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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?
    4 s3 d# U4 Y% u3 F# P
    2 o6 A7 C* b1 l7 J* ^/ [7 W
    0 D2 S: F/ q" i8 d0 J4 t$ @! L2 b; D: g, P# z

    0 _6 X$ j+ p! `8 h3 Y8 C& P8 U
    % P4 c2 l" y3 h* p( J" m+ V (1)问题分析! X# T* G) h  t% m
    ) I& {% i" d" z, s  H
    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。 $ G+ b  N3 ?, c6 P

    ' ^" f0 M5 |/ R(2)模型的建立 ) p( L& O: }! r5 u! M9 P

    6 n: F& B; z: }+ T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   
    8 f0 z% k6 q* T/ p! }
    - t) G" ~5 d( S. o# m+ B9 V9 Q                                                              (1)
    " r9 l* f5 U4 f; R5 J9 a. N  B) W: V" K
    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
    / S8 M0 H7 ]# [- C9 \! A5 X- r, ~9 p& h2 M/ d

    . j. G3 D; A; a                 (2) 9 `4 \+ L- ]9 c  E0 q6 |9 U
    ( J4 R+ g; H0 p8 b* N
    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)。
    & u, M4 ?6 i( ]. e/ g1 {
    8 @/ ?6 i, c$ l- E9 K (3)模型的求解
    3 c) t  J4 R! x: {2 D! a/ {( e2 _; A
    LINGO程序如下:
    ! H) u$ X  F! F6 ^/ b7 G. P; L4 g
    % t0 b- k# L" a: h% CMODEL:
    4 s! ~- H1 |2 g2 r+ r2 k) UTITLE 新产品的市场预测; " x1 }. \( H9 X6 Z
    SETS:    " Q/ D. B. u' {0 S% M3 u1 y* |
        PROD/ A B C D/: P;   
    8 D0 E2 R4 r0 R! y, D    LINK(PROD, PROD): T;
    0 E$ k1 ]4 O0 IENDSETS 8 w: \7 a: ~; c, B* ^& W: x6 ~
    DATA: ! 转移概率矩阵;   
    7 h6 E  H: V% z2 C    T = .75  .1  .05  .1       ' _& ?# N' _7 Z, k1 J  N
            .4   .2  .1   .3        
    7 b6 V6 a& i4 D/ z4 @        .1   .2  .4   .3        + ^2 Q' x4 g. m) X# f: @" k7 W
            .2   .2  .3   .3; ) X: D0 X! Y' o: P% v& Z
    ENDDATA
    9 O; P: M4 |4 H4 x7 I: h@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) );
    3 \  {1 Y# E' T0 C- y! W& D@SUM(PROD: P) = 1; : w1 g# H& m' I4 W$ R
    @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)); ) Z' R  r$ x  A) [4 {' H0 |
    END
    4 Z- z0 K$ U4 P& c$ d7 ]/ D9 R( j6 k4 _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%。
    " |1 ?1 I) c( Y) Y. S8 n' g
    , c8 H, a) \3 ~# H# ~7 }
    ) o# B. q5 m3 r
    5 H- H7 K4 |* |0 s% d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。 9 _% B4 ~6 q, Z% v. F4 t3 _
    ; B, B5 z) {0 B/ W% Q
    ' _* \! {2 m/ b0 A1 z

    . E+ [9 \% ~5 x) y4 I, m 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? : \7 m+ V2 y* }8 i( Z
    ————————————————( _5 T% S3 F+ [- T: ^- M1 n
    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。
    ; H# i& M0 M  k  S8 B原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812+ a, h9 _$ y& z  Z7 c0 n: D" k7 D8 n
    + K/ j' u) s, V' N! z# ]5 _
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