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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?" D2 Q; l2 ^; H+ p3 |: P4 K

    # y. X# C+ n  d; B5 Z7 n2 C; o/ d0 F5 @8 |9 c
    6 n5 K2 E2 I! H. `1 x2 h
    0 v/ P* E! ]1 n7 E" L8 A. J, S3 z' D
    + X% G' ?" Q8 O3 E! h7 I
    (1)问题分析% x2 Q2 A% S' H, h- l

    ' D0 `8 A# ^" d) f* q1 |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。 , T3 Y) V+ A6 g

    9 C( A- m6 r: C4 m/ d5 [(2)模型的建立 ! ]- _0 Z" P/ u8 L

    ' @/ e# P+ N# Z: j( i+ E  c0 \4 K! x# v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    4 I# H- ^' F7 G
    4 r* J& J, m0 W0 I# h
                                                                  (1)
    8 m% K( B3 a2 s( M' X: z9 T
    ; J9 ], _% C) W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 * m* Q2 j" X# K  d
      J$ i3 V" Q- {

    : b, y) X+ I+ ?! W4 C                 (2)
    4 ^- k; ]& R8 ]- \2 t/ P% C& T9 z
    $ P* |* w2 ~2 h4 j% Q9 t1 V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)。
    1 v: G5 B) J9 J# h+ ?* @5 q; O+ z' p# z4 V9 k4 _' B; k, W5 n
    (3)模型的求解1 @+ Y# f% Q+ q2 J6 b. Z

    . r% L0 u6 O2 P- K  B% nLINGO程序如下:& T& n1 `- f2 N4 V: d
    " C6 O( Q" b1 S  l( r3 i, C
    MODEL: 2 W$ l  f9 N7 L) d
    TITLE 新产品的市场预测; - O% B2 o: _% {  o# X( z5 M
    SETS:   
    4 X/ n7 l9 Z0 V7 n    PROD/ A B C D/: P;   
    0 _' l* `, a5 k0 J    LINK(PROD, PROD): T;
    8 Z% u' T. k) ]9 aENDSETS
    $ I6 s6 R# q8 \1 Q' v. zDATA: ! 转移概率矩阵;   4 b  G  X, Z( c" {
        T = .75  .1  .05  .1       9 v6 R) n, y5 D1 [; a; _6 ^6 h) |
            .4   .2  .1   .3        
    . R% ~& }, C7 e# Q1 U        .1   .2  .4   .3        ! k+ @; I% b+ N, X! N; x: L
            .2   .2  .3   .3; , z, E+ W/ Q( j; U0 R. {9 k8 Q
    ENDDATA - q4 v- ]" [! F1 _3 B  _
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    $ J9 e1 l) Y. U9 W$ {@SUM(PROD: P) = 1; 7 b, S9 @5 o( B; 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));
      B2 b; t1 i( r6 x& }2 ^% fEND . q: v8 a0 J# g& F$ z3 K' c
    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%。 ; r) v& `" b% R/ Z

    * o7 u0 r8 F& x4 E0 |6 M4 _4 n- D( y/ u, V% @  M" Y4 B7 P8 c# b

    + D4 {6 d& d! p( x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。
    . o. t- O; W& X5 d* B' T! `' N5 o" l2 J

    5 v; A  @" b1 _5 b8 ^5 u! }$ p+ L$ G9 T7 E# Y- B
    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? ' k! s! n; }, V4 m
    ————————————————( \; d* z: ?# I- f$ J' 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。
      \$ @' @5 G" |7 _原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/894128122 l+ q$ J9 J0 M9 A- \+ U
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