¿Qué es el análisis de Markov?
El análisis de Markov es un método utilizado para pronosticar el valor de una variable cuyo valor predicho está influenciado solo por su estado actual, no por ninguna actividad previa. En esencia, predice una variable aleatoria basada únicamente en las circunstancias actuales que rodean la variable.
La técnica lleva el nombre del matemático ruso Andrei Andreyevich Markov, quien fue pionero en el estudio de los procesos estocásticos, que son procesos que implican la operación del azar. Primero utilizó este método para predecir los movimientos de las partículas de gas atrapadas en un contenedor. El análisis de Markov a menudo se usa para predecir comportamientos y decisiones dentro de grandes grupos de personas.
TOMAS CLAVE
- El análisis de Markov es un método utilizado para pronosticar el valor de una variable cuyo valor predicho está influenciado solo por su estado actual, no por ninguna actividad previa. Las principales ventajas del análisis de Markov son la simplicidad y la precisión del pronóstico fuera de la muestra. El análisis de Markov no es muy útil para explicar los eventos, y en la mayoría de los casos no puede ser el verdadero modelo de la situación subyacente. El análisis de Markov es útil para los especuladores financieros, especialmente el impulso de los inversores.
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. Luego, se puede calcular la probabilidad de un resultado, dado el estado actual de una variable. El análisis de Markov tiene varias aplicaciones en el mundo de los negocios. A menudo se usa para predecir la cantidad de piezas defectuosas que saldrán de una línea de ensamblaje, dado el estado operativo de las máquinas en la línea.
También se puede usar para predecir la proporción de las cuentas por cobrar de una empresa que se convertirán en deudas incobrables. Algunos métodos de previsión de precios de acciones y opciones también incorporan el análisis de Markov. Por último, las empresas a menudo lo utilizan para pronosticar la lealtad de marca futura de los clientes actuales y el resultado de estas decisiones de los consumidores sobre la participación de mercado de una empresa.
Ventajas del análisis de Markov
Los principales beneficios del análisis de Markov son la simplicidad y la precisión del pronóstico fuera de la muestra. Los modelos simples, como los utilizados para el análisis de Markov, a menudo son mejores para hacer predicciones que los modelos más complicados. Este resultado es bien conocido en econometría.
Desventajas del análisis de Markov
El análisis de Markov no es muy útil para explicar eventos, y no puede ser el verdadero modelo de la situación subyacente en la mayoría de los casos. Sí, 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.
En ingeniería, está bastante claro que saber la probabilidad de que una máquina se descomponga no explica por qué se averió. Más importante aún, una máquina realmente no se descompone en función de una probabilidad que depende de si se averió o no hoy. En realidad, una máquina podría averiarse porque sus engranajes necesitan lubricarse con mayor frecuencia.
En finanzas, el análisis de Markov enfrenta las mismas limitaciones que tiene en ingeniería, 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 porción de las deudas que incumplirán en primer lugar que para descartar los riesgos de mal crédito en primer lugar.
El análisis de Markov es una herramienta valiosa para hacer predicciones, pero no proporciona explicaciones.
Un ejemplo de análisis de Markov
El análisis de Markov puede ser utilizado por los especuladores de acciones. Supongamos que un inversor de impulso estima que una acción favorita tiene un 60% de posibilidades de ganarle al mercado mañana si lo hace hoy. Esta estimación involucra solo el estado actual, por lo que cumple con el límite 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 días es 0.6 * 0.6 = 0.36 o 36%, dado que la acción venció al mercado hoy. Al utilizar el apalancamiento y la piramidación, los especuladores intentan amplificar los beneficios potenciales de este tipo de análisis de Markov.
