马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法
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理论新探
马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法
聂笃忠 1, 陈 桦 1, 米承继 2, 彭礼红 3
(1.西安工业大学 机电工程学院, 西安 710021;2.湖南大学 汽车车身先进设计制造国家重点实验室, 长沙 410082; 3.长沙理工大学 经济管理学院, 长沙 410001) 摘 要: 文章分别考虑新、 老客户对某类产品各品牌市场占有率贡献情况, 对市场调研获取的数据进行量 化, 获得反映客户在品牌选用转移关系的初始矩阵; 结合相邻时期产品的市场占有率数据, 对初始矩阵迭代求 解构建更精确反映市场客户行为的马尔科夫链的状态概率转移矩阵。通过对状态转移矩阵和初始矩阵的 “皮 尔逊相关系数” 计算来评价状态转移矩阵的可靠性。实例证明, 状态转移矩阵与初始矩阵各行相关系数达 99% 以上, 真实的反应了各品牌产品在市场占有率中的内在转移情况。 关键词: 初始矩阵; 马尔科夫链; 状态概率转移矩阵; 迭代求解; 皮尔逊相关系数 中图分类号: O211.3; F49 文献标识码: A 文章编号: 1002-6487 (2013) 03-0014-03
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under a Threshold Dividend Strategy[J]. Insurance: Mathematics and
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代求解方法, 逐步对市场占有率状态转移矩阵进行 “灰→ 0 引言 精确的状态概率转移矩阵是马尔科夫链模型进行准 确预测的基础。但客观的事物是由复杂的非线性系统构 成, 其内部结构复杂、 输入变量众多, 采用单个的模型或部 分的因素指标仅能体现系统的局部 [1,2]。通过抽样调查可 以准确的分析出市场上各品牌的产品在各时期的市场占 有率情况, 由它构建成的市场占有率状态转移矩阵是一个 仅仅反映了各矢量的终端值, 却无法知悉各 灰色模型[3,4], 品牌客户的内部转移情况。但通过针对性的抽样调查可 以得到一个反映市场中各品牌客户内部转移的初始矩 阵。由于抽样方式和计算口径的区别, 初始矩阵并不能直 接转化为马尔科夫链的状态概率转移矩阵[5-7]。本文将介 绍一种结合初始矩阵和市场占有率状态转移矩阵进行迭 1.1 建立市场占有率状态转移矩阵 假设市场上某产品共存在品牌 1、 2、 …、 n 共 n 种品牌 的产品, 其相邻两时期的市场占有率状态转移如表 1。表 中 P ij表示由状态 1 时i品牌的市场份额转移至状态 2 时 j品
作者简介: 聂笃忠 (1984-) , 男, 湖南长沙人, 硕士, 研究方向: 企业信息化。 陈 桦 (1962-) , 男, 上海人, 博士, 教授, 研究方向:企业信息化,敏捷制造。
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Q i表示品牌i在时期 1 的市场占有率总和, 牌的市场份额, R i表示品牌i在时期 2 的市场占有率总和。其中 P ij为未知
白” 的转化求得马尔科夫链状态转移矩阵, 并最终将其转 化为状态概率转移矩阵。 1 模型的建立
量, 即表 1 中灰色隐含节点; Q i、 R i可以通过抽样调查直接 分析得出, 即表 1 中白色区域节点。 表1表示成市场占有率状态转移矩阵P的形式。如式 ( 1 )
Model with Constant Dividend Barrier[J]. Statistics and Probability
Hale Waihona Puke Baidu
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