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马尔科夫模型

  马尔柯夫模型   这种方法目前广泛应用于企业人力资源供给预测上,其基本思想是找出过去人力资源变动的规律,来推测未来人力资源变动的趋势。模型前提为:1、马尔柯夫性假定,即t+1时刻的员工状态只依赖于t时刻的状态,而与t-1、t-2时刻状态无关。2、转移概率稳定性假定,即不受任何外部因素的影响。   马尔柯夫模型的基本表达式为:   Ni(t)=ΣNi(t-1)Pji+V i(t)(i,j=1,2,3……,k t=1,2,3……,n)   式中:k—职位类数;Ni(t)—时刻t时I类人员数;Pji—人员从j类向I类转移的转移率;   V i(t)—在时间(t-1,t)内I类所补充的人员数。 某类人员的转移率(P)=转移出本类人员的数量/本类人员原有总量马尔可夫法的基本思想是找出过去人力资源变动的规律,来推测末来人力资源义动的趋势。马尔可夫预测模型建立的基础是:马尔柯夫性假定和转移概率稳定性假定,其中马尔柯夫性假定是指事物本阶段的状态只与前一阶段的状态有关,而与以前其他仟何阶段的状态都无关,用于人力资源则指t+时刻的员工状态只依赖于t时刻的状态,而与t-1、t-2时刻状态无关:转移概率稳定性假定,是指在状态变化的过程中,状态数始终保持不变,即不受任何外部因素的影响。其基本表达式为:。   (i,j=1,2,3……,kt=1,2,3……,n)式中:k—职位类数;Ni(t)—时刻t时I类人员数:Pji—人员从j类向I类转移的转移率;VI(t)一在时间(t-1,t)内I类所补充的人员数。   某类人员的转移率(P)=转移出本类人员的数量/本类人员原有总量。   现在的大多数政府机关、高等学校、事业单位,由于它们的编制总量基本固定,而且人才均采用若干等级来分类,人才需求的变化量不是很大,因此比较适合采用马尔可夫预测模型来预测。当然,这一方法要求大量的数据信息以获得员工转移概率矩阵,且其假定前提,使得其预测有效性和对实际的指导性大大降低了。 一、马尔科夫转移矩阵法的涵义 定义   单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率,称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中,市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时,需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。   比如:研究一个商店的累计销售额,如果现在时刻的累计销售额已知,则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计销售额都无关。 步骤   马尔科夫分析法的一般步骤为:   ①调查目前的市场占有率情况;   ②调查消费者购买产品时的变动情况;   ③建立数学模型;   ④预测未来市场的占有率。 二、马尔科夫分析模型   实际分析中,往往需要知道经过一段时间后,市场趋势分析对象可能处于的状态,这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型,并用于进行市场趋势分析的方法。   马尔科夫分析法的基本模型为:   X(k+1)=X(k)×P   公式中: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

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