马尔科夫转移矩阵模型
马尔柯夫转移矩阵法
马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫过程和风险估计
由于风险过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中的一种重要模型就是马尔柯夫过程模型。
马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫预测法
马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。它基于马尔柯夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。
1.马尔柯夫链。状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称为状态转移。在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔柯夫过程。马尔柯夫链是参数t只取离散值的马尔柯夫过程。
2.状态转移概率矩阵。在事件发展变化的过程中，从某一种状态出发，下以时刻转移到其他状态的可能性，称为状态转移概率，只用统计特性描述随机过程的状态转移概率。
若事物有n中状态，则从一种状态开始相应就有n个状态转移概率，即。
将事物n个状态的转移概率一次排列，可以得到一个n行n列的矩阵：
3.马尔柯夫预测模型。一次转移概率的预测方程为：
式中：K——第K个时刻；
S（K）——第K个时刻的状态预测；
S（0）——对象的初始状态；
P——一步转移概率矩阵。
应用马尔柯夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性
马尔柯夫转移矩阵法-4.1马尔柯夫过程
在一个随机过程中，对于每一t0时刻，系统的下一时刻状态概率仅与t0时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态以及t0时刻以前的状态无关（即所谓无后效性），这种随机过程称为马尔柯夫随机过程。
对随机过程X（t）取确定的n＋1个时刻t0＜t1＜t2＜…＜tn，对应实数x0，x1，x2，…，xn，如果条件分布函数满足：
则随机过程X（t）即为马尔柯夫过程的数学描述。
依过程参数集和状态集的离散与连续性，马尔柯夫过程可分为马尔柯夫链－时间和状态均离散的过程、连续马尔柯夫链－时间连续和状态离散、连续马尔柯夫过程－时间连续和状态连续。
马尔柯夫转移矩阵法-4.2马尔柯夫过程与风险估计
从定义中可知，确定某一时刻的风险状态后，该风险转移的下一个状态所服从的概率规律，可以用马尔柯夫过程的数学描述估计出来。马尔柯夫风险过程的重要假定是在一定时间和客观条件下，风险状态的转移概率固定不变。转移概率是在给定时刻风险状态相关之下的下一时刻条件概率；转移概率构成的矩阵称为转移矩阵，矩阵中各元素具有非负性，而且行的和值为1。
例如某雷达每次开机状态记录如表4所示。由于雷达下一次开机状态只与现在的开机状态有关，而与以前的状态无关，所以它就形成了一个典型的马尔柯夫链。
取P11—开机连续正常状态的概率，P12—由正常状态转不正常的概率，P21—由不正常状态转正常的概率，P22—开机连续不正常状态的概率。由表4可知，在23次开机状态统计中，11次开机正常，3次连续正常，7次由正常转不正常；12次开机不正常，4次连续不正常，8次由不正常转正常；由于最后一次统计状态是开机正常状态，没有后继状态，所以P11＝3／（11－1）＝0.3，P12＝7／（11－1）＝0.7，P21＝8／12＝0.67，P22＝4／12＝0.33因为最后一次统计是正常状态，所以不正常状态的总数不减一。
表4某雷达每次开机状态记录表
类别开机次序
1234567891011121314151617181920212223
开机状态不正常正常正常不正常正常不正常不正常不正常常不正常常不正常不正常正常正常不正常正常不正常不
正常正常正常不正常正常
状态取值21121222121221121221121
由此产生出一步转移概率矩阵：
这种依据初始状态的结果，利用固定的转移概率推算出下次结果的过程称为一阶马尔柯夫过程，依此类推有二阶、……乃至n阶马尔柯夫过程。这一连串的转移过程就是马尔柯夫链。n阶马尔柯夫过程的结果概率向量等于最初结果概率向量乘以转移概率的n次幂：
转移概率矩阵P为：
显然，第24次开机状态就是下一轮统计的初始状态，假设第24次统计为开机正常状态，正常状态取值k＝1，不正常状态取值k＝2；则＝1（概率为1），＝0（概率为0）。所以，第25次统计状态为：
第26次统计状态为：
以此类推，……；在转移概率固定不变的条件下，当转移次数n足够大时，统计结果概率向量趋于稳定状态，当n继续增大时，稳定的概率向量基本保持不变，显然在渐进过程中稳定的概率向量取决于固定的转移概率而与初始概率向量大小无关。示例中固定的转移概率大小源于该雷达研制和生产过程的可靠性。
由此可求出稳定的概率向量：
设S（∞）＝（x1，x2），则有
根据矩阵乘法规则可得到下列联立方程组：
求解得：x1＝0.49，x2＝0.51。S（∞）＝（0.49，0.51）。也就是说，该雷达由于可靠性决定了它的每次开机状态平均正常状态（k＝1）的概率为0.49，不正常状态（k ＝2）的概率为0.51。
示例中给出的初始概率向量为S（0）＝（1，0）这一特殊情况，若其向量概率值是介于0～1之间值时，初始概率向量将决定统计过程的最小次数，因为S（0）决定了马尔柯夫过程中达到稳定平衡状态的速度。如示例中S（n）的n阶次值分别为：
S（3）＝（0.46317，0.53683）
S（4）＝（0.4986271，0.5013729）
S（5）＝（0.485507973，0.514492027）
S（6）＝（0.49036205，0.50963795）
S（7）＝（0.488566042，0.511433959）
S（8）＝（0.489230566，0.510769436）
……
最小次数n取5或6即可。
从以上示例可以看出，对于武器装备在论证、研制和生产中形成的可靠性、维修性因素和那些临时替代装备等，具有性能等方面的重复性，其转移概率是基本固定的一类风险，应用该方法十分有效。而对于需求类风险和绝大多数风险来说，转移概率并不固定，只是在不同时期具有一定的阶段固定性，我们可以找分阶段地运用此方法进行分析。这对于研究长远发展战略、规划、计划等预测过程中，带有阶段性转移概率特征的风险是非常有用的。马尔柯夫转移矩阵法
基本思路：通过具体历史数据的收集，找出过去人事变动的规律，由此推测未来的人事变动趋势。它的典型步骤如下：
(1)根据组织的历史资料，计算出每一类的每一员工流向另一类或另一级别的平均概率；
(2)根据每一类员工的每一级别流向其他类或级别的概率，建立一个人员变动矩阵表；
(3)根据组织年底的种类人数和步骤(2)中人员变动矩阵表预测第二年组织可供给的人数。
对事件的全面预测，不仅要能够指出事件发生的各种可能结果，而且还必须给出每一种结果出现的概率。
马尔可夫（Markov）预测法，就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是对地理、天气、市场、进行预测的基本方法，它是地理预测中常用的重要方法之一。
马尔柯夫转移矩阵法-马尔可夫过程：
在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。
例如：
例1：人民生活水平可分为三种水平状态：温饱、小康、富裕。
例2：企业经营状况可分为：盈利、不盈不亏、亏损。
例3：商品销售状况可分为：畅销、平销、滞销。
状态转移举例：
例4：营业情况由盈利→亏损。
例5：商品由畅销→滞销。
马尔柯夫转移矩阵法-公式说明：
设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），以状态变量xt=i表示在时刻tn处于Ei（i =1，2，…，N），如果系统在时刻tn处于Ei而在时刻tn+1转移到Ej的概率只与E i有关而与tn以前处的状态无关，则此概率可表示为：
Pij=P（Ei→Ej）=P（xn+1=j∣xn=i）
并称为一步转移概率。
0≤Pij≤1
∑Pij=1
所有Pij构成的矩阵为（矩阵图，略）：
预测模型：
设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），用Pi表示系统在k时期处于状态Ei（i=1，2，…，N）的概率，所有概率所构成的向量，称为状态概率向量。
其中：0≤Pi（k）≤1（i=1，2，…，N）
∑Pi（k）=1
当k=0时，反映系统在初始时状态概率的分布情况，称为起始状态概率分布。
由S（k+1）=S（k）P可得递推关系（矩阵图，略）：
所以，马尔柯夫预测法的步骤应该为：
1、确定系统的状态Ei和S（0）；
2、确定P；
3、进行预测：S（k）=S（0）Pk
马尔科夫链的转移概率矩阵
转移概率(transition probability) 什么是转移概率 转移概率是马尔可夫链中的重要概念，若马氏链分为m个状态组成，历史资料转化为由这m个状态所组成的序列。从任意一个状态出发，经过任意一次转移，必然出现状态1、2、……，m中的一个，这种状态之间的转移称为转移概率。 当样本中状态m可能发生转移的总次数为i，而由状态m到未来任一时刻转为状态ai 的次数时，则在m+n时刻转移到未来任一时刻状态aj的转移概率为： 这些转移移概率可以排成一个的转移概率矩阵：P(m,m+n)(Pij(m,m + n)) 当m=1时为一阶转概率矩阵，时为高阶概率转移矩阵，有了概率转移矩阵， 就得到了状态之间经一步和多步转移的规律，这些规律就是贷款状态间演变规律的表，当初始状态已知时，可以查表做出不同时期的预测。 转移概率与转移概率矩阵[1] 假定某大学有1万学生，每人每月用1支牙膏，并且只使用“中华”牙膏与“黑妹”牙膏两者之一。根据本月（12月）调查，有3000人使用黑妹牙膏，7000人使用中华牙膏。又据调查,使用黑妹牙膏的3000人中，有60％的人下月将继续使用黑妹牙膏，40％的人将改用中华牙膏；使用中华牙膏的7000人中，有70％的人下月将继续使用中华牙膏，30％的人将改用黑妹牙膏。据此，可以得到如表－1所示的统计表。 表－1 两种牙膏之间的转移概率 拟用 黑妹牙膏中华牙膏 现用 黑妹牙膏 60％40％ 中华牙膏 30％70％ 上表中的4个概率就称为状态的转移概率，而这四个转移概率组成的矩阵 称为转移概率矩阵。可以看出，转移概率矩阵的一个特点是其各行元素之和为１。在本例中，其经济意义是：现在使用某种牙膏的人中，将来使用各种品牌牙膏的人数百分比之和为1。 2．用转移概率矩阵预测市场占有率的变化 有了转移概率矩阵，就可以预测，到下个月（１月份）使用黑妹牙膏和中华牙膏的人数，计算过程如下： 即：1月份使用黑妹牙膏的人数将为3900，而使用中华牙膏的人数将为6100。 假定转移概率矩阵不变，还可以继续预测到2月份的情况为：
中国宏观经济区制转移特征研究
中国宏观经济区制转移特征研究 自改革开放以来,我国的经济实现了高速发展,同时,面临的经济形势日趋复杂。1992年至今,虽然我国季度平均GDP增长率达到9.96%,远高于同期其他国家的增长水平,但是期间的经济增长率和通货膨胀也经历了大幅波动。 为了有效调控经济波动,我国货币政策执行框架和操作工具日益完善,央行根据实时的经济状态调整货币政策立场,并且,中央银行不断丰富货币政策操作工具。当前,我国面临的内外经济环境越来越复杂,经济增长环境具有较大不确定性。 因而,政府不断强调要提高货币政策的有效性,提高央行对宏观经济的调控能力。有鉴于此,定量分析我国菲利普斯曲线、货币政策的宏观经济效应以及研究其有效性具有一定的现实意义,不仅有助于理解中央银行货币政策执行的机制,而且可以为中央银行提高货币政策执行效率提供有益的参考依据。 针对我国当前的经济现实,在广泛追踪和梳理既有相关文献的基础上,本文构建和拓展了 MS-DSGE模型,进一步地,基于MS-DSGE模型及其拓展形式,重点考察了菲利普斯曲线的区制转移特征、公众预期变动对货币政策执行的影响以及货币政策目标选择等问题。首先,研究了菲利普斯曲线的区制转移特征。 菲利普斯曲线刻画了通货膨胀与产出之间的动态关系,其为货币当局判断当前经济态势提供重要参考依据。本文构建了一个国内产品菲利普斯曲线和进口产品菲利普斯曲线具有区制转移特征的新凯恩斯开放经济MS-DSGE模型,探讨了新凯恩斯菲利普斯曲线的非线性特征。 研究表明:新凯恩斯菲利普斯曲线呈现明显的区制转移特征,此外,根据对不同区制脉冲响应的比较分析,可以发现,随着价格粘性的增加,外生冲击对经济变
马尔科夫转换模型例子
The R User Conference 2009 July 8-10, Agrocampus-Ouest, Rennes, France
Estimating Markovian Switching Regression Models in An application to model energy price in Spain
S. Fontdecaba, M. P. Mu?oz , J. A. Sànchez*
Department of Statistics and Operations Research Universitat Politècnica de Catalunya - UPC
* josep.a.sanchez@https://www.360docs.net/doc/691472496.html,
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
Outline
1. Introduction & Objectives 2. Methodology 3. Application to energy price 4. Results 5. Conclusions
2
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
1. Introduction
The model we consider is of the MARKOVIAN SWITCHING (MS) type, originally defined by Hamilton (1989).
?MSVAR library - Krolszing (1998) (not available free acces: OX) ?MSVARlib - Bellone (2005) (Less user friendly) ?MSRegression - Perlin (2007) (Libraries in Matlab)
3
马尔可夫模型介绍(从零开始)
马尔可夫模型介绍（从零开始） （一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的按照海藻的状态来变化，所以我们可以说在一定程度上可能是雨天或是晴天。另一个有价值的信息是之前某些天的天气情况，结合昨天的天气和可以观察到的海藻的状态，我们就可以为今天的天气做一个较好的预报。 这是在我们这个系列的介绍中一个非常典型的系统。 ?首先我们介绍一个可以随时间产生概率性模型的系统，例如天气在晴天或者雨天之间变动。?接下来我们试图去预言我们所不能观察到的"隐形"的系统状态，在上面的例子中，能被观察到的序列就是海藻的状态吗，隐形的系统就是天气情况 ?然后我们看一下关于我们这个模型的一些问题，在上面那个例子中，也许我们想知道 1. 如果我们观察一个星期每一天的海藻的状态，我们是否能知相应的其天气情况 2. 如果给出一个海藻状态的序列，我们是否能判断是冬天还是夏天？我们假设，如果海藻干（d ry）了一段时间，那就意味着是夏天如果海藻潮湿（soggy）了一段时间，那可能就是冬天。 （二）：生成模式（Generating Patterns） ?确定的模式（Deterministic Patterns） 考虑交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替
马尔科夫决策过程MDPs
数学模型-MATLAB工具箱-马尔可夫决策过程-MDPs 前言： MDPs提供了一个数学框架来进行建模，适用于结果部分随机部分由决策者控制的决策情景。由于其在数学建模或学术发表中经常被用到，这里我们从实用的角度对其做一些归纳整理，案例涉及到大数据应用方面的最新研究成果，包括基本概念、模型、能解决的问题、基本算法（基于MATLAB或R工具箱）和应用场景。最后简单介绍了部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。 由于相关的理论和应用研究非常多，这里我们只介绍最基本的东西（但是提供了必要而丰富的展开），并提供相应的参考文献和工具箱链接，以期帮助读者更快上手，至于更加深入的研究和更加细致的应用，则需要参照相关研究领域的学术文献。 一、基本概念 （1）序贯决策（Sequential Decision）[1]： 用于随机性或不确定性动态系统的最优化决策方法。 （2）序贯决策的过程是： 从初始状态开始，每个时刻作出最优决策后，接着观察下一时刻实际出现的状态，即收集新的信息，然后再作出新的最优决策，反复进行直至最后。 （3）无后效性 无后效性是一个问题可以用动态规划求解的标志之一。 某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响，简单的说，就是“未来与过去无关”，当前的状态是此前历史的一个完整总结，此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变。 （4）马尔可夫决策过程 系统在每次作出决策后下一时刻可能出现的状态是不能确切预知的，存在两种情况： ①系统下一步可能出现的状态的概率分布是已知的，可用客观概率的条件分布来描述。对于这类系统的序贯决策研究得较完满的是状态转移律具有无后效性的系统，相应的序贯决策称为马尔可夫决策过程，它是将马尔可夫过程理论与决定性动态规划相结合的产物。 ②系统下一步可能出现的状态的概率分布不知道，只能用主观概率的条件分布来描述。用于这类系统的序贯决策属于决策分析的内容。 注：在现实中，既无纯客观概率，又无纯主观概率。 客观概率是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。主观概率与客观概率的主要区别是，主观概率无法用试验或统计的方法来检验其正确性。 客观概率可以根据历史统计数据或是大量的试验来推定。 客观概率只能用于完全可重复事件，因而并不适用于大部分现实事件。 为什么引入主观概率：有的自然状态无法重复试验。如：明天是否下雨，新产品销路如何。 主观概率以概率估计人的个人信念为基础。主观概率可以定义为根据确凿有效的证据对个别事件设计的概率。这里所说的证据，可以是事件过去的相对频率的形式，也可以是根据丰富的经验进行的推测。比如有人说:“阴云密布,可能要下一场大雨!”这就是关于下雨的可能性的主观概率。主观概率具有最大的灵活性，决策者可以根据任何有效的证据并结合自己对情况的感觉对概率进行调整。 二、和马尔可夫链的联系
马尔科夫转移矩阵模型
马尔柯夫转移矩阵法 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫过程和风险估计 由于风险过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中的一种重要模型就是马尔柯夫过程模型。 马尔柯夫转移矩阵法-马尔柯夫预测法 马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。它基于马尔柯夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。 1.马尔柯夫链。状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称为状态转移。在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔柯夫过程。马尔柯夫链是参数t只取离散值的马尔柯夫过程。 2.状态转移概率矩阵。在事件发展变化的过程中，从某一种状态出发，下以时刻转移到其他状态的可能性，称为状态转移概率，只用统计特性描述随机过程的状态转移概率。 若事物有n中状态，则从一种状态开始相应就有n个状态转移概率，即。 将事物n个状态的转移概率一次排列，可以得到一个n行n列的矩阵： 3.马尔柯夫预测模型。一次转移概率的预测方程为： 式中：K——第K个时刻； S（K）——第K个时刻的状态预测； S（0）——对象的初始状态； P——一步转移概率矩阵。 应用马尔柯夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性
马尔柯夫转移矩阵法-4.1马尔柯夫过程 在一个随机过程中，对于每一t0时刻，系统的下一时刻状态概率仅与t0时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态以及t0时刻以前的状态无关（即所谓无后效性），这种随机过程称为马尔柯夫随机过程。 对随机过程X（t）取确定的n＋1个时刻t0＜t1＜t2＜…＜tn，对应实数x0，x1，x2，…，xn，如果条件分布函数满足： 则随机过程X（t）即为马尔柯夫过程的数学描述。 依过程参数集和状态集的离散与连续性，马尔柯夫过程可分为马尔柯夫链－时间和状态均离散的过程、连续马尔柯夫链－时间连续和状态离散、连续马尔柯夫过程－时间连续和状态连续。 马尔柯夫转移矩阵法-4.2马尔柯夫过程与风险估计 从定义中可知，确定某一时刻的风险状态后，该风险转移的下一个状态所服从的概率规律，可以用马尔柯夫过程的数学描述估计出来。马尔柯夫风险过程的重要假定是在一定时间和客观条件下，风险状态的转移概率固定不变。转移概率是在给定时刻风险状态相关之下的下一时刻条件概率；转移概率构成的矩阵称为转移矩阵，矩阵中各元素具有非负性，而且行的和值为1。 例如某雷达每次开机状态记录如表4所示。由于雷达下一次开机状态只与现在的开机状态有关，而与以前的状态无关，所以它就形成了一个典型的马尔柯夫链。 取P11—开机连续正常状态的概率，P12—由正常状态转不正常的概率，P21—由不正常状态转正常的概率，P22—开机连续不正常状态的概率。由表4可知，在23次开机状态统计中，11次开机正常，3次连续正常，7次由正常转不正常；12次开机不正常，4次连续不正常，8次由不正常转正常；由于最后一次统计状态是开机正常状态，没有后继状态，所以P11＝3／（11－1）＝0.3，P12＝7／（11－1）＝0.7，P21＝8／12＝0.67，P22＝4／12＝0.33因为最后一次统计是正常状态，所以不正常状态的总数不减一。 表4某雷达每次开机状态记录表 类别开机次序 1234567891011121314151617181920212223
马尔科夫转移矩阵法
马尔科夫转移矩阵法 1.工具名称 马尔科夫转移矩阵法是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。 2.工具使用场合/范围 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法 3.工具运用说明： 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。 马尔科夫分析法的一般步骤为： ①调查目前的市场占有率情况； ②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型； ④预测未来市场的占有率。 二、马尔科夫分析模型 实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。 马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。 必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一
马尔科夫转移矩阵法(一)
马尔科夫转移矩阵法(一) 专业培训解决方案与企业管理咨询服务商地址:廣州市花城大道5號南天廣場龍庭閣2006室电话：862022223190；2222319122223192；22223193传真：862022223196網址：xxxxxx邮件:xxxxxx一、马尔科夫转移矩阵法的涵义单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。马尔科夫是俄国数学家，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。，在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。马尔科夫分析法的一般步骤为：①调查目前的市场占有率情况；②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型；④预测未来市场的占有率。二、马尔科夫分析模型实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科
夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
隐马尔科夫模型(HMM)详解
马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。 考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N个状态中的一个，N个状态集合是{S1,S2,S3,...S N}。我们现在用q1,q2,q3,…q n来表示系统在t=1,2,3,…n时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q取决于一个初始概率分布PI，PI(S N)表示t=1时系统状态为S N的概率。 马尔科夫模型有两个假设： 1. 系统在时刻t的状态只与时刻t-1处的状态相关；（也称为无后效性） 2. 状态转移概率与时间无关；（也称为齐次性或时齐性） 第一条具体可以用如下公式表示： P(q t=S j|q t-1=S i,q t-2=S k,…)= P(q t=S j|q t-1=S i) 其中，t为大于1的任意数值，S k为任意状态 第二个假设则可以用如下公式表示： P(q t=S j|q t-1=S i)= P(q k=S j|q k-1=S i) 其中，k为任意时刻。 下图是一个马尔科夫过程的样例图： 可以把状态转移概率用矩阵A表示，矩阵的行列长度均为状态数目，a ij表示P(S i|S i-1)。
隐马尔科夫过程 与马尔科夫相比，隐马尔科夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程，如下图所示： 此图是从别处找来的，可能符号与我之前描述马尔科夫时不同，相信大家也能理解。 该图分为上下两行，上面那行就是一个马尔科夫转移过程，下面这一行则是输出，即我们可以观察到的值，现在，我们将上面那行的马尔科夫转移过程中的状态称为隐藏状态，下面的观察到的值称为观察状态，观察状态的集合表示为 O={O1,O2,O3,…O M}。 相应的，隐马尔科夫也比马尔科夫多了一个假设，即输出仅与当前状态有关，可以用如下公式表示： P(O1,O2,…,O t|S1,S2,…,S t)=P(O1|S1)*P(O2|S2)*...*P(O t|S t) 其中，O1,O2,…,O t为从时刻1到时刻t的观测状态序列，S1,S2,…,S t则为隐藏状态序列。 另外，该假设又称为输出独立性假设。 举个例子 举个常见的例子来引出下文，同时方便大家理解！比如我在不同天气状态下去做一些事情的概率不同，天气状态集合为{下雨，阴天，晴天}，事情集合为{宅着，自习，游玩}。假如我们已经有了转移概率和输出概率，即P(天气A|天气B)和P(事情a|天气A)的概率都已知道，那么则有几个问题要问（注意，假设一天我那几件事情中的一件）， 1. 假如一周内的天气变化是下雨->晴天->阴天->下雨->阴天->晴天->阴天，那么我这一周自习->宅着->游玩->自习->游玩->宅着->自习的概率是多大？ 2. 假如我这一周做事序列是自习->宅着->游玩->自习->游玩->宅着->自习，
马尔科夫链决策方法
马尔科夫预测与决策法
马尔科夫预测与决策法——是应用随机过程中马尔科夫链的理论和方法研究分析有关经济现象变化规律并借此对未来进行预测和决策的一种方法。 池塘里有三张荷叶，编号为1，2，3，假设有一只青蛙随机地在荷叶上跳来跳去。在初始时刻t ，它在第二张荷叶上。在时 ，它有可能跳到第一张或者第三张荷叶上，也有可能在原刻t 1 地不动。我们把青蛙某个时刻所在的荷叶称为青蛙所处的状态。这样，青蛙在未来处于什么状态，只与它现在所处的状态有关，与它以前所处的状态无关。实际上青蛙在一段时间内在荷叶间跳或不跳的过程就是一个马尔科夫过程。 2010年6月6日Sunday2
马尔可夫性与转移概率矩阵 一个过程或系统在未来时刻的状态只依赖于现状时刻的状态，而与以往更前的时刻无关，这一特性就成为无后效性（无记忆性）或马尔可夫性（简称马氏性）。换一个说法，从过程演变或推移的角度上考虑，如果系统在时刻的状态概率，仅依赖于当前时刻的状态，而与如何达到这个状态的初始概率无关，这一特性即马尔可夫性。 2010年6月6日Sunday3
设随机变量序列，{X ,X2, ···,X n, ···},它的状态集合记为 1 S= {s1,s2 , ···, s n, ···} 若对任意的k和任意的正整数i , i2 , ···,i k, i k+1,有下式成 1 立： P{X k+1= s ik+1| X1= s i1, X2= s i2, ···X k= s ik} = P{X k+1= s ik+1| X k= s ik} ,X2, ···,X n, ···} 为一个马尔可夫则称随机变量序列{X 1 链（Markov chains）。 2010年6月6日Sunday4
马尔可夫状态转移组别动态因子模型的估计与应用
马尔可夫状态转移组别动态因子模型的估计与应用 林建浩 中山大学岭南学院 （详细摘要） 结合马尔可夫状态转移（Hamilton，1989）、动态因子（Stock and Watson，1989，1991，1993）以及组别因子（Goyal et al., 2008；Hallin and Liska，2011）三种建模思想，本文提出一种马尔可夫组别动态因子（MS-GS-DF）模型。该模型以动态共同因子刻画经济变量的协动性，同时区分了不同类型经济体共同因子的组别覆盖性，并通过马尔可夫状态转移刻画经济变量在不同状态下的非对称转换。不同于Goyal et al.（2008）与Hallin and Liska（2011）假定组别因子之间相互独立，本文模型设定两种途径以刻画组别因子之间的相关关系：一是在组别因子的V AR形式中允许一种类似于Granger因果关系的存在；二是通过假定组别因子的均值和（或）方差由相同的状态变量驱动而存在相关。该模型具有较高的灵活性，可以刻画原有模型不能刻画的许多经济现象，在宏观经济分析以及证券市场研究中有重要的应用价值。例如，可用于研究经济变量在跨地区、分组别的非线性协动关系；也可用于分析一致指数、滞后指数以及领先指数等三大宏观景气指标的协同运动。 MS-GS-DF模型可以写成包含马尔可夫区制转移参数的状态空间模型形式。此时，参数的非线性性质使得标准的Kalman滤波不再适用；Lam算法通过将部分状态向量的初始成分视为待估参数，可以精确地得到极大似然估计，但这一方法需要很高的计算成本与较大的数据量。针对这些局限性，本文尝试结合Kim算法的基本框架进行不可观测成分与模型参数的估计，具体过程为：首先，假定参数已知，利用Kalman滤波获得不可观测成分（包括分组因子与特定误差项）的滤波推断；其次，利用Hamilton滤波获得马尔可夫状态转移概率的滤波推断；再次，根据Kim（1994，1999）的近似方法，对各种可能状态的条件信息近似化简为M种状态的非条件信息，同时得到近似似然函数；最后，通过非线性数值优化方法获得参数的近似极大似然估计。 最后，基于上述MS-GS-DF模型，本文研究了通货膨胀的国际协动性现象。在对1995M1至2011M2通货膨胀数据的实证研究中，以美国、欧元区、日本以及加拿大等发达经济体构造第一组别通胀因子，以金砖四国作为新兴经济体构造第二组别通胀因子，得到以下发现：第一，金砖四国通货膨胀共同因子的均值和方差都大于发达经济体；第二，平滑概率显示全球经济在样本期大部分时间处于通胀状态，只是在2001年网络泡沫破灭以及2008年金融危机等个别月份出现通缩状态；第三，通过计算国别通货膨胀序列与通胀共同因子的相关系数以及方差贡献比例，发现发达经济体通货膨胀具有较高的国际协动性，而金砖四国则明显以国别特殊性为主。上述发现为不同类型经济合作组织的货币政策国际协作提供了依据。
马尔科夫矩阵
移步转移矩阵的性质与证明 数学1401吴宝龙201464100122 移步转移矩阵的定义：我们称满足如下条件的矩阵n n P ?为移步转移矩阵 1.ij P 0 i,j n ≥≤ 2.ij 1P 1 i=1,2, 3...n n j ==∑ 先说明高等代数中的几个概念： 1.向量范数：如果向量X n R ∈的某个实值函数N （x ） =X 满足条件： ①X 0≥ ②X =X ，R ααα?∈ ③X+Y X +Y ≤ 则称n N （x ）是R 上的一个向量范数 2.向量的p 范数：1/1 () p n p i p i X x ==∑ 3.向量的i 1i n 范数：X =max x ∞≤≤∞ 4.矩阵范数：如果矩阵n n A R 的某个非负的实值函数N （A ） = A ?∈ 满足条件： ①A 0≥ ②cA =c A ，c 为实数
③A+B A +B ≤ ④AB A B ≤ 则称N(A)是R n n ?上的一个矩阵范数 5.矩阵算子范数：设,n n n x R A R ?∈∈，给出一个向量范数p x ， 则称p p x 0 Ax A =max x p ≠，为A 的算子范数 6.矩阵的行范数：ij 1i n 1 A =max n j α∞≤≤=∑ 7.矩阵的谱半径：矩阵特征值的绝对值的最大值 移步转移矩阵的性质 ① 1为移步转移矩阵的一个特征值 证明： n ij j=1 若1为的特征值则有|P-E|=0 （1）下面证明上式成立 由于矩阵P-E 的每行加到第一行可得P -1=0 i=1,2,3...n 所以行列式|P-E|=0得证 移步转移矩阵∑
②移步转移矩阵的特征值的绝对值不大于1 方法一： 先说明数值分析里的一个定理： 设A=ij n （a ）n ?则A 的每个特征值必属于下述的某个圆盘中 ij 1 |-a |||j i n ij j a λ≠=≤ ∑ 定理证明如下： 12k i kk k j 1 kk k j j 1 j j 1 1 1 设为A 的任意特征值，X 为对应的特征向量则有 （）X=0 设X=（x ,x ,...,x ） 计X 的范数为X （即max|x | i=1,2,...,n ）矩阵A 的第k 行乘以X 有方程（-a ）X -0 故 |（-a ）| |X |=|| （-a j k j k j k j k j k T n n kj j n kj n n n kj kj j kj k j j I A X a x a x a x a x a x λλλλλ≠≠≠≠≠=====-≠∞=≤ ≤ ?∑∑∑∑∑kk j 1 ）j k n kj a ≠=≤ ∑ 由定理可以得到移步转移矩阵的特征值λ满足 ii ii ii -a 1a 1a λ≤-=- 故1λ≤ 得证
基于马尔科夫过程的排队论的研究
基于马尔科夫过程的排队论的研究 摘要：排队问题[1]仿真的目的是要寻找服务对象与服务设置之间的最佳配置，保证系统具有最佳的服务效率与最合理的配置，而马尔科夫链是研究排队系统的主要方法。本文研究了将一般的排队系统转化为马尔科夫[2]排队过程,因而可以利用马尔科夫决策规划的求值运算来求解。本文着重介绍了顾客逐一的接受服务和顾客成批的接受服务两种最主要类型,并计算给出相应的结果。 关键词:排队论，马尔科夫链,马尔科夫过程化,Matlab仿真 一、引言 排队是日常生活中经常遇到的现象，例如：出行坐火车，等待检票进站的排队；到食堂打饭所形成的排队；学校打预防针、体检所形成的排队；看电影、旅
游时，前往售票处购票形成的排队等；另一种排队是物的排队，例如：使用FTP 或P2P 下载传递文件；流水线上生产的产品等待接受检验；维修室的故障仪器等待维修等。排队现象的要素包括两个方面的内容：一是需要接受服务的顾客；二是提供服务的服务台。最近几十年来，排队理论在计算机网络、通信、交通以及其它公共事业领域的应用越来越广泛， 已成为分析和设计这些系统的一个不可或缺的工具。 排队论[3]的基本思想是1910年丹麦电话工程师A.K.埃尔朗在解决自动电话设计问题时开始形成的，当时称为话务理论。他在热力学统计平衡理论的启发下，成功地建立了电话统计平衡模型，并由此得到一组递推状态方程，从而导出著名的埃尔朗电话损失率公式。瑞典数学家巴尔姆又引入有限后效流等概念和定义。他们用数学方法深入地分析了电话呼叫的本征特性，促进了排队论的研究。50年代初，美国数学家关于生灭过程的研究、英国数学家 D.G.肯德尔提出嵌入马尔可夫链理论，以及对排队队型的分类方法，为排队论奠定了理论基础。本文基于马尔科夫链研究分析了排队系统的方法。 二、 马尔科夫及排队论基础知识 2.1马尔科夫过程 马尔科夫过程一种典型的随机过程。该过程是研究一个系统（如一个地区、一个工厂）的状况及其转移的理论。它是通过对不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究，来确定状态的变化趋势，从而达到对未来进行预测的目的。 马尔科夫过程有两个基本特征：一是“无后效性”，即事物将来的状态及其出现的概率的大小，只取决于该事物现在所处的状态，而与以前时间的状态无关；二是“遍历性”，是指不管事物现在出于什么状态，在较长时间内，马尔科夫过程逐渐趋于稳定状况，而且与初始状况无关。 用数学语言描述马尔科夫[2]过程就是： 设(),X t t T ∈为随机过程，若在121121,, ,,()n n n n t t t t t t t t T --<< <<∈时
连续马尔科夫过程的转移概率及应用
《随机过程》 课程设计（论文） 题目: 连续马尔科夫过程的转移 概率及应用 学院：理学院 专业：应用统计学 班级： 13090501 学生姓名：张志达 学生学号： 1309050131 2015年 12 月 29 日
摘要 选取 1978 ～ 2009 年四川农村居民人均生活消费值的 32 个样本，首先，通过 Markov 预测法预测未来生活消费水平的增长速度以 10% ～ 20% 的概率较大; 然后，为提高预测精度，在传统 ARMA 模型中加入时间变量 t 进行建模并预测，预测结果表明平均相对误差率为 1． 56% ，其中 2006 ～ 2009 年的相对误差的绝对值均小于 0． 5% ; 最后，将 Markov 预测和 ARMA 模型对2010 ～ 2012 年的预测结果对比，发现两者在生活消费增长幅度上吻合，预测结果可靠。结果表明，在与目前相似的政策力度下，短期内四川省农村居民消费需求将持续增长，需进一步扩大消费市场。 关键词农村居民; 生活消费; Markov 预测
目录 一.连续马尔科夫过程的转移概率及其应用 (4) 二.连续时间马尔可夫链基本理论 (5) 2.1定义 (5) 2.2转移概率 (5) 三. 马尔可夫过程研究的问题的分析 (7) 数据来源与研究方法 (7) 2.计算状态转移概率矩阵 (8) 3.结果与分析 (10) 四结论和展望 (11) 五.参考文献 (12) 六计算结果及程序 (12)
一.连续马尔科夫过程的转移概率及其应用 1951年前后，伊藤清建立的随机微分方程的理论，为马尔可夫过程的研究开辟了新的道路。1954年前后， W.费勒将半群方法引入马尔可夫过程的研究。流形上的马尔可夫过程、马尔可夫向量场等都是正待深入研究的领域。 类重要的随机过程,它的原始模型马尔可夫链,由俄国数学家Α.Α.马尔可夫于1907年提出。人们在实际中常遇到具有下述特性的随机过程：在已知它目前的状态(现在)的条件下，它未来的演变（将来）不依赖于它以往的演变（过去）。这种已知“现在”的条件下，“将来”与“过去”独立的特性称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程叫做马尔可夫过程。荷花池中一只青蛙的跳跃是马尔可夫过程的一个形象化的例子。青蛙依照它瞬间或起的念头从一片荷叶上跳到另一片荷叶上，因为青蛙是没有记忆的,当现在所处的位置已知时,它下一步跳往何处和它以往走过的路径无关。如果将荷叶编号并用012,,......x x x 分别表示青蛙最初处的荷叶号码及第一次、第二次、……跳跃后所处的荷叶号码，那么{},0n x n ≥ 就是马尔可夫过程。液体中微粒所作的布朗运动，传染病受感染的人数，原子核中一自由电子在电子层中的跳跃，人口增长过程等等都可视为马尔可夫过程。还有些过程（例如某些遗传过程）在一定条件下可以用马尔可夫过程来近似。 关于马尔可夫过程的理论研究，1931年Α.Η.柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》，首先将微分方程等分析方法用于这类过程，奠定了它的理论基础。1951年前后，伊藤清在P.莱维和C.H.伯恩斯坦等人工作的基础上，建立了随机微分方程的理论，为研究马尔可夫过程开辟了新的道路。1954年前后，W.弗勒将泛函分析中的半群方法引入马尔可夫过程的研究中，Ε.Б.登金（又译邓肯）等并赋予它概率意义（如特征算子等）。50年代初，角谷静夫和J.L.杜布等发现了布朗运动与偏微分方程论中狄利克雷问题的关系，后来G.A.亨特研究了相当一般的马尔可夫过程（亨特过程）与 位势的关系。目前，流形上的马尔可夫过程、马尔可夫场等都是正待深入研究的领域。
第三章 马尔科夫过程
第三章 马尔科夫过程 第一节 随机过程的概念 1、 随机系数 必然事件 自然界中出现的事件分为 不可能事件 随机事件 事物的变化过程 必然过程 随机过程 （1） 必然过程：有确定的变化形式，可以用精确的数学关系式来描述。如 ()()sin m u t U t ω= ()()sin m i t I t ω?=+ （2） 随机过程：没有确定的变化形式，只能用随机函数来描述。例如：在24h 内对某 电网的负荷进行几天的观测，如下图所示： 随机系数：观测对象随时间的变化时不确定的，用()x t 表示。 现实：每次观测得到一个具体的系数，称为随机系数的一个“现实”。如： ()()()12,...............n x t x t x t 参数。t 是随机变量，称为过程的参数，其所有可能的集合为 “参数空间”或“时间空间”。 状态：随机函数()x t 在1t 时刻的值()1x t ，称为()x t 在1t t =时的状态。则所有可能的集合称为“状态空间”。 2、 随机系数的分类 （1） 时间（分数）离散，状态空间离散 （2） 时间（分数）连续，状态空间连续 （3） 时间（分数）离散，状态空间连续 （4） 时间（分数）连续，状态空间离散 其中（1）与（4）研究的较多 3、 随机系数的概率分布 当，n t t =时，()n t X 的分布与历史i t t =时()()11i t i n X ≤≤-的关系，即 根据过程的历史来确定()n t X 的分布：
用条件概率来描述：（()i x t 简化成i x ） ()112211/,............n n n n P x x x x --X =X =X =X = （1） 若在特定的情况下，n X 的分布与过去的历史无关，则 ()()112211/,............n n n n n n P x x x x P x --X =X =X =X ==X = 称为过程独立（无记忆过程）。 若n X 的分布只与过去的一部分历史有关，如只与最近一次时间的状态有关，而与以前所有时刻的状态都是无关，即 ()()11221111/,............/n n n n n n n n P x x x x P x x ----X =X =X =X ==X =X = 第二节 马尔科夫链 1、 概述 将参数和状态空间都是系数的马尔科夫过程称为马尔科夫链。即