：以下全部酒店数据已剔除了季节性波动因子，月度环比向上/向下基于内生性可比维度；季节性波动因子为根据部分龙头酒店过去6年的平均经营数据提炼）

1、总体情况：10月三大酒店集团经营有所回暖，其中经济型酒店部分价格回暖较为明显

10月酒店总体均价环比上涨3.02%（已剔除季节性影响），其中中高端酒店环比上涨1.02%，经济型酒店环比上涨7.91%；经济型酒店10月价格回暖较为明显。

2、分中端/经济型各品牌来看：经济型价格全线上行，中端有所分化

分品牌来看，10月经济型酒店品牌普遍表现良好，7天/汉庭/锦江之星/如家酒店价格环比上涨7.76%/5.85%/4.88%/9.31%，可能和低线城市居民旅游热情的进一步扩大有关；

中高端酒店有所不同，锦江旗下品牌麗枫增长较多，均价环比上涨7.51%，维也纳国际均价环比增加1.48%；和颐/全季酒店均价环比为-2.56%/-1.76%，略有下降，预计可能和两个品牌一线城市占比较高，受十一节庆等影响较大有关。

3、分城市线级来看：一线降幅环比收窄，二三线价格提升明显

分城市来看，10月一线/二线/三线城市酒店均价分别环比上涨-2.20%/12.71%/7.68%；一线城市房价环比降幅收窄，但仍有下行，预计与今年较大规模的国庆活动等影响有关；二三线城市受到旺季催动及旅游热情释放等，酒店均价上涨明显。

4、总体结果展示

四、此外，还有非常多有意思的小结论，简单挑几个和大家分享

1）哪家酒店的价格季节性波动最平缓？

答：锦江。从历史长周期来看（过去6年）各家酒店呈现相同模式的季节波动，但无论是波动幅度还是每年之间的波动差别，锦江都是房价波动最平缓的公司。我们认为这一方面是品牌力和区域分布的差别体现，另一方面也是不同公司在应对入住率波动上调价政策的反映。

2）中端酒店到底开到了什么程度？

答：一线城市中除深圳外，北京上海的三家龙头品牌的中端数量已全面超过经济型酒店数量，深圳也只是中端酒店数略小于经济型酒店，后续超过只是时间问题；

各二线城市中，经济型酒店数量基本处于中端总数的2倍区间左右；

而三四线以下城市中，三家龙头品牌的中端数量确实不多，以至于我们一开始爬了很多三四线城市（旅游城市除外）三家龙头合计开超过5家中端酒店的城市都根本找不到，空间确实还很大。

3）一个有趣的问题：既然连锁酒店一半商务、一半旅游，那在十月这个包含了十一、商旅显著下降旅游显著上升的月份，房价到底是更高还是更低？

答：从实际观测数据来看，一线城市和其他城市有明显不同。

一线城市：尽管北上深也是旅游城市，但平日商旅需求实在过高，导致了十月的房价相比其他月份总体是下降的（特别是中高端部分），深圳更是基本处于6月以来的房价最低点（对于差旅标准有限的朋友们，也许赶着十月去深圳出差是个好选择)

二线城市：十一的旅游带动非常强劲，十月无论中端还是经济型的房价都攀升至6月以来最高点，也因此带来了二线城市的房价波动基本是各级城市中最大的（是的，对于平日一线出差、十一去二线旅游的上班族来说完美的double kill）

五、基于上述大数据方法，我们的后续服务（针对签约或派点支持客户）

1）可根据要求做上述数据结果更新服务，频次可选（半月度/月度）

2）可做定制化服务（可定制城市及频次等选择），做定期数据结果更新

另外，出于多重原因，爬虫程序及数字原稿可路演展示，但不外发任何原数据底稿，还望谅解。