4.5.3　模型基本原理

转移概率矩阵具有以下特性：

（1）矩阵每个元素（即转移概率）为非负。

（2）矩阵每行元素之和等于1。

为了说明预测方法，将转移概率矩阵写成表4.9 的形式。

表4.9　各种状态及其k步转移概率表

在实际应用中，常常会发现下一期概率最大者和次大者相差不大，这给确定其状态等级带来了难度，为此给出下一期状态等级判别准则：

（1）先确定当期状态等级，然后比较矩阵中对应的下一期状态转移概率，概率最大者即为下一期所处状态等级。

（2）当下一期状态转移概率中，概率最大者和次大者所对应的等级相邻时，下一期所处状态等级应该是两者的综合结果。(https://www.daowen.com)

（3）当下一期状态转移概率中，概率最大者和次大者所对应的等级不相邻时，下一期所处状态等级应该结合其他预报方法分析确定。

图4.9　马尔科夫定性预测模型计算流程图