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[建模教程] 市场营销问题 (一):用马氏链进行新产品的市场预测

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    1#
    发表于 2020-6-15 11:39 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    某公司开发了一种新产品,打算与目前市场上已有的三种同类产品竞争。 为了了解这种新产品在市场上的竞争力,在大规模投放市场 前,公司营销部门进行了广 泛的市场调查,得到了表8。四种产品分别记为 A 、B 、C、D ,其中 A为新产品,表 中的数据的含义是:近购买某种产品(用行表示)的顾客下次购买四种产品的机会(概 率)。例如:表中第一行数据表示当前购买产品 A的顾客,下次购买产品 A 、B 、C、D  的概率分别为75%,10%,5%,10%。请你根据这个调查结果,分析新产品 A未来 的市场份额大概是多少?- X3 ]/ Z' ~" j' f

    : V; ]# k7 A+ D7 \1 }" w3 Y. `# R5 t0 K% u, I

    3 `: Z" U4 S& F! F' m, W) x. j0 z# T6 ?3 y" y

    5 d9 t  R  \3 n8 Z- z (1)问题分析/ y+ M: e9 O. R1 w/ A/ H* T* u
    / w8 k& r" ?. }6 Y, a4 r9 l7 ~
    新产品进入市场后,初期的市场份额将会不断发生变化,因此,本例中的问题是一 个离散动态随机过程,也就是马氏链(Markov chain)。很显然,上面给出的表实 际上是转移概率矩阵(注意每行元素的和肯定为1)。要分析新产品 A未来的市场份额, 就是要计算稳定状态下每种产品的概率。 9 g: U$ F% |& }3 T7 S  }1 _' s4 T* j
    7 O- Q5 C& C; F; i! b4 g
    (2)模型的建立 5 a4 ?) M3 g: n/ Y) [
    ( Q/ K0 B9 |4 k$ i* ~
    记 N 为产品种数。产品编号为i( N i =1, 2,...1 L= ),转移概率矩阵的元素记为,稳定状态下产品i的市场份额记为 .  因为是稳定状态,所以应该有    $ u8 R5 \  v6 h( [' n* n$ O  U; c

    ! I9 t  \3 L- m8 W# D0 A! r: e6 m2 \                                                              (1), C8 D/ N$ |' x: e

    + X/ x6 C" B$ J- C不过,这N 个方程实际上并不独立,至少有一个是冗余的。好在我们还有另一个 约束,即 N 种产品的市场份额之和等于1 * T7 q$ t( O, Q' l7 @1 p) d# r

    : U6 C/ t3 N. K% s& |
    , L9 F* }* U& F9 L' Z# _; p                 (2)
    + q/ a' u4 E' j, o( w
    0 g7 M7 Q( L2 d, C+ r可见,这个问题的模型实际上是一个非常简单的方程组(当然,还应该增加概率  非负的约束)。如果把这些看成约束条件,那就是一个特殊的优化模型(没有目标函数)。
    : N, B" _7 v3 T- E  q% r, n3 [; ^# M( A1 b) V% i; p
    (3)模型的求解8 U+ x+ k" D- q) ~

    6 D0 `' @; a& kLINGO程序如下:
    ) g+ e3 [& s4 D6 z# d
    / h+ d6 l% v5 C" r1 b6 wMODEL:
    , \7 Y' }3 \4 {1 v* w& R  ITITLE 新产品的市场预测; / s6 {3 ]# f- n8 c, I+ a- Y
    SETS:    $ \+ X6 m% g5 H* H3 m) v  h
        PROD/ A B C D/: P;   
    / j* `* D8 f" f9 k1 Q7 J0 a    LINK(PROD, PROD): T; 1 l' h* ~! k5 c: Y! b' _5 h* h/ v
    ENDSETS
    % B! {' c3 }- l' \5 nDATA: ! 转移概率矩阵;     C3 b& X9 e( ]0 b+ M9 W  o( D. \! y
        T = .75  .1  .05  .1      
    5 R( M2 }, y1 |$ C        .4   .2  .1   .3        $ [) N( j( U" p
            .1   .2  .4   .3        ; U: ^0 l) E  U  W- z+ [" m6 A0 _
            .2   .2  .3   .3; 7 t! D- y4 q# |& g' M
    ENDDATA 9 ?9 o9 J4 B" |  L+ o! v) `
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
      k- B+ H" h4 R1 @@SUM(PROD: P) = 1;
      p5 N; x, y4 M$ A2 e@FOR(PROD(I): @WARN( '输入矩阵的每行之和必须是1', @ABS( 1 - @SUM(LINK(I,J): T(I,J)))#GT# .000001)); ( ]2 h* {3 G, d2 K! [- Q. `& e
    END
    8 s, G4 Q9 S" f2 g2 [可以指出的是,上面LINGO模型中后的语句@WARN只是为了验证输入矩阵的每行 之和必须是1,而且我们看到为了比较两个实数(如X和1)是否相等,一般不能直接用 “X#NE#1”,因为受计算机字长(精度)的限制,实数在计算机内存存储是有误差的。所 以,通常的方法是比较这两个实数之差的绝对值是否足够小。 求解结果为 A ,B ,C, D的市场份额分别是47.5%,15.25%,16.75%,20.5%。 ) P' W+ J0 ^% u8 D& ]

    % b7 l& W1 x" c" r, R: ^5 l0 X  w: X* r. g) Y: @
    + G6 Y; S6 `1 K
    习题:假设某公司在银行有一个现金帐户和一个长期投资帐户,现金帐户利息很低, 而长期投资帐户利息较高。所有业务往来(收入和支出)只能通过现金帐户进行,如果 现金帐户中钱很多,就可能需要将一部分钱转入长期投资帐户;反之,需要将一部分钱从长期投资帐户转入现金帐户。为简单起见,假设以万元为单位,现金帐户的钱数只能 是-20,-10,0,…,40,50(万元)之一,分别记为状态1,2,…,7,8,它们 每个月分别导致的费用如表12所示。此外,根据统计,如果当月现金帐户的状态位于i ( 2 ≤i ≤7 ),下个月现金帐户的状态只可能位于 i-1,i,i+1 三者之一,并且概率分别为0.4,0.1,0.5;如果当月现金帐户的状态位于1,则下个月现金帐户的状态只可 能位于1和2,并且概率分别为0.5,0.5;如果当月现金帐户的状态位于8,则下个月 现金帐户的状态只可能位于7和8,并且概率分别为0.4,0.6。 5 |) p: m$ r, x" `5 ?! |4 n! |& P
    . G1 @/ K% T6 z! v5 i' n9 A0 _
    7 G% g' ~+ i- P3 v
    * @: s1 O5 Q$ s" C1 W
    每月初你可以改变当前状态(即从长期投资帐户转入现金帐户,或从现金帐户转入 长期投资帐户),但假设每次状态的改变银行收取0.3万元的固定费用,此外还要收取 转帐金额5%的转帐手续费。请你建立优化模型,确定如果当月现金帐户的状态位于i, 是否应该改变当前状态,如何改变状态? ' s# H$ P! }  U2 e9 D2 U; U- T
    ————————————————
    ! H) U: Q4 ~+ S' [- ?( F, T版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。' b1 L; t# {7 L
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812/ u- ~  j$ x, G2 c
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