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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?* |( f! V0 _4 s% @: ]

    - Y5 p" d* y7 S- _% a) X! j7 R
    * v/ l, p% A3 A3 x4 r
    % z, T) P" L" ~6 ]
    ; X9 \; t* m% D: F; O! [4 ~
    8 d% X4 ^& F* X. P1 k (1)问题分析
    - K$ u+ ]0 M5 s5 O3 `# B: D$ \9 d; b! V$ o3 l
    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。 : x' J5 W4 y# x
    * h+ R- @" ~  p8 ~* Q" A8 p# v3 v
    (2)模型的建立
    2 D. r5 k- G" p( B
    + o2 @6 A# ~' r  P. f- f6 k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   
    , O' |0 a! {* d# k6 @8 D) n: H# }4 N$ i+ F
                                                                  (1)6 r. w( d5 e3 v$ z
    7 p( K  g+ }8 O8 x2 ?3 Y; Q  i
    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
    ! P* u, \3 g$ g: [$ M; t1 y3 n6 T. h5 {
    & f  j: M8 a2 R
                     (2)
    - B' [$ |3 l  W- h
    : W; G! j$ ^5 a% S! Z6 n2 j, y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/ ^' j2 Z! e- ]
    3 m  T4 M- z) v9 ?) G/ j" D/ N (3)模型的求解( {4 v; q+ Z; L! e

    " L; |5 t$ T; J2 P; V) N6 \! o7 F) ULINGO程序如下:! D9 [, d7 x; U5 y2 I  ]7 D4 A, A% R

    , s1 m3 B  v: J3 }% qMODEL: ' v% R; Y' X0 }) r; B) E* d
    TITLE 新产品的市场预测; 9 N. I" C2 o/ M
    SETS:    4 d9 ~' k( H# O
        PROD/ A B C D/: P;   
    ) g2 [6 t5 ^9 ~! G    LINK(PROD, PROD): T;
      V$ X  Y* x8 gENDSETS
    4 g) Y+ q5 F+ f- H  P* G" sDATA: ! 转移概率矩阵;   " O. A' h, }' b% {
        T = .75  .1  .05  .1      
    ) x+ E& ~& \7 P$ {* k  S$ y        .4   .2  .1   .3        
    6 I! C* H( ?  H- a/ D. w6 j' j$ f        .1   .2  .4   .3        0 g4 f# z% @2 I$ `; e& P
            .2   .2  .3   .3; 6 K2 w- `7 N, j+ d! B& _) i
    ENDDATA + @6 N2 `, @- V- M; z9 H2 L' a
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); 8 l& m* r9 d' r/ E6 j  r6 I) e3 P
    @SUM(PROD: P) = 1;
    4 G, U) L1 K( }0 [  l0 J$ ^@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)); + R, F+ z8 P* {6 j5 l, V& T* S
    END # p- p+ P6 `( v# A+ L
    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%。 8 A3 H4 F7 q5 S% ^# W0 \

    # q( C# i, A7 {/ I& e- B
    6 N. u- {1 @  k7 H, [! h" @3 t! _7 Z) ?. m8 t1 i3 B
    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。 2 }* M. B* p- Q8 c. D/ S4 G( [1 j' o
    , T' }1 V, U' z  }+ T( m

    2 q+ a( u+ }, p
    + U  P% D) J* K: j4 J7 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 _$ ]5 W% j0 A0 a; X
    ————————————————& k6 q" x) ]+ [+ L9 Y% O/ g% }/ W
    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。
    - E% l- a$ c: W/ r7 R原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
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