¿Qué es el análisis de Markov?
El análisis de Markov es un método que se utiliza para predecir el valor de una variable cuyo estado actual afecta solo a su valor predicho y no a ninguna actividad previa. Esencialmente, predice una variable aleatoria basada completamente en las circunstancias actuales de la variable.
El análisis de Markov se utiliza a menudo para predecir comportamientos y decisiones dentro de grandes grupos de personas. Lleva el nombre del matemático ruso Andrei Andreyevich Markov, quien fundó el estudio de los procesos estocásticos, que probablemente involucren la operación del azar. Markov aplicó por primera vez este método para predecir los movimientos de las partículas de gas atrapadas en un contenedor.
NEGOCIOS CLAVE
- El análisis de Markov es un método utilizado para predecir el valor de una variable cuyo valor actual se ve afectado solo por su valor predicho.
- Las principales ventajas del análisis de Markov son la simplicidad y precisión de los pronósticos fuera de la muestra.
- El análisis de Markov no es muy útil para explicar los eventos y, en la mayoría de los casos, el escenario subyacente puede no ser el modelo correcto.
- El análisis de Markov es útil para los especuladores financieros, especialmente los inversores de impulso.
Comprender el análisis de Markov
El proceso de análisis de Markov es la probabilidad de definir una acción futura, dado el estado actual de las variables. Una vez que se determinan las probabilidades de acciones futuras de cada estado, se puede dibujar un árbol de decisiones y se puede calcular la probabilidad de un resultado.
El análisis de Markov tiene varias aplicaciones prácticas en el mundo empresarial. A menudo se utiliza para predecir la cantidad de piezas defectuosas que saldrán de una línea de montaje, dado el estado operativo de las máquinas en la línea. También se puede utilizar para predecir la proporción de cuentas por cobrar (AR) de la empresa que se convierten en deudas incobrables.
Las empresas también pueden utilizar el análisis de Markov para predecir la lealtad a la marca de los clientes actuales y futuros y el resultado de estas decisiones de los consumidores sobre la cuota de mercado de una empresa. Algunos métodos para pronosticar los precios de las acciones y los precios de las opciones también incluyen el análisis de Markov.
Ventajas y desventajas del análisis de Markov
Las principales ventajas del análisis de Markov son la simplicidad y precisión de los pronósticos fuera de la muestra. Los modelos simples, similares a los utilizados para el análisis de Markov, suelen ser mejores para predecir que los modelos más complejos.Este resultado es bien conocido en el campo de la economía.
Desafortunadamente, el análisis de Markov no es muy útil para explicar los eventos y, en la mayoría de los casos, el escenario subyacente puede no ser el modelo correcto. Sí, es relativamente fácil estimar probabilidades condicionales basadas en la situación 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 ingeniería, está bastante claro que no explica por qué se averió si conoce la probabilidad de avería de una máquina. Más importante aún, una máquina en realidad no se descompone en función de la probabilidad de una función, ya sea que se descomponga o no hoy. De hecho, una máquina puede averiarse porque sus engranajes deben lubricarse con mayor frecuencia.
En cuanto a las finanzas, el análisis de Markov enfrenta las mismas limitaciones, pero la resolución de problemas se complica por nuestra relativa falta de conocimiento sobre los mercados financieros. El análisis de Markov es mucho más útil para definir la parte de la deuda que incumple que para evaluar los riesgos de crédito incobrable en primer lugar.
Ejemplo de análisis de Markov
Los especuladores de acciones pueden utilizar el análisis de Markov. Suponiendo que un inversor de impulso considera que su acción favorita tiene un 60% de posibilidades de llegar al mercado mañana si lo hace hoy. Esta estimación solo cubre el estado actual, por lo que cumple con el límite de análisis principal de Markov.
El análisis de Markov permite al especulador estimar que la probabilidad de que la acción supere al mercado durante los próximos dos días es 0,6 * 0,6 = 0,36 o 36%, dado que la acción llegará al mercado hoy. Al utilizar el apalancamiento y la piramidización, los especuladores intentan aumentar las ganancias potenciales de este tipo de análisis de Markov.
