马尔科夫转移矩阵法

   2023-03-08 互联网4600


  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。马尔科夫链达到稳定状态的概率就是稳定状态概率,也称稳定

  概率。市场趋势分析中,要设法求解得到市场趋势分析对象的稳态概率,并以此做市场趋势分析。

  在马尔科夫分析法的基本模型中,当X:XP时,称X是P的稳定概率,即系统达到稳定状态时的概率向量,也称X是P的固有向量或特征向量,而且它具有唯一性。

  四,马尔科夫转移矩阵法的应用

  马尔科夫分析法,是研究随机事件变化趋势的一种方法。市场商品供应的变化也经常受到各种不确定因素的影响而带有随机性,若其具有\"无后效性\",则用马尔科夫分析法对其未来发展趋势进行市场趋势分析五,提高市场占有率的策略预测市场占有率是供决策参考的,企业要根据预测结果采取各种措施争取顾客。提高市场占有率一般可采取三种策略:

  (1)设法保持原有顾客;

  (2)尽量争取其他顾客;

  (3)既要保持原有顾客又要争取新的顾客。

  第三种策略是前两种策略的综合运用,其效果比单独使用一种策略要好,但其所需费用较高。如果接近于平稳状态时,一般不必花费竞争费用。所以既要注意市场平稳状态的分析,又要注意市场占有率的长期趋势的分析。
 
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