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乳品企业产品的市场占有率的动态转移变化过程符合马尔柯夫转移模型,因此可以用马尔柯夫转移矩阵法来进行市场占有率预测。要运用马尔柯夫法进行市场预测,一般要求预测者掌握所有市场参与者的市场占有信息,而本文运用"黑箱理论",根据预测者所掌握的部分主要信息仍能够获得对整个市场占有情况的全局把握,从而运用马尔柯夫转移矩阵法做出更为合理的预测。 相似文献
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浅析马尔柯夫模型在市场占有率预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合实例分析了马尔柯夫模型在市场占有率中的应用.作者首先对马尔柯夫模型的基本理论进行详细的介绍,重点分析了该方法计算过程中的三个主要步骤.在此基础上,作者基于马尔柯夫模型,对三个销售复合肥的农资超市的市场占有率进行了预测. 相似文献
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网络营销作为一种全新的营销方式,以其独特的优势,已逐渐成为企业提高利润率和竞争力的主要途径和手段之一。本文首先介绍了马尔柯夫链的基本原理,并结合实例进行建模预测分析,结果表明利用马尔柯夫链对企业网络营销量进行预测是准确可靠的。 相似文献
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市场占有率的预测是经济预测中的一个十分重要的内容。一个企业的产品市场占有率及其变化趋势反直接影响到企业的发展。对于同一类型的产品,往往有许多的厂家生产。用户购买哪一家的产品,受到产品质量、价格、式样、消费偏好、广告宣传和推销活动等多方面因素的影响。因此,市场占有率的变化带有随机性。如何分析和掌握这一变化的趋势和规律性,并灵活地决定应变之举,是企业经营管理中不可缺少的一环。马尔柯夫预测法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究分析有关经济现象变化规律并以此预测未来状况的一种预测方法。通常马尔柯夫方法… 相似文献
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市场占有率的预测是经济预测中的一个十分重要的内容.一个企业的产品市场占有率及其变化趋势反直接影响到企业的发展.对于同一类型的产品,往往有许多的厂家生产.用户购买哪一家的产品,受到产品质量、价格、式样、消费偏好、广告宣传和推销活动等多方面因素的影响.因此,市场占有率的变化带有随机性.如何分析和掌握这一变化的趋势和规律性,并灵活地决定应变之举,是企业经营管理中不可缺少的一环.马尔柯夫预测法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究分析有关经济现象变化规律并以此预测未来状况的一种预测方法.通常马尔柯夫方法用来预测短期的市场状况,但也可以用来预测稳定条件下长期的市场状况. 相似文献
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在灰色马尔柯夫预测模型中,状态划分方法的选择是影响预测结果精度的一个重要因素.目前,状态划分方法还没有统一标准,文章对成都市物流需求采用三种常用的状态划分方法,分别是中心趋势线法、实际值与预测值比值法、模糊C均值聚类,比较预测结果精度,得出中心趋势法的状态划分方法应用到灰色马尔柯夫预测模型精度最高. 相似文献
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分析了产品市场占有率的变化,阐述马尔柯夫分析法用于预测和决策的全过程,建立转移概率矩阵预测企业产品在市场上的竞争力,并通过实例对厂商市场占有率进行预测. 相似文献
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本文分析了产品市场占有率的变化过程,给出了产品市场占有率的马尔柯夫预测。通过预测使企业了解到所生产的产品在市场上的竞争能力,并采取相应措施提高产品的市场占有率。 相似文献
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风险管理和金融预测中的统计方法应用 总被引:1,自引:0,他引:1
统计方法在风险管理和金融预测中的应用日益广泛,先进的统计方法能够提高管理效率和预测精度。本文着重介绍马柯威茨组合理论在风险管理、马尔柯夫法和人工神经网络方法在金融预测中的应用。 相似文献
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本文采用马尔柯夫分析,对设备零部件磨损程度达到多大时进行更新,能降低企业费用和损失进行了探讨。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2017,(3)
目前,住宅消费已成为我国居民消费中最大最重要的支出,而房价的非理性增长给社会和经济带来了一定的负面影响。本文通过对2002年~2015年发表的文献进行综述,总结了目前用于预测房地产价格主流的数学模型,指出了神经网络模型、灰色—马尔柯夫模型、随机序列模型等模型的优缺点,提出应理清房价的主导影响因素及机制,进一步对各种数学模型进行修正,并认为基于大数据网络 相似文献
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针对经常出现的资产闲置而价值逐渐消逝的现象,提出渐逝资产的概念。从马尔柯夫过程状态转移概率与价格关系出发,探讨运营收益随折扣价格变化的情况,得出必须在补充购买行为结束后逐级降价的结论,以减少渐逝资产的闲置和价值流失,实现营运部门与消费者双方利益的双赢。 相似文献
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何信 《现代营销(创富信息版)》2007,(4)
<正>主持人语:博客作为网络日记,这本是私人化的空间却招来了不少商家的注意。对于博客营销,流行着这样一个美妙的案例:一家小葡萄酒厂家的老板马尔在南非买了80公顷葡萄园。新西兰有最好的酿造白葡 相似文献
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本文以1999年~2005年黑龙江省R&D投入强度作为原始数据,采用灰预测理论建立数列灰预测GM(1,1)模型,对黑龙江省2006年和2007年的R&D投入强度进行预测并得出了预测结果,黑龙江省2006年的R&D投入强度为0.9963,2007年为1.1121,经检验模型预测精度高达95.38%,拟合度很好。 相似文献