基于马尔科夫概率跃迁矩阵的消费者偏好分析

采用马尔科夫概率跃迁矩阵工具对汽车消费者偏好进行了分析。首先通过抽样调查获得消费者偏好转移的初始矩阵，再通过迭代求解的方法，提高原矩阵内部隐性数值的精确性，并构建动态概率跃迁矩阵，最后使用PPMCC法评价矩阵的稳定性。实例表明，2013-2014年消费者对汽车产品的偏好比例最大为经济优先，比例最小为技术优先。预测2015-2018年，消费者对汽车产品奢侈优先的偏好比例逐年下降，而其他三项的偏好比例逐年上升。