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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?
    & W& w( g! x# c/ g5 w% F* N& N1 m% q% v: S' D3 @3 Q# Q

    4 Q! V, z5 T! t+ V2 a$ I
    " V+ n/ _7 Q) I/ x3 G5 `3 c. H, E' ~# j8 `$ w( X6 |! y
    " ~3 ^& G# {  Z$ b
    (1)问题分析# X$ S: I4 U& C) F8 m

    + @. f3 {1 B7 O7 d) \6 ~) S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。
    ! Y- n6 Y& ~5 u5 F7 B& K
    2 n% z% q& t% _9 V) Q(2)模型的建立 8 C/ U+ A8 k6 W( I8 Q2 [/ q

    8 y8 Z, p. \, A' ~- q6 q) Z4 @9 U# v: 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   
    * q" `* H; w9 Q( M0 o$ L9 p+ h+ B: k  ^, H1 |
                                                                  (1)3 m4 [2 K8 [" k! Q- c
    & K% W( A& g& ^  e) S; c3 S/ j
    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
    3 c5 ?1 i8 A  ~: l" ~9 F3 }5 o7 Z0 i7 O7 I/ R% V2 b7 `- |1 ~
    ) b' O& U  [' C
                     (2) ' [* l6 H- h3 U5 J" m, X

    3 x: }4 C5 Y  E8 {' b' ~% Y1 w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)。8 u: M, U  T; w

    ) R& R/ p  O7 i, O  Q  c (3)模型的求解' {8 v# K, x! b0 k: l' e3 @1 U

    # O3 p3 ]  S' A) m9 W% v/ i( t1 `2 RLINGO程序如下:
    " F6 \2 O( ^- ?1 L: r" L  F9 B# Y" |0 h1 L
    MODEL:
    ! w) M6 b& T4 c  A& WTITLE 新产品的市场预测;
    9 y  P/ O" A0 s% ~% i  fSETS:   
    & q1 V+ X' E3 Y. e# h2 ~3 G    PROD/ A B C D/: P;    $ F% G: y8 ?! i! O" I* v2 A) M* ]
        LINK(PROD, PROD): T; 0 j4 F7 }9 A( @& x/ O/ s
    ENDSETS
    9 y7 q3 [0 B) ^# w: O$ `; q+ ~DATA: ! 转移概率矩阵;   + W* T. Y. I3 P" v0 y9 }
        T = .75  .1  .05  .1       , [8 y: q, c7 o1 n  o3 U7 `
            .4   .2  .1   .3        - i2 e+ Y. g; A$ f
            .1   .2  .4   .3        
    + C3 d' d" V8 Z2 N        .2   .2  .3   .3;
    ( g& c  W+ s2 sENDDATA * L' |6 H3 ]( w8 `9 o1 J
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    9 v% p% {- B* ?/ \@SUM(PROD: P) = 1;
    ( W* V$ N8 `/ n0 Z6 u@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)); 5 M+ w% o; M' u, r' c
    END
    ) u% ]& c; |# ^* B* G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%。
    # E; Z0 L: w4 i) S
    ( z; L- N/ h0 t  [* o( z
    # h/ \* h9 u, y( Y( ]. R% A
    8 e+ L) j# z& A7 C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。
    " M' v2 ^* w! \6 h) p2 G
    3 E3 m. b$ s- E( ^8 \3 \7 A: U( p

    - t) z7 s: h/ g( u2 W( Z$ 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? ) w, e% t- J, y8 X$ |' L, B2 @
    ————————————————
    5 K" ?+ b  ]" k) K5 m4 B( F  \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。
    ! Q7 x( H1 T+ `原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812- `2 _# G2 v. M2 x* Z
    5 R/ z+ H7 J2 p5 k( I" F) ]! F
    : x: U( W, ?: W* V, x% b. d
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