Análise de Markov
O que é análise de Markov?
A análise de Markov é um método usado para prever o valor de uma variável cujo valor previsto é influenciado apenas pelo seu estado atual, e não por qualquer atividade anterior. Em essência, ele prevê uma variável aleatória com base apenas nas circunstâncias atuais que cercam a variável.
A análise de Markov é frequentemente usada para prever comportamentos e decisões dentro de grandes grupos de pessoas. Foi nomeado após o matemático russo Andrei Andreyevich Markov, que foi pioneiro no estudo de processos estocásticos, que são processos que envolvem a operação do acaso. Markov aplicou esse método pela primeira vez para prever os movimentos de partÃculas de gás presas em um recipiente.
Entendendo a Análise de Markov
O processo de análise de Markov envolve definir a probabilidade de uma ação futura, dado o estado atual de uma variável. Uma vez que as probabilidades de ações futuras em cada estado são determinadas, uma árvore de decisão pode ser desenhada e a probabilidade de um resultado pode ser calculada.
A análise de Markov tem várias aplicações práticas no mundo dos negócios. É frequentemente empregado para prever o número de peças defeituosas que sairão de uma linha de montagem, dado o status operacional das máquinas na linha. Também pode ser usado para prever a proporção das contas a receber (AR) de uma empresa que se tornarão dÃvidas incobráveis.
As empresas também podem usar a análise de Markov para prever a fidelidade futura à marca dos clientes atuais e o resultado dessas decisões do consumidor sobre a participação de mercado de uma empresa. Alguns métodos de previsão de preços de ações e opções também incorporam a análise de Markov.
Vantagens e Desvantagens da Análise Markov
Os principais benefÃcios da análise de Markov são a simplicidade e a precisão da previsão fora da amostra. Modelos simples, como aqueles usados para análise de Markov, geralmente são melhores em fazer previsões do que modelos mais complicados. Esse resultado é bem conhecido em econometria.
Infelizmente, a análise de Markov não é muito útil para explicar eventos e não pode ser o verdadeiro modelo da situação subjacente na maioria dos casos. Sim, é relativamente fácil estimar probabilidades condicionais com base no estado atual. No entanto, isso geralmente diz um pouco sobre por que algo aconteceu.
A análise de Markov é uma ferramenta valiosa para fazer previsões, mas não fornece explicações.
Na engenharia, é bastante claro que saber a probabilidade de uma máquina quebrar não explica por que ela quebrou. Mais importante ainda, uma máquina realmente não quebra com base em uma probabilidade que é uma função de se ela quebrou ou não hoje. Na realidade, uma máquina pode quebrar porque suas engrenagens precisam ser lubrificadas com mais frequência.
Em finanças, a análise de Markov enfrenta as mesmas limitações, mas resolver problemas é complicado por nossa relativa falta de conhecimento sobre os mercados financeiros. A análise de Markov é muito mais útil para estimar a parcela das dÃvidas que entrarão em default do que para filtrar os riscos de crédito ruim em primeiro lugar.
Um exemplo de análise de Markov
A análise de Markov pode ser usada por especuladores de ações. Suponha que um investidor de impulso estime que uma ação favorita tem 60% de chance de vencer o mercado amanhã se o fizer hoje. Essa estimativa envolve apenas o estado atual, portanto, atende ao limite principal da análise de Markov.
A análise de Markov também permite que o especulador estime que a probabilidade de a ação superar o mercado nos próximos dois dias é de 0,6 * 0,6 = 0,36 ou 36%, dado que a ação superou o mercado hoje. Usando alavancagem e pirâmide,. os especuladores tentam ampliar os lucros potenciais desse tipo de análise de Markov.
##Destaques
A análise de Markov é um método utilizado para prever o valor de uma variável cujo valor previsto é influenciado apenas pelo seu estado atual.
A análise de Markov é útil para especuladores financeiros, especialmente investidores de momento.
A análise de Markov não é muito útil para explicar eventos e não pode ser o verdadeiro modelo da situação subjacente na maioria dos casos.
As principais vantagens da análise de Markov são a simplicidade e a precisão da previsão fora da amostra.
