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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?+ Y) ~* e$ m2 p4 N; X6 k
    + u" o# a: |& o4 E! \  O* C  l

    + P/ e" N8 H. U7 K5 ^. I# v$ f1 C  W7 ~, n

    , z% x3 P! T3 S! {6 c
    4 J, ?& Y1 i& ~1 ^, ^ (1)问题分析
    1 N; V0 s( U# C. Y; Q  ~
    & \/ C3 M6 P2 X: d- Y0 n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 v" k: A0 Z% V: Q) A! j

    9 P9 F. x4 }. h; n(2)模型的建立 5 n0 Y* W, e% U: M1 B6 r

    4 K. b% {* l2 e; _5 b) d8 Q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 ?# H; X7 y; ~% {+ @8 ?. o* q" K
    8 B( l5 R& _' o4 o3 ]0 F0 g                                                              (1)
    - B' _) r  t: B  o8 h" H
    7 o6 M* E  e/ m/ z# X1 k2 Q4 b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
    4 _& f5 }0 d  i" n/ h2 R9 b' g. x) L+ f+ t4 M$ n8 F0 u! r2 O
    / T# v+ s0 h, S8 G+ W
                     (2)
    ' a+ a- M9 y) w. I3 ^! x8 v
    4 j7 D. Q: ^# g9 @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)。! ]$ v4 h# b) h2 }, f, k7 R5 u
      m( N1 o6 S  H2 \6 W
    (3)模型的求解' @4 n2 V6 c# B9 v* O- C

    / S. V: r& Z! y0 W* ^LINGO程序如下:
    . ?0 W! f/ X5 H# ]9 ^: L: Q; ^' v
    ! I1 ?- D. \0 LMODEL: 4 N% t6 a8 {9 s4 V! e
    TITLE 新产品的市场预测;
    . H8 X$ W& E9 t, x5 c+ s' lSETS:   
    8 `" u( \3 L6 i: L/ k    PROD/ A B C D/: P;    5 a# B3 h: q! V" w; o* L
        LINK(PROD, PROD): T;
    ! m6 c+ R: Q& ~; T( S6 S8 oENDSETS
    7 @, Z- s" D/ Z5 v4 B. f& g6 gDATA: ! 转移概率矩阵;   
    ! M& l/ n. c! K    T = .75  .1  .05  .1       / R  e) A' z% n6 Z# ^
            .4   .2  .1   .3        / L; ?, A5 [9 Z$ D# C9 X5 H
            .1   .2  .4   .3        ) M- P, G5 S  \# F3 o% z
            .2   .2  .3   .3;   B5 K% z. t! a) e2 Z
    ENDDATA
    ! _; C' T9 z  }! R! S@FOR(PROD(I): P(I)=@SUM(LINK(J,I): P(J)* T(J,I)) ); ' |/ a6 ~2 L: @' G" s* ^" f6 y
    @SUM(PROD: P) = 1;
    & _9 h2 l. p2 z@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));
    ' ?& v- i# v$ kEND
    ' a0 h) j" ~& a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%。
    0 r' t: b% f% A' |0 o9 v9 e5 x
    * e4 |' `8 ^. ^  ~( E+ y
    7 C4 V/ Y1 b: }$ h
    7 |% Z% O( u3 z; k; {' h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。 * |- r' [7 ^7 w7 T* u/ G# m2 ~
      g$ W4 V6 U' G; d

    % |6 _7 f. H9 C: w7 l4 q6 d: H5 g
    ; [7 m! K% F: N1 u+ M9 J7 N 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?
    2 }. v3 O# n, x5 s' }( B" E* ^5 u# P————————————————4 |# h3 {' r. p9 N3 I$ V4 ?
    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。$ \& @  R; ]  f
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89412812
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    8 z( k0 Y' g" X7 l" z. J
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