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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?# j: w8 H8 |  X% F# o
    : [1 q! y3 D. y: t  F/ r  @
    6 \6 r  [5 q+ _! h2 a% }5 @

    6 ~1 b0 Y2 ?) X- H5 D6 [* Q9 H' h& x- @: z

    5 g0 ~* @, I: P* c: ?" Y! k (1)问题分析- g( W6 d- `  R

    4 k4 |6 p% Y; j2 M- L! D. B! Z2 j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。 2 z3 U5 P& K8 Y; V

    / ?" {9 `2 X& x+ h(2)模型的建立
    / _, p+ |' J& W) h. U8 U
    7 N* U4 O: D  R3 z! _7 E, V/ Y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   
    3 X: L4 r# A; t( b) i" N# j
    ; C! p1 S" F5 N! h. W                                                              (1)& s+ k6 U' h  T1 n( @/ r8 S5 ]

    , U/ L* @- _1 k& i; `. V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
    % ^7 k. U8 A- V) B) b+ ~+ D! _- i+ M0 Z( \4 D+ P
    ) `: H$ Z) }$ w6 |" f. k  e) r6 I, n. \
                     (2)
    / W) v& B# s9 B0 h8 w
    % V; B; x: @" v. s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)。# V0 U* T2 ?! t) f; h+ m

    . b; @: c2 h% m! x9 B, F (3)模型的求解# ~& e+ j: ~5 S0 `% `% D" p

    ) [9 u  P5 |7 p3 xLINGO程序如下:$ {5 t3 L9 Z/ h$ s

    3 {1 z' R" E5 V) dMODEL: ' m" {: b; K' ?3 Q+ b( g$ v+ Q9 ]* `( Y
    TITLE 新产品的市场预测;
    : k3 {  o! o5 x& r/ m' h* QSETS:   
    1 u& O4 i; }' m( r    PROD/ A B C D/: P;    $ ?$ u4 ]" M' x2 G
        LINK(PROD, PROD): T; " J* w& e" D* S1 X
    ENDSETS
    5 l5 ?8 x# \4 l0 U, HDATA: ! 转移概率矩阵;   
    ( J5 S  }$ Y  g- }. f    T = .75  .1  .05  .1      
    2 {$ L& D( O  _& i+ g        .4   .2  .1   .3        
    # g* `3 R+ e7 T/ N: n' s        .1   .2  .4   .3        
    3 ]& ^* \0 y1 m        .2   .2  .3   .3; 2 D0 ?- ^+ ^; _1 l: m" D
    ENDDATA
    2 ?- ]7 O# {3 m: E@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    ' i! h0 H: _5 d' |$ W3 Z' |- p@SUM(PROD: P) = 1; & n" ~' C+ I% c$ 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)); ; P3 C# g* k1 m9 t' S6 d
    END % S5 r1 D7 {0 |3 x
    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%。
    5 ~* n2 o* Q( ~( |$ f, p9 o, O7 [1 P
    # I8 ?1 |9 [6 p
    # f+ a1 z  a9 A
    0 H/ \! t* z, x6 m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。 / F$ {! ^; D4 n% J7 q& W' C, c

    / M6 V8 u3 Q9 c1 R; p
    0 k  d) a* T3 F3 V2 v/ o$ l1 K& B; S
    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? 5 W2 V2 |) B( z; M1 G9 Q
    ————————————————
    ! e% G9 E& Q  _- j9 Z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。
    4 @$ @* `$ E+ {! M) u* ?# M; c; f原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
    0 w7 O6 e' ^8 x1 E/ I" c# [9 f+ d1 v% A$ @0 j! U/ v0 Z( ~2 C

    . P+ m' ?5 N6 P4 t0 S' C& x3 k) G
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