Mi a Markov-elemzés?
A Markov-elemzés egy olyan változó értékének előrejelzésére szolgáló módszer, amelynek becsült értékét csak annak jelenlegi állapota befolyásolja, semmilyen korábbi tevékenység nem befolyásolja. Lényegében egy véletlenszerű változót jósol, kizárólag a változó körülvevő jelenlegi körülmények alapján.
A technikát Andrei Andrejevics Markov orosz matematikusról nevezték el, aki úttörője volt a sztochasztikus folyamatok tanulmányozásának, amelyek olyan folyamatok, amelyek véletlenszerű működést foglalnak magukban. Először ezt a módszert alkalmazta a tartályban befogott gázrészecskék mozgásának előrejelzésére. A Markov elemzést gyakran használják a magatartás és a döntések előrejelzésére nagy embercsoportokon belül.
FŐBB TÉTELEK
- A Markov-elemzés egy olyan változó értékének előrejelzésére szolgáló módszer, amelynek becsült értékét csak annak jelenlegi állapota befolyásolja, semmilyen korábbi tevékenység nem befolyásolja. A Markov-elemzés elsődleges előnyei az egyszerűség és a mintán kívüli előrejelzési pontosság. A Markov-elemzés nem nagyon hasznos az események magyarázatához, és a legtöbb esetben nem lehet a mögöttes helyzet valós modellje.Markov-elemzés a pénzügyi spekulánsok számára hasznos, különösen a lendületes befektetők.
A Markov-elemzés megértése
A Markov elemzési folyamat magában foglalja a jövőbeni fellépés valószínűségének meghatározását, a változó jelenlegi állapota alapján. Miután meghatározták az egyes államokban a jövőbeni tevékenységek valószínűségét, döntési fát rajzolhat. Ezután kiszámolható az eredmény valószínűsége, figyelembe véve a változó jelenlegi állapotát. A Markov-elemzésnek számos alkalmazása van az üzleti világban. Gyakran arra használják, hogy előre jelezzék a hibás darabok számát, amelyek a sorvezetékből jönnek ki, figyelembe véve a vonalon lévő gépek működési állapotát.
Arra is fel lehet használni, hogy megjósolják egy társaság követeléseinek azon részét, amely rossz adósságokká válik. Néhány részvényárfolyam és opciós ár-előrejelzési módszer magában foglalja a Markov-elemzést. Végül, a vállalatok gyakran használják arra, hogy előre jelezzék a jelenlegi ügyfelek márkanevű hűségét és e fogyasztói döntések eredményét a társaság piaci részesedése szempontjából.
A Markov-elemzés előnyei
A Markov-elemzés elsődleges előnyei az egyszerűség és a mintán kívüli előrejelzési pontosság. Az egyszerű modellek, például a Markov elemzéséhez használt modellek gyakran jobban képesek előrejelzéseket készíteni, mint a bonyolultabb modellek. Ez az eredmény közismert az ökonometria területén.
A Markov-elemzés hátrányai
A Markov-elemzés nem nagyon hasznos az események magyarázatában, és a legtöbb esetben nem lehet a mögöttes helyzet valódi modellje. Igen, viszonylag könnyű megbecsülni a feltételes valószínűségeket az aktuális állapot alapján. Ez azonban gyakran egy keveset mond arról, hogy miért történt valami.
A mérnöki munka során egyértelmű, hogy egy gép leromlásának valószínűsége nem magyarázza meg, miért történt meghibásodása. Ennél is fontosabb, hogy egy gép valójában nem bomlik valószínűség alapján, amely annak függvénye, hogy ma elromlott-e vagy sem. A valóságban egy gép meghibásodhat, mert a fogaskerekeket gyakrabban kell megkenni.
A pénzügyek területén a Markov-elemzés ugyanazokkal a korlátokkal néz szembe, mint a mérnöki munka, de a problémák megoldását a pénzügyi piacokkal kapcsolatos relatív ismeretek hiánya bonyolítja. A Markov-elemzés sokkal hasznosabb a nemteljesítő adósságok azon részének becslésére, mint elsősorban a rossz hitelkockázatok kiszűrésére.
A Markov-elemzés értékes eszköz az előrejelzések készítéséhez, de nem ad magyarázatot.
Példa a Markov-elemzésre
A Markov elemzést a részvény spekulánsok is használhatják. Tegyük fel, hogy egy lendületes befektető becslése szerint egy kedvenc részvényeinek 60% esélye van arra, hogy holnap verje meg a piacot, ha ma ezt megteszi. Ez a becslés csak az aktuális állapotot foglalja magában, tehát megfelel a Markov-elemzés legfontosabb határértékének. A Markov-elemzés azt is lehetővé teszi a spekulátor számára, hogy becsülje meg, hogy annak valószínűsége, hogy az állomány a következő két nap mindkét oldalán felülmúlja a piacot - 0, 6 * 0, 6 = 0, 36 vagy 36%, tekintettel arra, hogy az állomány ma megverte a piacot. Tőkeáttétellel és piramiszkodással a spekulánsok megpróbálják erősíteni az ilyen típusú Markov-elemzésből származó potenciális profitot.
