馬爾可夫分析

馬爾可夫分析是一種用於預測變數值的方法，其預測值僅受其當前狀態的影響，而不受任何先前活動的影響。本質上，它預測一個隨機變數完全基於當前的環境變數。...

什麼是馬爾可夫分析(markov ****ysis)？

馬爾可夫分析是一種用於預測變數值的方法，其預測值僅受其當前狀態的影響，而不受任何先前活動的影響。本質上，它預測一個隨機變數完全基於當前的環境變數。

馬爾可夫分析通常用於預測大群體中的行為和決策。它是以俄羅斯數學家安德烈·安德烈耶維奇·馬爾科夫的名字命名的，安德烈·安德烈耶維奇是研究隨機過程的先驅，隨機過程是涉及機會運算的過程。馬爾可夫首先應用這種方法來預測被困在容器中的氣體粒子的運動。

關鍵要點

馬爾可夫分析是一種預測變數值的方法，其預測值僅受其當前狀態的影響。
馬爾可夫分析的主要優點是簡單和樣本外預測精度。
馬爾可夫分析在解釋事件方面不是很有用，而且在大多數情況下它也不能成為潛在情況的真實模型。
馬爾可夫分析對金融投機者，特別是動量投資者很有用。

理解馬爾可夫分析

馬爾可夫分析過程涉及到在給定變數當前狀態的情況下定義未來行動的可能性。一旦確定了每個狀態下未來行動的概率，就可以繪製決策樹，並計算出結果的可能性。

馬爾可夫分析在商業領域有許多實際應用。考慮到生產線上機器的執行狀態，它通常被用來預測從裝配線下來的缺陷件的數量。它還可以用來預測一個公司的應收賬款（AR）將成為壞賬的比例。

公司也可以使用馬爾可夫分析來預測當前客戶未來的品牌忠誠度，以及這些消費者決策對公司市場份額的影響。一些股票價格和期權價格預測方法也加入了馬爾可夫分析。

馬爾可夫分析的優缺點

馬爾可夫分析的主要優點是簡單和樣本外預測的準確性。簡單的模型，如用於馬爾可夫分析的模型，往往比更複雜的模型更善於作出預測。這個結果在計量經濟學中是眾所周知的。

不幸的是，馬爾可夫分析在解釋事件方面並不是很有用，而且在大多數情況下它也不能成為潛在情況的真實模型。是的，基於當前狀態估計條件概率相對容易。然而，這常常能告訴我們為什麼會發生這樣的事情。

馬爾可夫分析是一個有價值的工具，使預測，但它沒有提供解釋。

在工程學中，很明顯，知道一臺機器發生故障的概率並不能解釋它為什麼會發生故障。更重要的是，一臺機器並不是真的發生故障，它的概率是它今天是否發生故障的函式。實際上，機器可能會因為齒輪需要更頻繁地潤滑而發生故障。

在金融學中，馬爾可夫分析也面臨著同樣的侷限性，但由於我們對金融市場相對缺乏瞭解，解決問題變得複雜。馬爾可夫分析在估計將要違約的債務比例時比在第一時間篩選出不良信用風險時有用得多。

馬爾可夫分析的一個例子

馬爾可夫分析可用於股票投機者。假設一個動量投資者估計，如果一隻最受歡迎的股票今天跑贏大盤，那麼它明天跑贏大盤的概率為60%。這種估計只涉及當前狀態，因此滿足馬爾可夫分析的關鍵極限。

馬爾可夫分析還允許投機者估計，如果股票今天跑贏大盤，未來兩天股票跑贏大盤的概率為0.6*0.6=0.36或36%。透過使用槓桿和金字塔，投機者試圖放大這種馬爾可夫分析的潛在利潤。

發表於 2021-06-05 05:42
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分類：金融

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