概念

转移概率是马尔可夫链中的重要概念，若马氏链分为m个状态组成，历史资料转化为由这m个状态所组成的序列。从任意一个状态出发，经过任意一次转移，必然出现状态1、2、……，m中的一个，这种状态之间的转移称为转移概率。

当样本中状态m可能发生转移的总次数为i，而由状态m到未来任一时刻转为状态ai的次数时，则在m+n时刻转移到未来任一时刻状态aj的转移概率为：

Pij(m,m + n)) =P{X_m+n=a_j|X_m=a_i}

这些转移移概率可以排成一个的转移概率矩阵：P(m,m+n)(Pij(m,m + n))

当m=1时为一阶转概率矩阵，m>2时为高阶概率转移矩阵，有了概率转移矩阵，就得到了状态之间经一步和多步转移的规律，这些规律就是贷款状态间演变规律的表，当初始状态已知时，可以查表做出不同时期的预测。

转移概率与转移概率矩阵

假定某大学有1万学生，每人每月用1支牙膏，并且只使用“中华”牙膏与“黑妹”牙膏两者之一。 根据本月（12月）调查，有3000人使用黑妹牙膏，7000人使用中华牙膏。

又据调查,使用黑妹牙膏的3000人中，有60％的人下月将继续使用黑妹牙膏，40％的人将改用中华牙膏；使用中华牙膏的7000人中，有70％的人下月将继续使用中华牙膏，30％的人将改用黑妹牙膏。据此，可以得到如表－1所示的统计表。

　表－1 两种牙膏之间的转移概率

上表中的4个概率就称为状态的转移概率，而这四个转移概率组成的矩阵

B=[60% 40%]

　[30% 70%]　

称为转移概率矩阵。可以看出， 转移概率矩阵的一个特点是其各行元素之和为１。 在本例中，其经济意义是：现在使用某种牙膏的人中，将来使用各种品牌牙膏的人数百分比之和为1。

2． 用转移概率矩阵预测市场占有率的变化

有了转移概率矩阵，就可以预测，到下个月（１月份）使用黑妹牙膏和中华牙膏的人数，计算过程如下：

(3900,6100)[60% 40%]

[30% 70%]

=(3900,61000)

即：1月份使用黑妹牙膏的人数将为3900，而使用中华牙膏的人数将为6100。

假定转移概率矩阵不变，还可以继续预测到2月份的情况为：

(3900,6100)[60% 40%]

[30% 70% ]

=(3000,7000)[60% 40%][60% 40%]

[30% 70% ][30% 70% ]

==(3000,7000)[60% 40%]^2

[30% 70% ]

=(4170,5830)

这里[60% 40%]

[30% 70% ]

称为二步转移矩阵，也即由12月份的情况通过2步转移到2月份的情况。二步转移概率矩阵正好是一步转移概率矩阵的平方。一般地， k步转移概率矩阵

正好是一步转移概率矩阵的k次方。可以证明，k步转移概率矩阵中,各行元素之和也都为1。