基于马尔可夫决策法的企业市场占有率预测

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马尔科夫预测

马尔科夫预测

第 6 章马尔可夫预测马尔可夫预测方法不需要大量历史资料,而只需对近期状况作详细分析。

它可用于产品的市场占有率预测、期望报酬预测、人力资源预测等等,还可用来分析系统的长期平衡条件,为决策提供有意义的参考。

6.1 马尔可夫预测的基本原理马尔可夫(A.A.Markov )是俄国数学家。

二十世纪初,他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状态有关,而与事物的过去状态无关。

具有这种特性的随机过程称为马尔可夫过程。

设备维修和更新、人才结构变化、资金流向、市场需求变化等许多经济和社会行为都可用这一类过程来描述或近似,故其应用范围非常广泛。

6.1.1 马尔可夫链为了表征一个系统在变化过程中的特性(状态),可以用一组随时间进程而变化的变量来描述。

如果系统在任何时刻上的状态是随机的,则变化过程就是一个随机过程。

设有参数集T ( , ),如果对任意的t T ,总有一随机变量X t 与之对应,则称{X t ,t T} 为一随机过程。

如若T 为离散集(不妨设T {t0,t1,t2,...,t n,...} ),同时X t的取值也是离散的,则称{X t ,t T} 为离散型随机过程。

设有一离散型随机过程,它所有可能处于的状态的集合为S {1,2,L ,N} ,称其为状态空间。

系统只能在时刻t0,t1,t2,...改变它的状态。

为简便计,以下将X t n等简记为X n。

一般地说,描述系统状态的随机变量序列不一定满足相互独立的条件,也就是说,系统将来的状态与过去时刻以及现在时刻的状态是有关系的。

在实际情况中,也有具有这样性质的随机系统:系统在每一时刻(或每一步)上的状态,仅仅取决于前一时刻(或前一步)的状态。

这个性质称为无后效性,即所谓马尔可夫假设。

具备这个性质的离散型随机过程,称为马尔可夫链。

用数学语言来描述就是:马尔可夫链如果对任一n 1,任意的i1,i2, ,i n 1, j S恒有P X n j X1 i1,X2 i2,L ,X n 1 i n 1 P X n j X n 1 i n 1 (6.1.1)则称离散型随机过程{X t ,t T} 为马尔可夫链。

市场调查与预测10马尔柯夫预测方法

市场调查与预测10马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 三、期望利润预测
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
第三节 马尔柯夫预测方法的应用
• 一、马尔柯夫链预测法(最简单类型)
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 二、市场占有率预测
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 三、期望利润预测
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
第一节 马尔柯夫预测方法概述
• 一、状态
第十章 马尔柯夫预测方法
• 二、状态转移概率
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 三、状态转移概率矩阵
第十章 马尔柯夫预测方法
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
• 效益
第十章 马尔柯夫预测方法
第二节 马尔柯夫预测的类型
• 一、马尔柯夫链预测法(最简单类型)
• 可按以下步骤来完成: • 第一步,划分预测对象所出现的状态。 • 第二步,计算初始概率。
第十章 马尔柯夫预测方法•第三步,计算状态转移概率。• 第四步,根据转移概率进行预测。
第十章 马尔柯夫预测方法
• 二、市场占有率预测
第十章 马尔柯夫预测方法

管理学八种工具:马尔科夫转移矩阵法

管理学八种工具:马尔科夫转移矩阵法

马尔科夫转移矩阵法一、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。

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,故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。

三、马尔科夫过程的稳定状态在较长时间后,马尔科夫过程逐渐处于稳定状态,且与初始状态无关。

Chap8 马尔科夫预测技术.

Chap8 马尔科夫预测技术.

马尔科夫预测法
综合上述,得到销售状态转移概率矩阵为:
P=
P11 p12 P21 p22

0.5 0.5 0.78 0.22
马尔科夫预测法
上述方法可以归纳如下,首先列出设计表然后作统 计,以 pij 表示pij 的估计值,则有设计表如下
状态 下周系统所处状态 s1 s2 次数 状态 (畅销)(滞销) 本 周所处状态 s1(畅销) 7 7 S2 (滞销) 7 2
k 1 N

(5)

上式的意义是系统从状态i出发,经2步转移到j的 概率等于系统从状态i出发,经—步到状态k,其 中k=1,2,…,N,然后再从状态k转移到j的概率 的总和。
马尔科夫预测法
P(2)=
P11(2) p12(2) …P1N(2) P21(2) p22(2)…P2N(2) ………………………….. PN1(2) pN2(2)…PNN(2) P11 p12 …P1N P21 p22 …P2N ……………… PN1 pN2 …PNN
马尔科夫预测法
2


[例2]设一步转移矩阵为:
P= 0.5 0.6 0.5 0.4

则2步转移矩阵为:
0.5 2 P(2)= P = 0.6 0.5 0.4
2

0.55 0.54
0.45 0.46
马尔科夫预测法
5.2马尔科夫链预测法

马尔科夫方法的基本内喀之一是系统状态 的转移概率矩阵的估算。如何估算出系统 状态的转移矩阵,一般有二种方法。—是 主观概率法,这种方法—般是在缺乏历史 统计资料或资料不全的情况下使用的。二 是统计估算法
马尔科夫预测法

[例1]设味精销售情况分力“畅销”和 “滞销”两种,以“1“代表畅销, “2” 代表“滞销”。以xn表第n个季度的味精销 售状态,则xn可以取1或2的值。若未来的 味精市场状态,只与现在的市场状态有关, 与以前的市场状态无关,则味精的市场状 态{xn n》l}就构成一个马尔科夫链。

马尔科夫模型在汽车市场预测中的应用

马尔科夫模型在汽车市场预测中的应用

马尔科夫模型在汽车市场预测中的应用一、引言企业是一个静态变化的系统,有些变量和要素随时间的推移而不时地随机变化,市场占有率就是其中一个变量。

面对日趋剧烈的市场竞争,谁能及时准确的掌握未来的市场趋向,谁就能掌握市场的自动权。

但是,用普通的预测方法来预测市场占有率很难失掉准确的结果,如临时趋向预测法,是依据历史数据的变化规律来对未来市场状况停止预测,但对市场占有率这个无确定变化规律的变量来说,就显得不太适用。

马尔科夫预测法是在经过市场调查等途径获取资料的基础上,运用数理统计、系统工程等有效地数学方法,是完成定量建模与定性评价的深层组合,适用于随机进程预测的一种迷信有效的方法。

二、马尔科夫进程及预测模型的树立马尔科夫(A.A.Markov)实际指出:〝系统到达每一形状的概率仅与近期形状有关,在一定时期后马尔科夫进程逐渐趋于动摇形状而与原始条件有关〞的这一特性称为〝无后效性〞。

即:事物的第n次实验结果仅取决于第(n一1)次实验结果,第(n一1)次实验结果仅取决于第(n一2)次实验结果,依此类推。

这一系列转移进程的集合叫做〝马尔科夫链〞或称为〝时间和形状均团圆的马尔科夫进程〞。

〝对马尔科夫进程和马尔科夫链停止剖析,并对未来的开展停止预测称为马尔科夫剖析〞。

马尔科夫预测方法的特点是:不需求少量的统计资料,只需有限的近期资料即可完成定量预测,而且马尔科夫预测方法适用于短期预测的基础上,只需形状转移矩阵滚动次数足够的多,同时也适用于临时预测。

但要求市场比拟动摇并在一定时期内没有大的变化。

马尔科夫进程实践上是一个将系统的〝形状〞和〝形状转移〞定量化了的系统形状转换的数学模型:形状{S n ,n ≥1}:指现象某一时辰上的某种形状,是表示系统的最小一组变量。

当系统可完全由定义形状的变量取值来描画时,称系统处于一个形状。

形状转移:指当系统的描画变量从一个形状的特定值变化到另一个形状特定值时,就表示系统由一个形状转移到另一个形状,从而该系统完成了形状的转移。

第七章马尔柯夫预测法

第七章马尔柯夫预测法
第七章马尔柯夫预测法
S(K)的计算
b 依此类推,可得递推关系式: b S(3)=S(2)P=S(0)P3 b …… b S(K)=S(0)PK b 即经过K步转移后的状态取决于转移前的
初始状态S(0),一步转移概率矩阵P和转 移的次数K。
第七章马尔柯夫预测法
表示成矩阵形式:
第七章马尔柯夫预测法
第二节 马尔柯夫预测法的分析 步骤
第七章马尔柯夫预测法
求稳定状态概率向量
b 若已知概率矩阵
b 所求的稳定状态概率向量S=(S1, S2,……,Sn)。
第七章马尔柯夫预测法
根据公式有:
b 根据公式有:
b 并且S1+S2+……+Sn=1
第七章马尔柯夫预测法
从而有:
P11S1+P21S2+……+Pn1Sn=S1 P12S1+P22S2+……+Pn2Sn=S2 ……………… P1 nS1+P2 nS2+……+Pn nSn=Sn S1+S2+……+Sn=1 由前n个方程中去掉一个不独立的方程,求
b S=(S1,S2,……,Sn)
第七章马尔柯夫预测法
系统的稳定状态
b 系统的稳定状态是指系统即使再经过一 步状态转移,其状态概率仍保持不变的 状态。
b 即:SP=S b 式中:P是反映状态转移的正规概率矩阵,
S称为对P的稳定状态概率向量。若知正 规概率矩阵P,就可以根据以上关系式求 出系统的稳定状态概率向量S。
第七章马尔柯夫预测法
多步转移概率矩阵
b 如果系统的状态不止经过一次转移, 而是经过多次转移,则可用多步转 移概率矩阵来描述。设系统的状态 经过K次转移,则用K步转移概率矩 阵来描述。

马尔科夫矩阵

马尔科夫矩阵

THANKS
for listening
主讲人:左壮 ppt制作:程增瑞 资料整理:程增瑞 刘少丞 李若菡
张妍
本小组在一起讨论了两次 我们讨论了分工以及定下 的主题,并完成分配的 任务,并进行了排练,以应用_郝飞》、 《马尔科夫预测法在学生个人 成绩预测中的应用》、 《马尔科夫链模型在学生学习 评价中的应用》等文章
乙、丙三家企业拥有的用户分别是:250,300,450户,而
11月份用户可能的流动情况如下:
到 甲

乙 丙 合计

230 10 10 250

20 250 30 300

30
10 410 450
现要求我们根据这些市场调查资料预测11、12两个月三 家企业市场用户各自的拥有量。
应用
根据调查资料,确定初始状态概率向量为:
应用
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,可以得到如表所示的统计表。
应用
观察大一下学期、大二上学期、大二下学期三个学期的成绩,我的成绩都在 70分以上,因此预测期的成绩也在70分以上的概率是比较大的,因此为简便 起见,把成绩分为三个等级:90—100分、80一89分,70一79分。进一步得到 大一下学期到大二上学期分数等级转移表:
应用
应用
下学期成绩的预测
应用
我们准备了几个问题,在课堂上与大家互动

基于马尔可夫矩阵模型的企业集群状态预测

基于马尔可夫矩阵模型的企业集群状态预测
i d s y sn cu r e s n b e e f r c s a d d c so - k n t o s p s n e  ̄ n u t t l t r mo e r a o a l ,a n w o e a t n e ii n ma i g meh d i r e t d r e e M ak va ro i n
引 言
系 统 状 态 概 率 矩 阵 法 是 俄 国 学 者 马 尔 可 夫 ( A. ro )创立 的 马尔可 夫过程 理 论中 的一种 A. Mak v 最基 本 的分析 方法 。所谓 马尔 可夫 过程 是指如 果 已 知 系统 的现 在状态 ,则系 统未 来所 处状态 的 概率性 就 已确 定 ,而 不管 系统 是如 何到达 现 在的状 态 。换 句 话说 ,系统 在 已知现 在所 处状态 的条件 下 ,它和 将 来所 处状 态与 过 去所 处 的状 态无 关 ,即 马尔可 夫
维普资讯
第2 5卷增
、 .5 b1 2
刊 Βιβλιοθήκη 辽宁工程技术大学学报 J u a fL a n n e h i a i e s o r l i o i  ̄T c n c l n o Un v ri
20 0 6年 6月
Jn u . 2 o o 6
P o a i t arxMo e l s ae . u c siey t ep p r i u ssh w rc s tr it b t nt n , rb bl M t d l s l t td S c e sv l, a e s se o t f e a t u u dsr u o e d i y i iiu r h d c oo f e i i r
aot vrm n t ajsp l y s i us . dp b g e eto d t o c o s s s d e yo n u i a id c e l d
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基于马尔可夫决策法的企业市场占有率预测
内容摘要:马尔可夫决策法是一种对随机过程未来状况进行预测的有效方法。

本文简要介绍了马尔可夫过程和马尔可夫链,并举例说明了如何利用马尔可夫决策法对企业市场占有率进行预测。

关键词:马尔可夫决策法市场占有率转移概率矩阵
马尔可夫决策法概述
马尔可夫决策法是指决策者根据每个时刻观察到的状态,从可用的行动集合中选用一个行动作出决策,系统未来的状态是随机的,并且其状态转移概率具有马尔可夫性。

决策者根据新观察到的状态,再作出新的决策,依此反复地进行。

马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律仅仅取决于前一时刻的状态,而与观察之前的历史无关的性质。

也就是说:过程在时刻t0所处的状态为已知的条件下,过程在时刻t>t0所处状态的条件分布与过程在时刻t0之前所处的状态无关。

马尔可夫决策法起源于俄国数学家安德烈·马尔可夫对成链的试验序列的研究。

1907年马尔可夫发现某些随机事件的第n次试验结果常决定于它的前一次(n-1次)试验结果,马尔可夫假定各次转移过程中的转移概率无后效性,用以对物理学中的布朗运动作出数学描述,此后又由一些数学家经过不断的研究后建立了马尔可夫过程的一般理论,并把时间序列转移概率的链式称为马尔可夫链。

如果用分布函数来表述马尔可夫性,假设随机过程{X(t),t∈T}的状态空间为,若对时间t的任意n个数值t1<t2<… <tn(n≥3,ti∈,i=1,2,…,n),在条件X(ti)=xi(xi ∈,i=1,2,…,n-1)下,X(tn)的条件分布函数等于在条件X(tn-1)=xn-1下X(tn)的条件分布函数,即:p{X(tn)≤xnIX(t1)=x1,X(t2)=x2,…,X(tn-1)=xn-1}=p{X(tn)≤xnIX(tn-1)=xn-1}(xn∈R)
则称随机过程{X(t),t∈T}具有马尔可夫性,并称此随机过程为马尔可夫过程。

对于时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,记为{Xn=X(n),n=0,1,2,…}这个可以看作是在时间集T=(0,1,2,…)上对离散状态的马尔可夫过程相继观察的结果。

马尔可夫链的转移变化分析,主要就是分析链内有限次马尔可夫过程的状态及相互关系,进而预测系统或过程的未来状况。

以马尔可夫决策法预测企业市场占有率实例分析
在企业的生产、销售、投资和技术创新等决策过程中,常常会遇到事情未来的发展和趋势只受目前现状的影响,而与企业过去的状态无关,也就是说事情的发展具有马尔可夫性。

企业要想在激烈的市场竞争中谋求生存和快速发展,就必须密切关注同行业竞争对手的实力和顾客的转移变化情况,同时要对未来的市场占有率进行尽可能准确的预测,以更好的为企业生产、销售和技术创新等决策提供有用的管理信息。

由于企业市场占有率的变化是一个随机过程,而且企业市场占有率的变化只与现在的企业产品状态有关而与过去无关,因此,这一变化具有随机性和无后效性两个特征,也即具有马尔可夫性。

利用马尔可夫决策法进行市场占有率预测是基于企业本期市场占有率仅仅取决于企业上期市场占有率和转移概率,而与企业历史的市场占有率无关。

本文将以实例详细说明利用马尔可夫决策法进行市场占有率预测的完整过程。

假设甲乙丙丁四家企业生产同样的产品,甲企业计划2011年进行技术创新,投入2000万元研究开发新技术以提高产品的竞争力。

2009年这四家企业市场销售额相差不多,基本上各占1/4。

甲企业有关市场调查人员统计出来的数据显示:2010年,甲企业有20%的顾客流失,其中5%的顾客转向购买乙企业产品,10%的顾客转向购买丙企业产品,5%的顾客转向购买丁企业产品;乙企业有30%的顾客流失,其中10%的顾客转向购买甲企业产品,10%的顾客转向购买丙企业产品,10%的顾客转向购买丁企业产品;丙企业有25%的顾客流失,其中12%的顾客转向购买甲企业产品,5%的顾客转向购买乙企业产品,8%的顾客转向购买丁企业产品;丁企业有15%的顾客流失,其中5%的顾客转向购买甲企业产品,5%的顾客转向购买乙企业产品,5%的顾客转向购买丙企业产品。

那么根据四家企业顾客的变化情况,甲企业该如何决策?
解:根据题目资料可以做出四家企业市场占有率初始矩阵:
编制2010年四家企业顾客转移概率表(见表1)。

将上述四家企业顾客转移情况用转移矩阵T表示:
T=
则2010年底四家企业市场占有率分布矩阵为:
V1=V0·T=
=
由此可知,甲企业的市场占有率比上年有所上升,乙企业的市场占有率比去
年有所下降,丙企业的市场占有率同上年持平,丁企业的市场占有率比上年也有所上升并且上升幅度略大于甲企业。

如果2011年整个市场保持不变,并且顾客流动性继续按照转移矩阵T发展下去,那么到2011年底四家企业市场占有率分布矩阵为:
V2=V0T2=V1T=
=
由此可以看出,到2011年底,甲企业的市场占有率比上年又有所上升,乙企业的市场占有率比上年又大幅下降,丙企业的市场占有率比上年略有下降,丁企业的市场占有率比上年又有所上升并且上升幅度略大于甲企业。

那么从长期来看,因为存在:
V3=V0T3=V2T
V4=V0T4=V3T
……
Vn=V0Tn=Vn-1T
根据马尔可夫决策法,只要存在四家企业顾客变化情况的转移矩阵T不变化,则长期的四家企业市场占有率的预测结果趋于稳定。

于是,当n→∞时,Vn→V=(m,n,q),则由Vn=V0Tn=Vn-1T可得:
(m,n,q,t)=(m,n,q,t)
也即:
解此方程式可得:
也即
那么从长期来看,甲企业的市场占有率将从2009年的1/4上升到296/1001,乙企业的市场占有率将从2009年的1/4下降到143/1001,丙企业的市场占有率将从2009年的1/4下降到240/1001,丁企业的市场占有率将从2009年的1/4上升到322/1001。

因此对于甲企业来说,可以进行技术创新,投入大批经费研究开发新技术以提高产品的竞争力。

综上所述,利用马尔可夫决策法可以对企业未来市场占有率发展趋势进行预测,给企业决策提供有用信息。

当然马尔可夫决策法只是一种概率预测方法,得到的预测结果仅仅表示企业未来市场占有率处于某一水平的概率,而绝非市场占
有率一定处于某一水平。

市场占有率的变化还要受到很多因素的影响,马尔可夫决策法并不能准确的预测出企业未来的市场占有率变化情况。

当然对于企业来说要提高市场占有率就要想法设法留住原有顾客,还要尽量争取新顾客。

企业不仅可以进行技术创新,开发新产品,还可以通过做广告、提供个性化服务、开展各种促销活动和调整经营策略等各种方式来保持和扩大市场占有率。

参考文献:
1.贾俊平,何晓群,金勇进.统计学.中国人民大学出版社,2010
2.魏宗舒等.概率论与数理统计教程.高等教育出版社,1983
3.盛骤等.概率论与数理统计.高等教育出版社,2008。

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