Análisis de Markov
¿Qué es el análisis de Markov?
El análisis de Markov es un método utilizado para pronosticar el valor de una variable cuyo valor pronosticado está influenciado solo por su estado actual y no por ninguna actividad anterior. En esencia, predice una variable aleatoria basada únicamente en las circunstancias actuales que rodean a la variable.
El análisis de Markov se usa a menudo para predecir comportamientos y decisiones dentro de grandes grupos de personas. Recibió su nombre del matemático ruso Andrei Andreyevich Markov, quien fue pionero en el estudio de los procesos estocásticos, que son procesos que involucran la operación del azar. Markov aplicó por primera vez este método para predecir los movimientos de partÃculas de gas atrapadas en un contenedor.
Comprender el análisis de Markov
El proceso de análisis de Markov implica definir la probabilidad de una acción futura, dado el estado actual de una variable. Una vez que se determinan las probabilidades de acciones futuras en cada estado, se puede dibujar un árbol de decisión y se puede calcular la probabilidad de un resultado.
El análisis de Markov tiene varias aplicaciones prácticas en el mundo de los negocios. A menudo se emplea para predecir la cantidad de piezas defectuosas que saldrán de una lÃnea de ensamblaje, dado el estado operativo de las máquinas en la lÃnea. También se puede utilizar para predecir la proporción de las cuentas por cobrar (AR) de una empresa que se convertirán en deudas incobrables.
Las empresas también pueden usar el análisis de Markov para pronosticar la futura lealtad a la marca de los clientes actuales y el resultado de estas decisiones de los consumidores sobre la participación de mercado de una empresa. Algunos métodos de pronóstico del precio de las acciones y del precio de las opciones también incorporan el análisis de Markov.
Ventajas y desventajas del análisis de Markov
Los principales beneficios del análisis de Markov son la simplicidad y la precisión de los pronósticos fuera de la muestra. Los modelos simples, como los que se usan para el análisis de Markov, a menudo son mejores para hacer predicciones que los modelos más complicados. Este resultado es bien conocido en econometrÃa.
Desafortunadamente, el análisis de Markov no es muy útil para explicar eventos y, en la mayorÃa de los casos, no puede ser el verdadero modelo de la situación subyacente. SÃ, es relativamente fácil estimar las probabilidades condicionales en función del estado actual. Sin embargo, eso a menudo dice un poco sobre por qué sucedió algo.
El análisis de Markov es una herramienta valiosa para hacer predicciones, pero no proporciona explicaciones.
En ingenierÃa, está bastante claro que conocer la probabilidad de que una máquina se averÃe no explica por qué se averió. Más importante aún, una máquina realmente no se descompone en función de una probabilidad que es una función de si se descompuso o no hoy. En realidad, una máquina puede averiarse porque sus engranajes deben lubricarse con más frecuencia.
En finanzas, el análisis de Markov enfrenta las mismas limitaciones, pero solucionar los problemas se complica por nuestra relativa falta de conocimiento sobre los mercados financieros. El análisis de Markov es mucho más útil para estimar la parte de las deudas que incumplirán que para descartar los riesgos crediticios incobrables en primer lugar.
Un ejemplo de análisis de Markov
Los especuladores de acciones pueden utilizar el análisis de Markov. Suponga que un inversionista de impulso estima que una acción favorita tiene un 60% de posibilidades de vencer al mercado mañana si lo hace hoy. Esta estimación involucra solo el estado actual, por lo que cumple con el lÃmite clave del análisis de Markov.
El análisis de Markov también permite al especulador estimar que la probabilidad de que la acción supere al mercado durante los dos próximos dÃas es 0,6 * 0,6 = 0,36 o 36 %, dado que la acción superó al mercado hoy. Al utilizar el apalancamiento y la pirámide,. los especuladores intentan amplificar las ganancias potenciales de este tipo de análisis de Markov.
Reflejos
El análisis de Markov es un método utilizado para pronosticar el valor de una variable cuyo valor pronosticado está influenciado únicamente por su estado actual.
El análisis de Markov es útil para los especuladores financieros, especialmente para los inversores de impulso.
El análisis de Markov no es muy útil para explicar eventos, y no puede ser el verdadero modelo de la situación subyacente en la mayorÃa de los casos.
Las principales ventajas del análisis de Markov son la simplicidad y la precisión de los pronósticos fuera de la muestra.
