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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?
    ( |% s  `! S- N/ P% }
    + Y' U6 ]6 y$ O7 ?* j& W& R9 v4 G  `5 _+ J1 W: @

    , t0 v1 `/ K9 n1 v
    $ `$ w4 m. e; v1 X" S8 n: o% ^! _, S
    (1)问题分析
    1 e3 x3 `; }! T( }/ |8 }" O( p& F1 e& L, ?" y3 k3 c  i/ y( m3 z% O
    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 q: u8 \7 k, j$ l0 N4 E: J* b) p; H4 a5 M: v2 ~* A
    (2)模型的建立
    ; ~0 R$ t( x- c1 q: A8 c
    ( X- V; t$ U1 `8 b8 d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      T" F. Y9 I9 ^% V" B9 ]
    5 C5 ?2 J6 z9 S2 [
                                                                  (1)! t  ?8 P- c8 P! c

    - O$ H: {! {' \, j0 d- m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 ! V; `4 C9 M; D% r- k
    / j* C4 ]# G' D

    * n3 S5 w$ i3 H0 f2 u4 b                 (2) 7 Y& g: I5 D8 |" S% x  N0 r

    ! E" l6 s# \  N+ F+ q2 d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)。
    5 T: Q5 P- U3 L8 Q+ o% p" Q3 F4 V( G' U: t: W
    (3)模型的求解; x( M+ b. w5 h9 O: j
    4 [% W, q2 C7 }, ?! [: |
    LINGO程序如下:( ^- Q3 H: h" S, ~% m
    & J6 w4 ]% _: S$ f' h- a$ W& {
    MODEL:
    . R7 i. h  j* b: H# QTITLE 新产品的市场预测;
    # Q3 H$ b- I3 T3 Z* C. bSETS:    - V8 B" K5 ?: L2 L( n
        PROD/ A B C D/: P;   
    2 z( f' ~" ?5 n! s1 W  B8 g8 Z    LINK(PROD, PROD): T; / e9 c- _* f* ]6 }8 e
    ENDSETS 2 a( q/ ]* @: m( c* }
    DATA: ! 转移概率矩阵;   
    ) I( o) |: q- C2 C# |2 h    T = .75  .1  .05  .1       " H9 C! \# w3 _) q5 J2 ?
            .4   .2  .1   .3        7 Z+ C. q1 x' e8 s2 E$ x
            .1   .2  .4   .3        
    7 G" M6 y1 s, U        .2   .2  .3   .3;
    5 u0 d1 @* A; U* jENDDATA
    ) f6 A# G  l4 D6 S@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); 5 J2 ]1 z  Q( ^7 i9 P  c6 d" H
    @SUM(PROD: P) = 1;
    $ p- m- |4 X$ p+ a. R( L1 Y' \@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));   [. H1 d3 z8 E$ C  |
    END
    9 ?( s* I6 |9 {6 Y, y% r: R6 R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%。
    + s8 c% A: g' d. e: p
    & Q- `' W* ], }6 ]' F, E
    ; D; c% M6 y# s. p+ _0 c3 U- m5 p
    3 F7 \2 q3 h* x& _! O9 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。
    ' r2 R5 [# A4 Y, M8 {' w( W3 P9 x6 K; V. _2 E; m

    4 Y* \* x! ?1 o  ^* d# P/ k7 o( T: b3 N/ V
    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? 1 |- W) X' S; T4 j( D- l- f
    ————————————————. k! g# x  r* i" K) K
    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。
    $ p# C( V% z, m0 f4 Q原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
    ' M# y9 z4 c1 E% d) [6 C
    # g6 z* S8 n+ h  C$ O- @* M- a* M, ?7 b' [
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