Markov-Analyse
Was ist die Markov-Analyse?
Die Markov-Analyse ist eine Methode zur Vorhersage des Wertes einer Variablen, deren vorhergesagter Wert nur durch ihren aktuellen Zustand und nicht durch eine vorherige Aktivität beeinflusst wird. Im Wesentlichen sagt es eine Zufallsvariable nur basierend auf den aktuellen Umständen rund um die Variable voraus.
Die Markov-Analyse wird häufig verwendet, um Verhaltensweisen und Entscheidungen innerhalb großer Personengruppen vorherzusagen. Es wurde nach dem russischen Mathematiker Andrei Andreyevich Markov benannt, der Pionierarbeit in der Erforschung stochastischer Prozesse leistete, also Prozesse, die auf Zufall beruhen. Markov wandte diese Methode zuerst an, um die Bewegungen von in einem Behälter eingeschlossenen Gaspartikeln vorherzusagen.
DIE ZENTRALEN THESEN
- Die Markov-Analyse ist eine Methode zur Vorhersage des Wertes einer Variablen, deren vorhergesagter Wert nur durch ihren aktuellen Zustand beeinflusst wird.
- Die Hauptvorteile der Markov-Analyse sind die Einfachheit und die Prognosegenauigkeit außerhalb der Stichprobe.
- Die Markov-Analyse ist zur Erklärung von Ereignissen nicht sehr nützlich und kann in den meisten Fällen nicht das wahre Modell der zugrunde liegenden Situation sein.
- Die Markov-Analyse ist für Finanzspekulanten nützlich, insbesondere für Momentum-Investoren.
Markov-Analyse verstehen Understanding
Der Prozess der Markov-Analyse beinhaltet die Definition der Wahrscheinlichkeit einer zukünftigen Aktion unter Berücksichtigung des aktuellen Zustands einer Variablen. Sobald die Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Aktionen in jedem Zustand bestimmt sind, kann ein Entscheidungsbaum erstellt 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 aufgrund des Betriebszustands der Maschinen auf der Linie von einem Forderungen (AR) eines Unternehmens vorherzusagen, der zu uneinbringlichen Forderungen wird.
Unternehmen können die Markov-Analyse auch verwenden, um die zukünftige Markentreue aktueller Kunden und das Ergebnis dieser Verbraucherentscheidungen in Bezug auf den Marktanteil eines Unternehmens vorherzusagen. Einige Methoden zur Prognose von Aktienkursen und Optionspreisen beinhalten auch die Markov-Analyse.
Vor- und Nachteile der Markov-Analyse
Die Hauptvorteile der Markov-Analyse sind Einfachheit und Vorhersagegenauigkeit außerhalb der Stichprobe. 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 zu schätzen. Das sagt jedoch oft wenig darüber aus, warum etwas passiert ist.
Die Markov-Analyse ist ein wertvolles Werkzeug, um Vorhersagen zu treffen, aber sie liefert keine Erklärungen.
In der Technik ist es ganz klar, dass die Kenntnis der Wahrscheinlichkeit, dass eine Maschine ausfällt, nicht erklärt, warum sie ausgefallen ist. Noch wichtiger ist, dass eine Maschine nicht wirklich ausfällt, basierend auf einer Wahrscheinlichkeit, die davon abhängt, ob sie heute ausgefallen ist oder nicht. In der Realität kann eine Maschine ausfallen, weil ihre Zahnräder häufiger geschmiert werden müssen.
Im Finanzbereich unterliegt die Markov-Analyse denselben Einschränkungen, aber die Behebung von Problemen wird durch unseren relativen Mangel an Wissen über die Finanzmärkte erschwert. Die Markov-Analyse ist viel nützlicher, um den Anteil der Schulden abzuschätzen, der ausfällt, als um schlechte Kreditrisiken überhaupt auszusortieren.
Ein Beispiel für die Markov-Analyse
Die Markov-Analyse kann von Aktienspekulanten verwendet werden. Angenommen, ein Momentum-Investor schätzt, dass eine Lieblingsaktie morgen eine Chance von 60 % hat, den Markt zu schlagen, wenn sie dies heute tut. Diese Schätzung bezieht nur den aktuellen Status mit ein und erfüllt somit die Hauptgrenze der Markov-Analyse.
Die Markov-Analyse ermöglicht es dem Spekulanten auch, zu schätzen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Aktie den Markt für beide nächsten Tage übertrifft, 0,6 * 0,6 = 0,36 oder 36% beträgt, da die Aktie heute den Markt schlägt. Durch den Einsatz von Hebelwirkung und Pyramidenbildung versuchen Spekulanten, die potenziellen Gewinne aus dieser Art von Markov-Analyse zu verstärken.