Phân tích Markov là gì?
Phân tích Markov là một phương pháp được sử dụng để dự báo giá trị của một biến có giá trị dự đoán chỉ bị ảnh hưởng bởi trạng thái hiện tại của nó, chứ không phải bởi bất kỳ hoạt động nào trước đó. Về bản chất, nó dự đoán một biến ngẫu nhiên chỉ dựa trên các tình huống hiện tại xung quanh biến đó.
Kỹ thuật này được đặt theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov, người tiên phong nghiên cứu các quá trình ngẫu nhiên, là các quá trình liên quan đến hoạt động của sự may rủi. Đầu tiên ông sử dụng phương pháp này để dự đoán sự chuyển động của các hạt khí bị mắc kẹt trong một thùng chứa. Phân tích Markov thường được sử dụng để dự đoán các hành vi và quyết định trong các nhóm lớn người.
NHIỆM VỤ CHÍNH
- Phân tích Markov là một phương pháp được sử dụng để dự báo giá trị của một biến có giá trị dự đoán chỉ bị ảnh hưởng bởi trạng thái hiện tại của nó, chứ không phải bởi bất kỳ hoạt động nào trước đó. Ưu điểm chính của phân tích Markov là tính đơn giản và độ chính xác dự báo ngoài mẫu. Phân tícharkov không hữu ích lắm để giải thích các sự kiện và nó không thể là mô hình thực sự của tình huống cơ bản trong hầu hết các trường hợp. Phân tícharkov rất hữu ích cho các nhà đầu cơ tài chính, đặc biệt là các nhà đầu tư đà.
Hiểu phân tích Markov
Quá trình phân tích Markov liên quan đến việc xác định khả năng của một hành động trong tương lai với trạng thái hiện tại của một biến. Khi xác suất của các hành động trong tương lai ở mỗi trạng thái được xác định, một cây quyết định có thể được rút ra. Sau đó, khả năng của một kết quả có thể được tính toán, với trạng thái hiện tại của một biến. Phân tích Markov có một số ứng dụng trong thế giới kinh doanh. Nó thường được sử dụng để dự đoán số lượng các mảnh bị lỗi sẽ ra khỏi dây chuyền lắp ráp, với tình trạng hoạt động của các máy trên dây chuyền.
Nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán tỷ lệ các khoản phải thu của công ty sẽ trở thành nợ xấu. Một số phương pháp dự báo giá cổ phiếu và giá quyền chọn cũng kết hợp phân tích Markov. Cuối cùng, các công ty thường sử dụng nó để dự báo lòng trung thành thương hiệu trong tương lai của khách hàng hiện tại và kết quả của những quyết định tiêu dùng này trên thị phần của công ty.
Ưu điểm của phân tích Markov
Những lợi ích chính của phân tích Markov là tính đơn giản và độ chính xác dự báo ngoài mẫu. Các mô hình đơn giản, chẳng hạn như các mô hình được sử dụng để phân tích Markov, thường đưa ra dự đoán tốt hơn các mô hình phức tạp hơn. Kết quả này là nổi tiếng trong kinh tế lượng.
Nhược điểm của phân tích Markov
Phân tích Markov không hữu ích lắm để giải thích các sự kiện và nó không thể là mô hình thực sự của tình huống tiềm ẩn trong hầu hết các trường hợp. Có, tương đối dễ dàng để ước tính xác suất có điều kiện dựa trên trạng thái hiện tại. Tuy nhiên, điều đó thường nói với một chút về lý do tại sao một cái gì đó đã xảy ra.
Trong kỹ thuật, khá rõ ràng rằng việc biết xác suất máy bị hỏng không giải thích được tại sao nó bị hỏng. Quan trọng hơn, một cỗ máy không thực sự bị hỏng dựa trên xác suất là chức năng của việc nó có bị hỏng ngày hôm nay hay không. Trong thực tế, một chiếc máy có thể bị hỏng vì bánh răng của nó cần được bôi trơn thường xuyên hơn.
Về tài chính, phân tích Markov phải đối mặt với những hạn chế tương tự như trong kỹ thuật, nhưng việc khắc phục các vấn đề rất phức tạp do chúng ta thiếu kiến thức về thị trường tài chính. Phân tích Markov hữu ích hơn nhiều cho việc ước tính phần nợ sẽ bị vỡ nợ so với việc sàng lọc rủi ro tín dụng xấu ngay từ đầu.
Phân tích Markov là một công cụ có giá trị để đưa ra dự đoán, nhưng nó không cung cấp giải thích.
Một ví dụ về phân tích Markov
Phân tích Markov có thể được sử dụng bởi các nhà đầu cơ chứng khoán. Giả sử rằng một nhà đầu tư đà ước tính rằng một cổ phiếu yêu thích có 60% cơ hội đánh bại thị trường vào ngày mai nếu nó làm như vậy ngày hôm nay. Ước tính này chỉ liên quan đến trạng thái hiện tại, vì vậy nó đáp ứng giới hạn chính của phân tích Markov. Phân tích Markov cũng cho phép nhà đầu cơ ước tính rằng xác suất cổ phiếu sẽ vượt thị trường trong cả hai ngày tới là 0, 6 * 0, 6 = 0, 36 hoặc 36%, do cổ phiếu đã đánh bại thị trường hôm nay. Bằng cách sử dụng đòn bẩy và hình chóp, các nhà đầu cơ cố gắng khuếch đại lợi nhuận tiềm năng từ loại phân tích Markov này.
