古往今来，预测在人们的生产活动中占据重要地位。马尔可夫预测法作为一种定量的预测方法因其具有“无后效性”，对历史数据要求少等优点，引起了国内外许多学者的普遍关注。广泛应用到经济管理、教育教学、医疗卫生以及自然灾害防控等领域，这些实际应用都是根据对事件的不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率来确定事件未来状态，这也是马尔可夫预测模型的主要思想。由此可见，应用马尔可夫模型进行预测的关键是获得初始状态概率以及估算状态转移概率矩阵。本文在总结分析国内外研究现状，理清研究思路的基础上，对马尔可夫预测模型的相关理论知识进行研究，对比分析国内求解马尔可夫状态转移概率矩阵的方法，然后提出求解马尔可夫状态转移概率矩阵新的方法，这也是本次研究的主要内容和创新点。最后，应用该方法估算马尔可夫状态转移概率矩阵，应用马尔可夫预测模型对我国农业产值结构和企业销售额进行预测，对比两组模型的适用范围。本文的主要工作包括：（1）提出论文的研究目的和意义，分析总结了马尔可夫预测模型的国内外研究现状，阐述马尔可夫预测模型在经济、教育、医学和自然灾害等领域上的应用，最后提出本文研究的主要内容和研究的技术路线。（2）分析总结马尔可夫预测模型的相关理论，介绍马尔可夫链的定义及性质，给出状态转移概率矩阵的形式及其传统的计算方法，详细论述马尔可夫链的遍历性和平稳性。在此理论基础上给出马尔可夫预测模型。（3）总结归纳关于求解马尔可夫状态转移概率矩阵的三种方法，包括应用统计法、线性方程组法和二次规划法。详细的阐述模型建立和求解过程，评价各方法的优缺点，为新方法的提出奠定基础。（4）提出求解马尔可夫转移概率的新方法。模型一是以误差绝对值之和最小为目标函数的求解模型。构造一个以误差绝对值之和最小为目标，以某一状态下某阶段误差之差为零，某一状态转移到其他状态的概率之和等于1以及状态转移概率大于零为约束条件的优化模型。由于线性规划模型不仅有成熟的求解软件，而且能够得到解析解。因此，将模型转化为线性规划模型。模型二是以相对误差之和最小为目标函数的求解模型。构造一个以相对误差之和最小为目标，以某一状态下某阶段相对误差之差为零，某一状态转移到其他状态的概率之和等于1以及状态转移概率大于零为约束条件的优化模型。同时，将其转化为线性模型。（5）分别应用模型一和模型二预测我国农业产值结构和企业的销售额，通过示例验证确定模型适用范围。