马尔柯夫链与市场占有率的预测与分析

本文旨在将马尔柯夫链理论运用于实际的市场占有率分析。通过实际数据,运用Lingo软件对转移概率矩阵进行估计,预测产品的市场占有率,并对其进行选择流动性分析和均衡分析,为市场预测提供一定的依据。     

马尔柯夫转移概率矩阵的估计及其在市场占有率预测中的应用

市场经济条件下 ,每个企业都力图稳固地占领自己的产品销售市场 ,并千方百计打入别的厂家占有的市场 ,以扩大自己的产品销路 ,获得最大限度的利润。因而即时了解市场动态 ,掌握各类品牌的市场份额。对企业的生存和发展来说至关重要。这就使的企业的决策者非常重视市场占有率的预测。本文将要介绍的马尔柯夫链理论就是其中一种定量的预测方法 ,它只要求有上期市场占有率和转移概率矩阵的资料 ,就可对本期和以后几期市场占有率作短期预测。然而 ,在实际操作中 ,有关状态转移的数据是很难获得的。例如 ,我们往往只知道各年份甲、乙、丙三种商品…     

马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法

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.     

马尔柯夫链转移矩阵在产品市场占有率预测中的应用

在市场竞争日趋激烈的今天，市场占有率对任何一个工商企业都至关重要。产品市场占有率的高低可以充分区映企业经营效益、其变化趋势亦可映射出企业运营的前景。所以，随时掌握市场动态，了解本企业产品的市场占有率，并预测这种占有率的发展趋势就成为必然。一般地市场占有率的计算公式为：有时，也可用市场潜量、市场渗透率、销售渗透率等指标从不同的角度来定量地反映企业的市场占有率。但在产品市场占有率的预测过程中，由于受掌握资料的局限性，未来趋势的不确定性等因素的制约，很难用简单的方法对市场占有率做出具体的预测，为此，必…     

马尔柯夫链在农作物年景预测中的应用

马尔柯夫预测方法在预测领域有着广泛的前景。该方法应用的一个主要问题就是如何获取一步转移概率矩阵。本文提出了一种用拟合矩阵的方法来估计一步转移概率矩阵。最后以温州市茶叶产量为例进行了实例分析,从而表明了该方法的有效性。     

资金流量矩阵表预测中的DRAS法研究

在投入产出分析中RAS法已被广泛应用,主要用于对预测期的投入产出消耗系数矩阵进行修订和预测。随着研究的深入,RAS法有了很多改进,但如果需要两个矩阵共同平衡预测的时候,常规的RAS法或改进的RAS法都难以完成,而对资金流量矩阵延长表的预测,正是需要同时预测两个平衡矩阵的情况。鉴于此,讨论了一种双矩阵RAS(Double Matrix RAS,DRAS)的平衡方法,对这种方法进行了数学表述,并就其在资金流量矩阵表预测中的应用给出了说明。     

基于预测期的变权重组合预测法及其应用

文章针对传统变权重组合预测利用基期误差最小化,求得权重与各个单预测方程预测期的预测值进行组合预测的问题,在充分考虑时间信息匹配的基础上,基于变权组合预测的基本原理对最小误差进行了预测修正,使原误差矩阵进行新陈代谢求得预测权重代替基期权重,使预测方程更加平稳.实例验证了预测结果的合理性.     

马尔可夫交易策略研究

目前,马尔可夫链在研究股票市场方面得到了广泛的应用,主要体现在两个方面:一是采用马尔可夫转移矩阵预测股指或个股的走势;二是检验股指运行是否满足马尔可夫性质,并证明中国股市的弱有效性.基于已有的研究,本文通过状态的划分计算出转移矩阵,并讨论转移矩阵的平稳性问题,最后对于马尔可夫链模型的预测应用做实证研究.     

基于市场占有率的灾变灰预测模型

企业产品市场占有率(以下简称MS)是指在一定时期内、一定区域市场上,企业某种品牌产品的实际销量与该市场对同类产品需求总量的百分比值.而对MS的预测是商家制定生产计划或批量计划的重要依据,因此,预测的准确程度是关系企业生存的关键因素.本文在灾变预测理论的基础上,同时吸取了BP网络预测方法的准确度较高等优点,建立了灾变灰预测模型并对该模型进行了实证分析,证明了其有效性与实用性.     

马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测

马尔可夫链理论研究了这样一类随机过程模型:已知随机过程X={x_t,t∈T},具有特性——将来时刻t=(n 1)状态X_(n 1)的概率分布仅依赖于当期分布X_n,与过去X_o x_1…X_(n-1)的样本路径无关,以上的特性称为马尔可夫性.通过对市场现象的大量观察,人们发现:同类商品的市场占有率分布是一个随时间不断变化的随机过程,并且当期市场占有率与前一期的市场占有率有关,而与再远期的关联却甚是微小.对市场占有率的这一定性认识,及其与马尔可夫性的吻合,启发了市场研究者们,于是广泛地将马尔可夫理论应用于市场占有率的分析和预测中.     

社会核算矩阵稳态均衡模型研究

不同于社会核算矩阵乘数模型(SAM-M)和基于社会核算矩阵的可计算一般均衡模型(CGE),本文设计了一套社会核算矩阵稳态均衡模型(SAM-SE)。该模型采用目标规划模型形式,以经济系统稳态性作为目标函数,给出了冲击变量、系统平衡、价格方程、技术行为方程、局部优化方程和表外变量6 组约束条件。设定在不同的约束条件下,可以建立稳态预测,技术模拟和均衡优化三种不同功能的层次模型。本文在编制中国2017 年SAM 的基础上,给出了一个SAM-SE 模型应用实例。SAM-SE模型可以用于国家经济系统运行模拟、预测和经济政策效用评价。     

期望利润预测的矩阵公式及其应用

１．引言企业产品的期望利润预测是指产品在销售状态发生转移时，对利润变化的预测。一般地，在期望利润预测中，产品销售状态的转移可以视为马尔可夫链，由此带来的利润也必将发生转移，称之为带利润的马尔可夫链。现有教材中，有关期望利润预测的计算均给出的是两种初始状态的非矩阵形式的计算公式，很难记忆和使用。本文给出了三种初始状态下，预测期望利润的矩阵公式，其特点是简明、易记、实用，并且很容易推广到多种状态转移的情况。２．条件和公式设产品销售状态有三种：畅销、平销、滞销，其一次状态转移概率矩阵为其中Ｐ１１为产品…     

中国人口增长预测模型及其改进

文章根据已有的人口数据,运用数据拟合方法和矩阵方法分析研究了人口增长的规律,分别建立了预测中国人口增长的回归和凯菲茨矩阵两个数学模型,并且给出了中国人口短期和长期的预测结果.通过比较,阐述了两种模型的优缺点.     

股市风险的度量方法

本文阐述了矩阵的特征值及特征向量作为股市风险度量指标的合理性,应用ECM最小化方法说明个股归属板块的思路,最后给出了如何利用分块矩阵的理论分析股市板块的风险.     

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据.文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

一种新的空间权重矩阵选择方法

空间权重矩阵选择问题一直是空间计量经济学中的一个难题,权重矩阵的选择正确与否关系到模型的最终估计结果。本文在空间滞后模型框架下,把空间权重矩阵选择问题转化为变量选择问题,然后利用CWB方法进行变量选择。中国城市服务业集聚机理实证研究显示,利用本文所提出的方法所选取的空间权重矩阵较为合理,进而可以减少因为空间权重矩阵误设问题而引起的模型估计偏误。在大样本情形下,该方法可以非常有效地降低计算成本。     

基于已实现协方差矩阵的高维金融资产投资组合应用

随着金融市场的发展,可配置金融资产种类不断增加,高维资产的投资组合应用引起了广泛的关注,因此高维协方差矩阵的建模及预测更加重要。基于已实现协方差矩阵,创新地将Elastic Net(弹性网)方法与向量自回归模型结合,对高维已实现协方差矩阵进行建模和预测。实证分析中模型取得了理想的预测精度,待估参数的数目显著下降;由于弹性网方法具备充分的变量选择功能和群组效应,得到的模型更加完善,因此资产之间动态相关结构也更加明晰;分析发现行业之间协方差变化比自身方差变化更加复杂,将VAR-LASSO、VAR-EN、DCC-MVGARCH、EWMA四种模型预测的协方差矩阵应用到投资组合中,结果表明VAR-EN优势明显。     

Markov模型对市场占有率的预测及其拓展

文章结合药品市场占有率预测的实例,探讨了马尔可夫预测的基本步骤,包括市场调查、数学建模、市场预测、结果分析与模型推广等全过程;并进一步探析了Markov模型对流行病监测的拓展应用,分析和研究疾病发病情况随时间序列的变化规律,预测疾病的发展变化趋势,为预防和控制疾病提供依据.实证研究表明,Markov模型对实际工作具有一定的指导意义和较好的借鉴作用.     

马尔柯夫预测法的EXCEL软件实现

一、引言马尔柯夫预测法是以俄国数家A.A.Markov的名字命名的一种随机时间序列分析预测法,目前被广泛应用于产品销售状态、市场占有率、产品期望利润、设备更新、新产品开发和证券投资等方面的预测。但是由于该方法计算过程较为复杂,有时手工计算难以完成,使其进一步的应用受到     

适用于大数据集的广义可加模型

通常情况下,对用电量进行预测的问题可以采用广义可加模型(GAM),但当数据集很大时,在计算机上实现起来就非常困难,甚至是不可行的.因此,本文给出了大数据集下实用的广义可加模型拟合方法,模型中的平滑项用惩罚回归样条函数来表示.只需保证在任何时候模型矩阵的子矩阵可以在计算机上实现,该方法就可以通过迭代更新的方式得到模型矩阵的因子.本文研究证明,该方法可以有效地对平滑参数进行估计.当有新数据加入时,用电量预测模型需要不断地拟合更新,并且需要对新的用电量数据序列的自相关性进行处理.本文给出了处理这些问题的方法,以及在计算机上的实现过程.该方法可以实现使用一般的中型计算机来处理大数据集的广义可加模型的估计问题.最后,对法国用电量预测的实证研究表明,降秩样条平滑方法也能够很好地处理复杂的模型问题.