Markov-Analyse
Was ist die Markov-Analyse?
Die Markov-Analyse ist eine Methode zur Vorhersage des Werts einer Variablen, deren vorhergesagter Wert nur von ihrem aktuellen Zustand und nicht von früheren Aktivitäten beeinflusst wird. Im Wesentlichen sagt es eine Zufallsvariable nur basierend auf den aktuellen Umständen um die Variable herum voraus.
Die Markov-Analyse wird häufig verwendet, um Verhaltensweisen und Entscheidungen innerhalb großer Gruppen von Menschen vorherzusagen. Es wurde nach dem russischen Mathematiker Andrei Andreyevich Markov benannt, der Pionierarbeit bei der Untersuchung stochastischer Prozesse leistete, bei denen es sich um Prozesse handelt, die die Operation des Zufalls beinhalten. Markov wandte diese Methode erstmals an, um die Bewegungen von in einem Behälter eingeschlossenen Gaspartikeln vorherzusagen.
Markov-Analyse verstehen
Der Markov-Analyseprozess umfasst die Definition der Wahrscheinlichkeit einer zukĂĽnftigen Aktion angesichts des aktuellen Zustands einer Variablen. Sobald die Wahrscheinlichkeiten zukĂĽnftiger Aktionen in jedem Zustand bestimmt sind, kann ein Entscheidungsbaum gezeichnet und die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses berechnet werden.
Die Markov-Analyse hat mehrere praktische Anwendungen in der Geschäftswelt. Es wird häufig verwendet, um die Anzahl der fehlerhaften Teile vorherzusagen, die ein Fließband verlassen werden, unter Berücksichtigung des Betriebszustands der Maschinen am Fließband. Es kann auch verwendet werden, um den Anteil der Forderungen (AR) eines Unternehmens vorherzusagen , die zu uneinbringlichen Forderungen werden.
Unternehmen können die Markov-Analyse auch verwenden, um die künftige Markenloyalität aktueller Kunden und die Auswirkungen dieser Verbraucherentscheidungen auf den Marktanteil eines Unternehmens zu prognostizieren. Einige Prognosemethoden für Aktien- und Optionspreise beinhalten auch die Markov-Analyse.
Vor- und Nachteile der Markov-Analyse
Die Hauptvorteile der Markov-Analyse sind Einfachheit und Out-of-Sample-Prognosegenauigkeit. Einfache Modelle, wie sie für die Markov-Analyse verwendet werden, sind oft besser in der Lage, Vorhersagen zu treffen als kompliziertere Modelle.Dieses Ergebnis ist in der Ökonometrie bekannt.
Leider ist die Markov-Analyse nicht sehr nützlich, um Ereignisse zu erklären, und sie kann in den meisten Fällen nicht das wahre Modell der zugrunde liegenden Situation sein. Ja, es ist relativ einfach, bedingte Wahrscheinlichkeiten basierend auf dem aktuellen Zustand abzuschätzen . Allerdings sagt das oft wenig darüber aus, warum etwas passiert ist.
Die Markov-Analyse ist ein wertvolles Werkzeug, um Vorhersagen zu treffen, liefert aber keine Erklärungen.
In der Technik ist es ziemlich klar, dass die Kenntnis der Wahrscheinlichkeit, dass eine Maschine ausfällt, nicht erklärt, warum sie ausgefallen ist. Noch wichtiger ist, dass eine Maschine nicht wirklich aufgrund einer Wahrscheinlichkeit ausfällt, die davon abhängt, ob sie heute ausgefallen ist oder nicht. In Wirklichkeit kann eine Maschine ausfallen, weil ihre Zahnräder häufiger geschmiert werden müssen.
Im Finanzwesen ist die Markov-Analyse mit den gleichen Einschränkungen konfrontiert, aber die Lösung von Problemen wird durch unseren relativen Mangel an Wissen über die Finanzmärkte erschwert. Die Markov-Analyse ist viel nützlicher für die Schätzung des Anteils der Schulden, die ausfallen werden, als für das Aussieben von schlechten Kreditrisiken überhaupt.
Ein Beispiel fĂĽr eine Markov-Analyse
Die Markov-Analyse kann von Aktienspekulanten verwendet werden. Angenommen, ein Momentum-Investor schätzt, dass eine Lieblingsaktie eine Chance von 60 % hat, morgen den Markt zu schlagen, wenn sie es heute tut. Diese Schätzung bezieht sich nur auf den aktuellen Zustand, sodass sie die Schlüsselgrenze der Markov-Analyse erfüllt.
Die Markov-Analyse ermöglicht es dem Spekulanten auch abzuschätzen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Aktie den Markt an beiden der nächsten zwei Tage übertrifft, 0,6 * 0,6 = 0,36 oder 36 % beträgt, vorausgesetzt, die Aktie hat heute den Markt geschlagen. Durch Hebelwirkung und Pyramidenbildung versuchen Spekulanten, die potenziellen Gewinne aus dieser Art von Markov-Analyse zu verstärken.
Höhepunkte
Die Markov-Analyse ist eine Methode zur Vorhersage des Werts einer Variablen, deren vorhergesagter Wert nur von ihrem aktuellen Zustand beeinflusst wird.
Die Markov-Analyse ist nĂĽtzlich fĂĽr Finanzspekulanten, insbesondere Momentum-Investoren.
Die Markov-Analyse ist nicht sehr nützlich, um Ereignisse zu erklären, und sie kann in den meisten Fällen nicht das wahre Modell der zugrunde liegenden Situation sein.
Die Hauptvorteile der Markov-Analyse sind Einfachheit und Out-of-Sample-Prognosegenauigkeit.
