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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?
    7 _/ q3 o/ O9 x' [) g) J0 V( Y+ F5 w9 c2 n* Z4 @
    4 W! [7 P+ p) w8 t9 \; z
    " W- J& e; W0 o4 W2 R: p
    - W/ K4 J9 E; E% Z& R5 l

    9 ]( o& ?9 k% X (1)问题分析
    , `+ k6 R& I% c& J
    , l" Q; q; V8 E. r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。
    ; A" e& M! A% B
    - i) @/ {8 E3 [& r(2)模型的建立 - P8 t; a' ]4 m/ V: _

    3 @$ @* n* I" z- w) d7 b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   
    1 t7 o' x( h0 ~: W- T/ F* @  h# O+ f. ~. [2 m% C; ~+ y1 e
                                                                  (1)/ S. c* V6 A. Y9 N& B; ?

    / c5 ?0 w5 R2 k& ]! h/ d$ z' h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
    5 p: i% L8 t* v$ P6 m, O- A, f
    ( _  ]8 A- l6 w$ \: c( a6 K4 N2 F) n" f& C- _. S* l
                     (2) . c) k) E6 Q. v  p* {' i3 A. s
    % L+ I) |! {2 s  X! q  I' H
    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)。
    , o7 j; S1 ^; \+ Q" l
    # c8 n. D  B" ~5 }. R- E (3)模型的求解
    * r' i7 B, Z8 V; u" a& k4 o# B
    + v& A( o" H( nLINGO程序如下:
    7 D. H. ^" \( t/ U0 J1 z; U& C: ?) [4 V) Z  s
    MODEL: # J; L9 _9 m8 `4 B
    TITLE 新产品的市场预测;
    , r* k6 D/ H. P1 S0 }SETS:   
    ; Y/ {6 k8 `! L; N+ M5 n    PROD/ A B C D/: P;   
    " o" R/ Q, R3 U/ _' j3 N    LINK(PROD, PROD): T;
    . r2 y0 T- Q; d2 y: g, W; Z9 q- CENDSETS
    3 g: S. z1 p, j2 TDATA: ! 转移概率矩阵;   
    8 j# x5 l9 |% j- y9 N. G- ?    T = .75  .1  .05  .1      
    $ A* a% Y3 b; e0 Z7 N! j& Q        .4   .2  .1   .3        
    , _# N+ j1 u! K( W3 z6 K, W        .1   .2  .4   .3        3 h: x* S* O5 L' r' @* b* q
            .2   .2  .3   .3;
    9 x+ r% M2 I" G2 vENDDATA 3 A3 T$ m, Z6 |! ^+ b
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    8 P  ?0 T' x2 M6 s3 R" c@SUM(PROD: P) = 1; # A0 P% Z8 E/ p' n' X: F
    @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)); ) Y* p! B4 `+ C, ^! I
    END
    " L. j! d5 e* m; u. V6 i) }5 T4 H4 J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%。 % h% T- R$ I5 p) e* k% d

    ' B& Z1 R. Y( X6 ~5 t, f# F# \7 C3 y9 V, \, B& g

    , F8 Q, w4 H4 M9 c; V* b3 D/ @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。
    , o9 Z' w( F3 f8 s0 }' P7 \0 d" u

    0 H* Q5 l& T, ]5 H6 ~. |# a, k- @8 w+ r
    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?
    2 |* ^! M! b( X( E————————————————
    9 \0 \/ d* A, f4 w* D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。% b# d. J1 `6 l8 {
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/894128127 \+ e& v7 \& O6 I% t" Q

    5 ~& O: W$ W/ j* m# C: P$ K0 F5 ~% m: n
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