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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?' C8 |4 k$ r. Z" G7 l

    - f3 s, Q' W2 _2 J' J
    " |+ h1 {0 N& k3 h
      @; o( W; W1 v$ l5 x* ^5 D6 W; T% {; b; Y1 U$ u" R. b

    ; S! B6 v; g, q& g3 b# c (1)问题分析
    8 u, {5 B. A+ m( t1 o
    $ J$ H* y1 b% @$ H8 x, f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。 - T# \4 l! S- r! N' c

    3 c$ W3 ~4 w1 p1 @& ?(2)模型的建立
    - N( R: a! \# V
    $ O9 W+ Z: }7 S1 b8 \$ H, a, `; u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    ) a6 W! X+ x2 U5 w7 R+ o# Z# W8 n# Q* p
    4 F6 o# l* D2 T) g$ z
                                                                  (1)
    ) ?, M2 t% K8 H0 f+ @2 M
    ' H3 X$ x% z3 u( 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 ) d' i- P, x. z: w

    . q' N: k/ ~+ b7 J8 \: Y2 G1 B; S- \, i1 ~
                     (2)
    ) p' F0 i; Y6 L, b) g$ w" X. W" ~
    3 C5 p- K$ ]3 |9 ^& l6 G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)。! v. ]0 o+ y1 L

    " ^, C* u$ p' } (3)模型的求解+ p$ V9 k) @0 N* p, ]. c: L* R7 \
    ; N! I6 G2 B2 L" z
    LINGO程序如下:; {: H" d' Q$ ^" r
    3 y3 m, ?6 D* Y6 v! q  X
    MODEL:
    ! `' J8 P, D; h" ~! VTITLE 新产品的市场预测; * Q( I5 U7 O; V$ O4 \7 b0 X
    SETS:    / ?5 P* i- p. ^7 H: Z
        PROD/ A B C D/: P;   
    " j( S+ m5 O! b. r6 H    LINK(PROD, PROD): T; " `- ~8 o7 K9 K( u8 P
    ENDSETS . ?" c7 W" z9 ?/ n1 c( N
    DATA: ! 转移概率矩阵;   
    7 D1 U  s; ?1 Z  h5 x5 U& {, M    T = .75  .1  .05  .1       ) i& l( V& G; ^+ ]# ]
            .4   .2  .1   .3        : W! F. p( d; Q- L; ~! b
            .1   .2  .4   .3        . w- O: [( S, q- o4 q0 e2 ]
            .2   .2  .3   .3;   z/ R6 m6 y4 U
    ENDDATA
    . H1 o' J. S. |% u! S@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); $ g# I/ u1 x: O' I1 x, z3 o" O6 b
    @SUM(PROD: P) = 1;
    6 S+ c, h# \4 H' @  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)); * ^6 o0 p$ U# d( f
    END * w0 l6 M5 \6 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%。
    9 v% S- Z: H3 r$ o7 C- \% f" y: |4 W. B/ J0 ^" b
    * I4 @$ R* q  k7 H

    2 y1 J& v6 z7 {; j2 k0 h9 S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。
    ( V- S8 L+ a. i) ]* p) X7 h2 f$ h0 l2 R0 U) x% K9 y( _0 l

    4 ^) w  S" c1 f( M4 h1 c- S! h  q1 E1 c& E
    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?
    # C0 o. J$ N% b1 @' p————————————————
    ' W1 [, ], \. k- }' T( l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。
    9 _+ `; A* [3 c/ P2 g原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
    4 f* ^1 c$ _! c& L- U0 U3 G# u9 _7 A8 F& ]5 v# M" y- j$ Z
    4 u) \1 a5 X% o/ u; m
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