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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?
    8 l- z/ F- ?6 U
    3 r4 `7 X; ?5 n1 G
    $ v& M2 F1 n: s1 ?1 n
    1 r8 i2 M- L; P, l$ j+ |  d9 F: s4 [( F8 q3 v1 m1 \5 t
    + s# [1 Z) j7 w& C+ i8 x: `
    (1)问题分析
    0 q/ h! C0 L# A! T4 a7 ]  M3 B; P/ L, W- d9 \; I8 ~
    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。 6 E* \. f6 y8 i! O8 T' r- q( {
    9 L! Q+ \2 j. l7 E( {
    (2)模型的建立 + l9 S' @! W. G* p# _. N/ r

    3 \; r7 ?8 |/ \. W) ?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    0 q3 H$ i* c( |4 y  u, i+ H

    / w% N, o+ t& k) ?1 x" e% v                                                              (1)* u8 p4 {0 N( `7 a+ \2 k  k9 l
    8 c! N; A/ ]* I7 x; c8 a9 M) }" y. H
    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 6 O5 f3 x- [1 G# _
    9 D3 c" L/ V% e& {. I7 |% S
    " Y: K% E, G8 x/ z9 @
                     (2) & J) z9 D" E5 h

    , a5 L! T. S, r. x8 U! U+ K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)。9 u! Y' h0 D5 O5 M/ F

    9 D" Y& T) z5 z4 w (3)模型的求解
    + v/ Z. p8 @/ m6 ]6 ^
    ( F; f4 V( o. b, bLINGO程序如下:
    3 I5 ~, M" T7 I' C1 I9 m6 e
    ) j) }& A" L2 S) YMODEL: - `8 g. @7 [" w7 Y4 Q1 |0 t
    TITLE 新产品的市场预测; 5 L( p& B) s5 l7 Q
    SETS:    1 z6 A) m: ?. B- X: e- Q; }3 f
        PROD/ A B C D/: P;    3 H6 m+ E2 I1 c8 U2 g8 ^( y. Y
        LINK(PROD, PROD): T;
    9 m! @3 u7 q7 T/ D9 t8 |; _% y# ]$ [- f3 qENDSETS
    % U& N/ v: v4 H0 e7 r2 ADATA: ! 转移概率矩阵;   1 k  O2 p/ B4 D8 C3 ?
        T = .75  .1  .05  .1      
    , F, [( x; V8 t        .4   .2  .1   .3        1 T4 {) ?8 x/ U+ S- D
            .1   .2  .4   .3        
    % a1 e( S" {) Z" s        .2   .2  .3   .3; . l8 t% x6 v3 U3 c
    ENDDATA 4 \3 U' |; W6 K2 f: _7 O( x
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); 1 z5 j1 g5 R) w6 P
    @SUM(PROD: P) = 1;
    / s% O/ n: _1 n8 u0 x@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));
    ( Z9 J/ W7 k+ m% ~5 gEND
    , ^( C  d0 V) p1 U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%。
    7 |% O& W, U0 ]1 N- T2 }/ R9 }/ ^0 ^8 U  R* ^9 F

    . @1 u- r. k8 \: `( L
    2 Y& |  E1 X7 f: V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。
    / D5 b$ [1 s6 }+ z1 x3 q, \; U8 ]7 n9 o" A
    " R! c* Y7 ~, b0 v! w$ R

    3 Q9 ?! n) \7 }5 j5 q3 O) k' {- \$ I6 D 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? * J. I. u" O, T5 |! \! o7 v
    ————————————————
    / N# A% m* [; }% o1 x! g9 f4 s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 T9 X" m  |4 f
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
    8 }4 G3 Y. k; K9 J* ]
    ( S3 B6 A4 _8 c. E. Y3 E$ u: Z" n1 Q" n) f, v' G
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