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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?3 _) P& t, i5 E; o* J& q
    1 j) J6 G. q% s! V# _! T8 o
    " l" r, t6 ?9 i  Y2 }8 H. Y
    : n1 j9 }; P' Q$ Y

    7 r; Y7 R4 f/ ~4 x# \4 P" ?/ L1 B. P# o: W; Q0 q
    (1)问题分析
    0 R/ g1 g. Z& h5 f6 m( L7 K% Q+ k* u0 y" b! X/ h9 }
    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。 8 K4 l5 N5 ~! O7 N6 l* e$ a
    ! C8 s( o' b4 J- Z* V
    (2)模型的建立 % p+ {, Y0 c! E# X

    . p2 X& M* r: K) S' O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    ; T9 A$ j" w, p

    ( A6 O0 M$ Z0 z% ]/ A, \1 h" ~                                                              (1)/ T2 Q& S/ ^& U# O% H1 z
    / c+ r3 W8 P5 x8 @; o
    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- ^* c6 s4 X: M, o$ z+ I2 \+ x. _( c$ \
    0 w  m- C# N; D) b3 d
                     (2)
    & l( U. N* N" C& t1 i% ^$ Q5 E% W/ q5 D5 o# E' s7 e) m  x
    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)。) ~4 G) C# w3 e6 v- u% Q5 Q. {0 p
    , X" H  [  I3 [: S4 w+ ^
    (3)模型的求解
    + p6 z8 @4 l. ]# H4 t7 d. D+ g1 ^; l# T0 _
    LINGO程序如下:: B& C7 L' Q2 B

    9 U$ I4 Q4 I/ _* D6 m$ HMODEL:   L% l% c, @+ g0 F1 b# d
    TITLE 新产品的市场预测;
    ; ~1 F: k$ {; y. k% a4 m  o$ ?+ N1 eSETS:    # ?9 E4 H; B, q- g5 ^
        PROD/ A B C D/: P;   
    1 J: }  W+ {  b2 L* l- S    LINK(PROD, PROD): T;   {0 W* ~: D3 P0 O" u( s  u
    ENDSETS . d6 `6 T5 }7 }1 v8 N: X4 h' w) i
    DATA: ! 转移概率矩阵;   
    3 r' P% Z/ x8 H: M$ T$ w    T = .75  .1  .05  .1       9 @9 e/ z% y, [' N3 w4 x0 E
            .4   .2  .1   .3        3 O* f& e( Z6 a2 V7 ~2 l' I+ L/ A
            .1   .2  .4   .3        
    2 |& q0 X, T$ W4 I  b& }0 ^2 [& i        .2   .2  .3   .3;
      K3 }$ f9 W! p" o8 y. M$ D2 {) xENDDATA . v/ D% B3 U" J% f$ ^
    @FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); 0 m& m( B, e! B+ ?
    @SUM(PROD: P) = 1;
    ! `8 S% R8 W% w$ d( [' ^0 N# p@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)); 0 c& Z! W2 q* A4 Y/ t5 ^7 u+ s% c
    END , R* ^2 @0 G1 P& Y! f. p) O, O
    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%。
      t, }) X, a) K% i% x( ~( r1 J9 C1 y5 I

    5 k2 u1 ^7 u  q1 [
    & f- I2 \0 l4 a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。
    0 q  H4 k/ |* X$ H
    4 b# n' n$ B# V- m$ _3 N) y! A( r8 [: o2 ]; \& x! j1 O

    0 b5 z4 X- X) Z% d& ^0 k 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? * U! W- p6 f2 A$ I0 x4 b" h
    ————————————————' K1 W# {( j# |; p
    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。
    2 i7 l3 t9 x) d4 M原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/894128121 ]# V" t" y5 h. K- d- l8 o5 d& Y
    , V+ E& v1 b1 t( j* W! z! t2 a; A2 E6 K

    / I8 y- W) L8 B9 n; q4 Z
    zan
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