Analiza Markowa
Co to jest analiza Markowa?
Analiza Markowa jest metodą służącą do prognozowania wartości zmiennej, na której wartość ma wpływ tylko jej stan bieżący, a nie wcześniejsza aktywność. Zasadniczo przewiduje zmienną losową wyłącznie na podstawie aktualnych okoliczności otaczających zmienną.
Analiza Markowa jest często używana do przewidywania zachowań i decyzji w dużych grupach ludzi. Został nazwany na cześć rosyjskiego matematyka Andrieja Andriejewicza Markowa, który był pionierem w badaniach procesów stochastycznych, czyli procesów związanych z działaniem przypadku. Markov jako pierwszy zastosował tę metodę do przewidywania ruchów cząstek gazu uwięzionych w pojemniku.
NAJWAŻNIEJSZE WNIOSKI
- Analiza Markowa jest metodą służącą do prognozowania wartości zmiennej, na której wartość przewidywaną ma wpływ jedynie jej stan bieżący.
- Głównymi zaletami analizy Markowa są prostota i dokładność prognozowania poza próbą.
- Analiza Markowa nie jest zbyt przydatna do wyjaśniania wydarzeń i w większości przypadków nie może być prawdziwym modelem sytuacji leżącej u podstaw.
- Analiza Markowa jest przydatna dla spekulantów finansowych, zwłaszcza inwestorów momentum.
Zrozumienie analizy Markowa
Proces analizy Markowa obejmuje określenie prawdopodobieństwa przyszłego działania przy aktualnym stanie zmiennej. Po określeniu prawdopodobieństwa przyszłych działań w każdym stanie można narysować drzewo decyzyjne i obliczyć prawdopodobieństwo wyniku.
Analiza Markowa ma kilka praktycznych zastosowań w świecie biznesu. Jest często stosowany do przewidywania liczby wadliwych elementów, które zejdą z należności firmy (AR) staną się długami nieściągalnymi.
Firmy mogą również korzystać z analizy Markowa, aby prognozować przyszłą lojalność wobec marki obecnych klientów i wpływ tych decyzji konsumenckich na udział firmy w rynku. Niektóre metody prognozowania cen akcji i opcji obejmują również analizę Markowa.
Zalety i wady analizy Markowa
Głównymi zaletami analizy Markowa są prostota i dokładność prognozowania poza próbą. Proste modele, takie jak te używane do analizy Markowa, są często lepsze w prognozowaniu niż modele bardziej skomplikowane. Ten wynik jest dobrze znany w ekonometrii.
Niestety, analiza Markowa nie jest zbyt przydatna do wyjaśniania wydarzeń iw większości przypadków nie może być prawdziwym modelem sytuacji leżącej u podstaw. Tak, oszacowanie prawdopodobieństw warunkowych na podstawie stanu obecnego jest stosunkowo łatwe. Jednak to często mówi niewiele o tym, dlaczego coś się wydarzyło.
Analiza Markowa jest cennym narzędziem do prognozowania, ale nie dostarcza wyjaśnień.
W inżynierii jest całkiem jasne, że znajomość prawdopodobieństwa awarii maszyny nie wyjaśnia, dlaczego się zepsuła. Co ważniejsze, maszyna tak naprawdę nie psuje się na podstawie prawdopodobieństwa, które jest funkcją tego, czy zepsuła się dzisiaj, czy nie. W rzeczywistości maszyna może się zepsuć, ponieważ jej koła zębate wymagają częstszego smarowania.
W finansach analiza Markowa napotyka te same ograniczenia, ale naprawianie problemów komplikuje nasz względny brak wiedzy na temat rynków finansowych. Analiza Markowa jest znacznie bardziej przydatna do szacowania części długów, które zostaną niewypłacalne, niż w pierwszej kolejności do wykrywania złych ryzyk kredytowych.
Przykład analizy Markowa
Analiza Markowa może być wykorzystywana przez spekulantów giełdowych. Załóżmy, że inwestor dynamiczny szacuje, że ulubiona akcja ma jutro 60% szans na pokonanie rynku, jeśli zrobi to dzisiaj. Szacunek ten obejmuje tylko stan bieżący, więc spełnia kluczowy limit analizy Markowa.
Analiza Markowa pozwala również spekulantom oszacować, że prawdopodobieństwo, że akcje osiągną lepsze wyniki niż rynek w ciągu dwóch najbliższych dni, wynosi 0,6 * 0,6 = 0,36 lub 36%, biorąc pod uwagę, że akcje pobiły dzisiejszy rynek. Korzystając z dźwigni finansowej i piramidowania, spekulanci próbują zwiększyć potencjalne zyski z tego typu analizy Markowa.