0≤ Pij ≤1 ∑ 

，

Pij =1）。所有 Pij 构成的矩阵 

预测模型：

S（k+1）=S（k）P。设系统有 N 个状态 Ei（i=1，2，

…，N），用 Pi 表示系统在 k 时期处于状态 Ei（i=1，2 …

， ，

N）

的概率，所有概率所构成的向量，称为状态概率向量。其中：

 

0≤Pi（k ≤

）

1（i=1，2 …

，

，

N

∑ 

），

Pi（k）=1，当 k=0 时，

反映系统在初始时状态概率的分布情况，称为起始状态概率分布。

由

S （ k+1 ） =S （ k ） P   可 得 递 推 关 系 S （ k ） =S （ 0 ） P 

*P*.....*P(k 个 P 相乘)。所以，马尔柯夫预测法的步骤应该为：

1、确定系统的状态 Ei 和 S（0）；

2、确定 P；

3、进行预测：S（k）=S（0）Pk

假设系统的终极状态的状态概率为

m1,m2,...mN

则：

(m1,m2,...mN)=(m1,m2,...mN)P

也就是说，所谓终极状态就是再也不会改变的概率状态，按照固定

的概率进行转移。

人力资源供

给预测主要是了解
企业内部人力资源
的优势与劣势，预
测企业将来人力资
源供给趋势，以期
保证企业生产经营的顺利进行。由于企业组织内部人员的流动是一个随机过程，且如果人员
将来的变动状态只与现在的状态有关而与过去的状态无关

,则这一变化具“随机性”和“无后

效性

”的特征,符合马尔可夫链的要求。本文利用马尔可夫链建立企业人力资源供给预测模型,

来达到预测企业将来人力供给情况的目的

,从而为制定人力资源策略提供一定的理论依据。 

一、理论基础

 

　　

1.马尔可夫过程