浅析酒店运营数据模型的应用
更新时间:2024-05-26 14:38:01 阅读量: 综合文库 文档下载
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浅析酒店运营数据模型的应用
现代社会经济的发展,促进了酒店业的投资热潮, 投资者投资一个酒店,必须在投资前对若干经营数据进行科学预测与分析,对酒店可能形成的收入成本水平进行估算,从而对投资的风险进行有效预测。
中国酒店管理者在借鉴西方发达国家经验数据的基础上,在星级酒店的具体运营过程中,通过反复验证和探讨,推演出了一批符合中国国情的经验数据,在此以较为常用的计算模块对酒店的运营数据模型进行阐述,并以 北京一个在建的五星级商务酒店 A 为例,作应用实例分析 。 A 酒店 总投资 8 亿元(其中土地成本 4 亿元), 资金来源为资本金 4 亿元,银行贷款 4 亿元。酒店建筑面积 6.2 万 M 2 ,共有客房 400 间,配套会议、餐饮、娱乐和商业等经营项目,其中餐饮、娱乐和商业出租经营,拟 2008 年 6 月正式营业。 一、收入数据模型的应用 ? 酒店经营收入数据模型估算
? 酒店正常经营收入的估算方法:可以用酒店有效投资(不含土地成本) *38% 来估算,或用酒店每平方米建筑面积产生大约 2000 元的经营收入来估算,这个估算值可以用来修正评价收入预测数。按此估算, A 酒店的营业收入应在 15200 万元(扣除土地成本后的有效投资 4 亿元 *38% )至 12400 万元 ( 建筑面积 6.2 万 M 2 *2000 元 ) 。
? 酒店平均房价的估算方法:一般用当地房地产的平均房价进行推算,五星级酒店平均房价相当于当地房地产最高平均房价的 10% ,四星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以 80% ,三星级酒店平均房价在五星级酒店平均房价基础上乘以 60% 。按此估算, A 酒店的平均房价应在 1000-1200 元之间。 ? 按当地经营情况测算经营收入
? 经营收入 = 客房收入 + 餐饮收入 + 其他收入
? 本案例选用的几个经营数据:按当地经营情况估算淡季客房出租率 60 %,旺季客房出租率 80 %,淡季平均房价 600 元 / 天,旺季平均房价 800 元 / 天,淡旺季餐饮上座率经验数值 ( 本案例餐饮为出租经营 , 为简化计算 , 不估算餐饮经营收入 ) 。 ? 按当地经营情况测算收入为 10320 万元,详见下表:
项目名称 测算模型 实例(元) 金额 (万元) 客房收入 旺季客房收入= 客房数量 * 经营旺季月份数 *30 天 * 旺季开房率 400*6*30*80%*800=4609 万7200 * 旺季平均房价 ; 淡季客房收入= 客房数量 * 经* 淡季平均房价 ; 会议室收入 会议区面积 * 每天每平米租金 * 使用天数 餐饮出租收入 餐饮旺季收入 = 客房数量 * 旺餐饮人均消费(含高档宴请) *30 天 * 旺季月份; 餐饮淡季收入 = 客房数量 * 淡季开房率 *1.8* 淡季上座率 * 淡季餐饮人均消费(含高档宴请) *30 天 * 淡季月份 商业出租收入 根据当地商业出租费率估算 元 400*6*30*60%*600=2592 万营淡季月份数 *30 天 * 淡季开房率 元 3000*10*180 540 第二层餐饮面积 4800 M 2 , 1000 季开房率 *1.8* 旺季上座率 * 旺季按年租金收入 1000 万元估算 第一层商业面积 2580.29 M 2 , 按年租金收入 1080 万元估算 1080 娱乐出租收入 酒店娱乐、健身等设施提供有偿服进行估算。 地下一层娱乐面积 2738.83 估算 500 务,根据当地消费客户群的消费能力M 2 , 按年租金收入 500 万元收入总计 10320 ? 偏差分析
? 通过比较按当地经营情况测算的收入与按数据模型估算数负偏差 32 %- 17 %,偏差较大。主要原因一是餐饮、娱乐出租经营,租金收入低于营业收入;二是酒店运营初期收入不稳定,按照当地经营情况测算时取值较为保守,平均房价测算偏低。 二、 成本费用数据模型的应用
? 由于成本费用可通过经营利润数据模型反映,在此不再分析成本费用数据模型。 ? 按当地经营情况测算 A 酒店成本费用 ? 酒店总成本 = 固定成本 + 运营费用
? 固定费用包括折旧费和财务费用;运营费用是根据酒店行业特点,及国家对于酒店这一特殊行业的要求所必须支付的费用,根据酒店的成本控制、人员变化及经营管理能力的高低会有所不同。
? 本案例选用的估算值为经验值与国家实际征收标准相结合的费用值,在实际使用过程中,还需结合当地情况及国家税费调整信息进行测算,以期保证其费用的真实性。
? 按当地经营情况测算 A 酒店总成本为 10550 万元,其中固定成本 5410 万元,运营费用 5140 万元,详见下表: 项目名称 测算模型 实例 ( 元 ) 金额 ( 万元 ) 折旧费 资产原值 * 净残值率 / 预计使用年限 财务费用 固定成本 人工成本费用 贷款额 * 贷款利率 折旧费 + 财务费用 客房总数 *1.5 (可根据当地实际用工情况及人员熟练程度在 1.5 至 1.8 之间变动) * 月平均工资额 *12 个月 高低压电力年检 排污费 当地电力年检费率 * 高低压配置组数 按照国家环保局制定标准,根据酒店实际用水及排污量而定 有线电视收视费 境外电视收视费 境外台管理费 消防器材维保 温烟感探头 电梯维保价格 保险费 按保险协议计算 , 资产原值 * 费率 员工餐 员工用餐人数 * 每天餐费(视地区不同可在 6 元至 10 元之间浮动) *365 天 480*8*365 140 8 亿元 *0.375 ‰ 30 年固定收费 30 万元 30 费率 * 温烟感探头数量 , 50*1500 7.5 费率 * 灭火器数量 50*1000 5 当地年固定收费 1500 元 / 年 0.15 费率 * 接收境外台数量 22000*5 11 费率 * 客房总数量 216*400 8.7 400*70%*360*3*1.1 33.3 5300 * 10 5 4 亿元 *0.072% 400*1.5*2000*12 2880 5410 1440 8 亿元 *95%/30 年 2530 日常设备设施维保费 能源消耗 客房一次性用品、洗涤、清洁费用、 全年营业收入 *2% 10320 万元 *2% 206 全年自营营业收入 *15% 旺季客房用品消耗 = 客房总数量 * 旺季开房率 * 经营旺季天数 * (单间客房客用一次性消耗品价格+布草洗涤单次价格+单次清洁费用价格) ; 淡季客房用品消耗 = 客房总数量 * 淡季开房率 * 经营淡季天数 * (单间客房客用一次性消耗品价格+布草洗涤单次价格+单次清洁费用价格) 7200 万元 *15% 400*80%*6*30*(10+10+7)=155.52 万元 400*60%*6*30*(10+10+7) = 116.64 万元 1080 272.2 公共区域大理石保养费用 公共区域地毯清洁保养费用 其他费用 每平米月平均清洁费用 * 公共区域大理石面积 *12 个月 3.8*13700*12 62.4 每平米月平均清洁费用 * 公共区域地毯面积 *12 个月 1 . 2*36900*12 53.1 交通、通讯、绿化、消毒杀菌、服装等费用 , 全年营业收入 *1% 10320 万元 *2% 206 营业税金 全年营业收入 *5.5% 10320 万元 *5.5% 567.6 房产税 房产原值 * 税率 *(1- 扣除比例 ) 8 亿元 *1.2%*(1-30%) 672 销售费用 餐饮成本 餐饮其它费用 运营费用 全年营业收入 *3% 酒店餐饮年收入 *50% (洗涤、客用品、低值易耗品)餐饮年营业收入 *3% 客房成本 + 餐饮成本 + 其他成本 10320 万元 *3% 出租经营 , 无 出租经营 , 无 310 0 0 5140 营业总成本 固定成本 + 运营费用 5410 万元 +5140 万元 10550 三、利润预测模型
? 酒店经营利润( GOP )数据模型估算
? 行业平均值估算方法:无物业出租的酒店,按照营业收入的 33% 计算;有物业出租的酒店按照营业收入的 38% — 42% 计算。
? 按以上办法测算的 A 酒店经营利润为 3922 万元(收入 10320*38% )至 4334 万元 ( 收入 10320*42%) 。
? 按当地经营情况测算酒店的经营利润
? 酒店的经营利润( GOP ) = 全年经营收入 - 运营费用
? 按当地经营情况测算的 A 酒店经营利润为 5180 万元,净利润为 -230 万元,年现金净流入 2300 万元,详见下表: 项目名称 测算模型 实例 ( 万元 ) 金额 ( 万元 ) 经营利润 利润总额 所得税 净利润 经营现金流入 全年经营收入 - 运营费用 10320-5140 5180 -230 0 -230 2300 全年经营收入 - 营业总成本 10320-10550 营业利润 *25% 营业利润 - 所得税 折旧费 + 净利润 2530-230 ? 分析偏差
? 按当地经营情况测算的 A 酒店经营利润与按数据模型估算数正偏差 32%-20%, 偏差较大。经分析预测数据后发现,由于酒店设施较新,在预测运营费用的日常设备设施维保费时取值较低。 四、结论
大量的经验数据表明,偏差控制在 10%-20% 之间是合理的,偏差较大时 , 需分析预测数据 , 找出差异原因 , 看是否需要重新测算。分析 A 酒店的测算数据后发现造成偏差的影响因素是合理的,预测数据不需修正。
通过应用以上运营数据模型可以评价修正运营预测数据,获得较为准确的信息,在此基础上再进行财务内部收益率和投资回收期的预测,可以揭示和应对投资可能出现的风险,为财务可行性决策提供较为可靠的依据。
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