馬爾科夫模型在汽車市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用-展示頁(yè)
2025-07-05 08:20本頁(yè)面
【正文】 逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)而與原始條件無(wú)關(guān)”的這一特性稱為“無(wú)后效性”。然而，用一般的預(yù)測(cè)方法來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)占有率很難得到準(zhǔn)確的結(jié)果，如長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)法，是依據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律來(lái)對(duì)未來(lái)市場(chǎng)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，但對(duì)市場(chǎng)占有率這個(gè)無(wú)確定變化規(guī)律的變量來(lái)說(shuō)，就顯得不太適用。馬爾科夫模型在汽車市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用一、引言企業(yè)是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的系統(tǒng)，有些變量和因素隨時(shí)間的推移而不斷地隨機(jī)變化，市場(chǎng)占有率就是其中一個(gè)變量。面對(duì)日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，誰(shuí)能及時(shí)準(zhǔn)確的掌握未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)，誰(shuí)就能掌握市場(chǎng)的主動(dòng)權(quán)。馬爾科夫預(yù)測(cè)法是在通過市場(chǎng)調(diào)查等途徑獲取資料的基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、系統(tǒng)工程等有效地?cái)?shù)學(xué)方法，是實(shí)現(xiàn)定量建模與定性評(píng)價(jià)的深層組合，適用于隨機(jī)過程預(yù)測(cè)的一種科學(xué)有效的方法。即：事物的第n次試驗(yàn)結(jié)果僅取決于第(n一1)次試驗(yàn)結(jié)果，第(n一1)次試驗(yàn)結(jié)果僅取決于第(n一2)次試驗(yàn)結(jié)果，依此類推。“對(duì)馬爾科夫過程和馬爾科夫鏈進(jìn)行分析，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)稱為馬爾科夫分析”。但要求市場(chǎng)比較穩(wěn)定并在一定時(shí)期內(nèi)沒有大的變動(dòng)。當(dāng)系統(tǒng)可完全由定義狀態(tài)的變量取值來(lái)描述時(shí)，稱系統(tǒng)處于一個(gè)狀態(tài)。相應(yīng)地，事物處于某種狀態(tài)的可能性的大小，稱為狀態(tài)概率：則某一時(shí)期k的狀態(tài)概率向量為：1．明確系統(tǒng)狀態(tài)及系統(tǒng)狀態(tài)當(dāng)前的初始分布。因此，市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)，其關(guān)鍵也就在于通過市場(chǎng)調(diào)查，確定預(yù)測(cè)期內(nèi)用戶購(gòu)買產(chǎn)品轉(zhuǎn)移的分布情況。一般而言，轉(zhuǎn)移概率Pij（n）構(gòu)成的轉(zhuǎn)移矩陣為：， （1） ； （2），即每列和為1。3．構(gòu)造預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行計(jì)算分析描述馬爾科夫鏈僅取決于系統(tǒng)的初始狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，其模型如下：當(dāng)系統(tǒng)k=0時(shí)的初始（基期）狀態(tài)為已知時(shí)，經(jīng)過k次轉(zhuǎn)移后，處于狀態(tài)Si的概率為Si（k），且有；由切普曼柯爾莫戈諾夫方程得：用向量
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