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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 |正序浏览
    |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?
    , M: I* u) W8 ?: f2 Z& n/ w% i! Q% R7 h" s  S4 L- }( V7 }* {$ }

    ) H5 Q! C, ]- N2 w+ I# m  H2 ?
    5 H) G8 r, m7 e2 T0 o1 l$ u- ^3 b# `) e6 e, E- t: Y2 }
    6 y: V" W& Y0 `( _3 ~1 @) Y
    (1)问题分析8 n9 Y0 V$ V! U

    & Z% u2 Y6 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。 - h, [* P3 w, G5 W& h

    1 T/ p  y# x( Y! N( L" @6 N. ?(2)模型的建立
    2 z& L! G  \3 |7 r/ H; x# h0 r: k3 t, F2 E4 R8 L+ m
    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    2 }4 h; B8 M4 v
    2 j- m# c/ |: T; t
                                                                  (1)
    , R2 P* X" R1 ]" H. D: z1 r1 B, ^& X$ C9 N0 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
      n  W0 G; \( v
    " K' d4 f# Z+ w7 M/ C# W; k6 [3 G! B( p% B* T" |
                     (2)
    % ]+ R% O8 F! t$ [  _/ a5 G# b# O; @! @8 H
    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)。
    ! F7 z6 B3 z  S+ \+ \* g9 K2 H2 |* q
    , K' ]/ @6 O! x4 }# ^, L (3)模型的求解" Y7 T0 N! |- V, |1 h) t

    / |/ s2 s' d; ^! e* @' d1 J! GLINGO程序如下:" y- D( O$ ?5 v3 v/ {
    ) d& X7 ^0 t- p! J; N$ F+ e
    MODEL:
    5 |4 n! i) C- `# aTITLE 新产品的市场预测;
    - |# K2 z( B" ~! Q) u* U; e: y, L' f. iSETS:   
    1 I, ~: d/ U* j3 D, f2 G" v+ l  S    PROD/ A B C D/: P;   
    & @7 u! x9 a) @2 M2 A, C    LINK(PROD, PROD): T; * d2 S2 X3 H, `
    ENDSETS
    2 z' u& w# V* B4 C% I4 UDATA: ! 转移概率矩阵;   0 J- v5 Y. w- n; c+ W1 c( d' G6 _
        T = .75  .1  .05  .1      
      |  K  C" E. t! u6 K/ N        .4   .2  .1   .3        9 C* I/ D( `2 X
            .1   .2  .4   .3          d9 z& H/ c; H3 F
            .2   .2  .3   .3;
    / Z' r0 H& [9 B; Y2 jENDDATA 9 l; `3 ^6 A8 H; Z) v. m9 d- n2 d
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    & c# i) J1 ]/ n* f" p7 K. Z5 z@SUM(PROD: P) = 1; $ e  k9 i5 w% v' F- k3 v7 ^
    @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));
    / f6 I. W2 U; R# |" c, hEND ' E( d8 Y5 K% d% ^
    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%。 ; A8 b3 x2 ~% h
    3 B2 A" P" `9 P( z7 a
    " D1 E$ L( x; K# N* F  x

    . n% ^* X! w. g% n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! x) R* U: C) c$ c
      v# C, w- A9 \$ l* j: b% P

    2 K9 R' J0 G7 J2 [
    " ~3 h/ ~. I: O0 u7 n- s/ J 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? 4 ~, y3 G( |3 t% o6 u
    ————————————————: L1 ~* P) @3 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。
    5 n, E- I' E' U原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812; l  k+ K1 x/ w1 i" b
    0 W* y1 x: _- j" Z% z% ~: Q
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