Markov Analysis
Cos’è l’analisi di Markov?
L’analisi di Markov è un metodo utilizzato per prevedere il valore di una variabile il cui valore previsto è influenzato solo dal suo stato corrente e non da alcuna attività precedente. In sostanza, prevede una variabile casuale basata esclusivamente sulle circostanze attuali che circondano la variabile.
L’analisi di Markov viene spesso utilizzata per prevedere comportamenti e decisioni all’interno di grandi gruppi di persone. Prende il nome dal matematico russo Andrei Andreyevich Markov, che ha aperto la strada allo studio dei processi stocastici, che sono processi che implicano l’operazione del caso. Markov ha applicato questo metodo per la prima volta per prevedere i movimenti delle particelle di gas intrappolate in un contenitore.
PRINCIPALI ASPETTI
- L’analisi di Markov è un metodo utilizzato per prevedere il valore di una variabile il cui valore previsto è influenzato solo dal suo stato corrente.
- I principali vantaggi dell’analisi di Markov sono la semplicità e l’accuratezza delle previsioni fuori campione.
- L’analisi di Markov non è molto utile per spiegare gli eventi e nella maggior parte dei casi non può essere il vero modello della situazione sottostante.
- L’analisi di Markov è utile per gli speculatori finanziari, in particolare per gli investitori momentum.
Comprendere l’analisi di Markov
Il processo di analisi di Markov prevede la definizione della probabilità di un’azione futura, dato lo stato attuale di una variabile. Una volta determinate le probabilità di azioni future in ogni stato, è possibile tracciare un albero decisionale e calcolare la probabilità di un risultato.
L’analisi di Markov ha diverse applicazioni pratiche nel mondo degli affari. Viene spesso impiegato per prevedere il numero di pezzi difettosi che usciranno da una crediti (AR) di una società che diventeranno crediti inesigibili.
Le aziende possono anche utilizzare l’analisi di Markov per prevedere la futura fedeltà al marchio dei clienti attuali e il risultato di queste decisioni dei consumatori sulla quota di mercato di un’azienda. Alcuni metodi di previsione del prezzo delle azioni e dei prezzi delle opzioni incorporano anche l’analisi di Markov.
Vantaggi e svantaggi dell’analisi di Markov
I vantaggi principali dell’analisi di Markov sono la semplicità e l’accuratezza delle previsioni fuori campione. I modelli semplici, come quelli utilizzati per l’analisi di Markov, sono spesso più bravi a fare previsioni rispetto a modelli più complicati, risultato ben noto in econometria.
Sfortunatamente, l’analisi di Markov non è molto utile per spiegare gli eventi e nella maggior parte dei casi non può essere il vero modello della situazione sottostante. Sì, è relativamente facile stimare le probabilità condizionali in base allo stato attuale. Tuttavia, questo spesso dice poco sul motivo per cui è successo qualcosa.
L’analisi di Markov è uno strumento prezioso per fare previsioni, ma non fornisce spiegazioni.
In ingegneria, è abbastanza chiaro che conoscere la probabilità che una macchina si guasti non spiega perché si sia guastata. Ancora più importante, una macchina non si guasta realmente in base a una probabilità che è una funzione del fatto che si sia guastata o meno oggi. In realtà, una macchina potrebbe guastarsi perché i suoi ingranaggi devono essere lubrificati più frequentemente.
In finanza, l’analisi di Markov affronta gli stessi limiti, ma la risoluzione dei problemi è complicata dalla nostra relativa mancanza di conoscenza dei mercati finanziari. L’analisi di Markov è molto più utile per stimare la porzione di debiti che andrà in default piuttosto che per escludere i rischi di crediti inesigibili in primo luogo.
Un esempio di analisi di Markov
L’analisi di Markov può essere utilizzata dagli speculatori di borsa. Supponiamo che un investitore in momentum stimi che un’azione preferita ha una probabilità del 60% di battere il mercato domani se lo fa oggi. Questa stima riguarda solo lo stato attuale, quindi soddisfa il limite chiave dell’analisi di Markov.
L’analisi di Markov consente inoltre allo speculatore di stimare che la probabilità che il titolo superi il mercato per entrambi i prossimi due giorni è 0,6 * 0,6 = 0,36 o 36%, dato che il titolo ha battuto il mercato oggi. Usando la leva finanziaria e la piramide, gli speculatori tentano di amplificare i potenziali profitti da questo tipo di analisi di Markov.