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經濟中基于馬爾科夫決策過程的預測決策研究

2020-08-28 11:19:47王小芹
現代營銷·經營版 2020年7期

王小芹

摘 要:經濟領域中有很多系統帶有馬爾科夫鏈的特性,雖然系統狀態的變化是隨機的,但最終會表現出一定的統計規律性??梢酝ㄟ^數據分析,建立轉移矩陣,構建馬爾科夫決策模型,做出貼合實際情況的預測決策。在酒店用餐人數的預測問題上,通過建立模型,計算出用餐人數趨于穩定,警醒酒店提供更好的管理與服務水平;在銀行不良債務變化趨勢的預測上,通過計算可回收貸款預測數,便于合理設定貸款利率。

關鍵詞:馬爾科夫鏈;轉移矩陣;馬爾科夫決策模型;預測決策

在實際生活中,經常會碰到隨機運動的系統,即系統不斷的改變它的狀態。而馬爾科夫模型是描述這類系統的有力工具,它是最簡單的一類隨機系統,在自然科學和社會科學的各個領域都有著重要的作用。在經濟領域方面,有許多系統具有馬爾科夫鏈的特征,因此可以運用該理論與方法,對系統進行分析研究,做出科學的預測決策[1,2]。

一、馬爾科夫決策模型

(2)若P(k)在k→∝的極限矩陣存在,記作limP,則limP是一個隨機矩陣。該矩陣也是一個轉移矩陣,且對任意的n,都有(limP)n=limP。

假設能夠計算出k步轉移矩陣P(k)的極限矩陣limP,這就意味著,雖然系統的狀態一直是變化的,但隨著時間的推移,最終系統狀態之間的轉移概率會出現穩定不變的情況,即有了統計規律的特性,因此系統將演變成為一個穩定的系統[2-6]。

二、應用舉例

在應用馬爾科夫決策模型解決實際問題的過程中,為便于進行計算和分析,一般考慮實際問題的有限個狀態的齊次馬氏鏈,且其步轉移矩陣的極限矩陣能夠求出。下面通過對兩個具體的案例進行分析,如何用馬爾科夫決策模型進行科學的預測決策。

(一)酒店用餐人數預測模型

設某一地段有兩家酒店A,B,每天到這兩家酒店用餐的總人數一定,假設為N,通過統計分析發現,今日在酒店A用餐的人,明天還在A酒店用餐的概率為p1,而明天轉移到B酒店的概率為1-p1;同理,今日在B酒店用餐的人,明天還在B酒店用餐的概率為p2,而明天轉移到A酒店的概率為1-p2,那么經過一段時間以后,這N個人在這兩家酒店用餐的分布情況如何?

問題分析:該地段沒有其他酒店,那么對于每一個顧客都有兩個選擇,要么去A酒店就餐,要么去B酒店,用概率論的語言來說,這個系統只有兩種狀態,顧客可以在這兩種狀態之間進行轉移,雖然每次的轉移都是隨機的,偶然的,但在大量和長期的轉移過程中,存在一定的統計規律,既可以建立概率轉移矩陣,并求出極限矩陣。

模型建立:由A→A的概率為p1,A→B的概率為1-p1,B→B的概率為p2,B→A概率1-p2,即概率轉移矩陣為

計算結果表明,如果酒店不改變原有的經營模式,300人的顧客量,每天一般分別到A,B酒店的人約有120人和180人。且隨著總人數的增加,兩酒店的用餐人數的比例趨于2:3。上述模型可推廣至更多家酒店的用餐人數預測分析。

由模型的計算結果可知,雖然每個人到酒店的用餐情況是隨機的,但隨著時間的推移,到各個酒店用餐的人數是比較固定的,體現出一定的統計規律,這是酒店管理者不可忽視的信息,這也便于警醒他們進一步改善提高管理和服務的質量,吸引更多的顧客。

(二)銀行不良債務變化趨勢的預測

銀行對外發放的貸款中,會有一部分貸款逐漸變為不良貸款,一部分貸款可收回,因此,為便于對不良貸款未來變化的趨勢進行預測,銀行通常按以下五種方式對貸款進行分類。

現假設上述模型中銀行當前貸款總額N=500萬元,其中的N1=210萬元,N2=160萬元,N3=130萬元,即X1={210,160,130,0,0}。根據隔月賬面變化情況分析,假設狀態之間的轉移矩陣為

上述例子中,通過極限矩陣limP可得到,逾期貸款和懷疑貸款的變化趨勢良好,約有90%和76%的貸款會被收回,即付清本金利息,小部分比例成為呆賬。但是呆滯貸款的變化趨勢堪憂,約有一半多的貸款會成為呆賬。而貸款總額的不良債務的變化趨勢X顯示,500萬的貸款總額,最終約有130.9萬元會成為呆賬,369.1萬元可能收回。根據可回收貸款預測數,便于合理設定貸款利率。

結束語:

通過對上述問題進行模型的建立與求解,可以得到,在經濟領域方面,帶有馬爾科夫鏈特性的隨機系統,可采用類似的方法進行分析研究。雖然系統的狀態是一個隨機變化的過程,但隨著系統的不斷演化,最終系統狀態之間的轉移概率會保持不變,系統就會出現統計規律的特征,就演化為一個比較穩定的系統。能夠為決策者提供預測決策的參考依據,進而提高經濟效益,避免資金的虧損,改善管理質量。

參考文獻:

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