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 previa. En esencia, predice una variable aleatoria basándose únicamente en las circunstancias actuales que rodean a 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 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 las partículas de gas atrapadas en un contenedor.
CONSEJOS CLAVE
- 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.
- 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 eventos y no puede ser el verdadero modelo de la situación subyacente en la mayoría de los casos.
- El análisis de Markov es útil para los especuladores financieros, especialmente los inversores de impulso.
Comprensión del 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 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 emplea para predecir el número de piezas defectuosas que saldrán de una cuentas por cobrar (AR) de una empresa que se convertirán en deudas incobrables.
Las empresas también pueden utilizar el análisis de Markov para pronosticar la lealtad futura a la marca de los clientes actuales y el resultado de estas decisiones de los consumidores en la participación de mercado de una empresa. Algunos métodos de previsión de precios de acciones y precios de 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 del pronóstico fuera de la muestra. Los modelos simples, como los que se utilizan para el análisis de Markov, suelen ser mejores para hacer predicciones que los modelos más complicados. Este resultado es bien conocido en econometría.
Desafortunadamente, 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 probabilidades condicionales basadas en el estado actual. Sin embargo, eso a menudo dice algo 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 conocer la probabilidad de que una máquina se averíe no explica por qué se averió. Más importante aún, una máquina no se avería realmente en función de una probabilidad que sea función de si se averió o no hoy. En realidad, una máquina puede averiarse porque sus engranajes deben lubricarse con más frecuencia.
En finanzas, el análisis de Markov se enfrenta a 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 incurrirán en incumplimiento que para descartar los riesgos de mal crédito en primer lugar.
Un ejemplo de análisis de Markov
Los especuladores de acciones pueden utilizar el análisis de Markov. Suponga 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 las acciones superen al mercado durante los dos próximos días es de 0,6 * 0,6 = 0,36 o 36%, dado que las acciones superan al mercado en la actualidad. Al utilizar el apalancamiento y la piramidal, los especuladores intentan amplificar los beneficios potenciales de este tipo de análisis de Markov.