Was ist eine Markov-Analyse?
Die Markov-Analyse ist eine Methode, mit der der Wert einer Variablen prognostiziert wird, deren prognostizierter Wert nur vom aktuellen Status und nicht von vorherigen Aktivitäten abhängt. Im Wesentlichen sagt es eine Zufallsvariable voraus, die ausschließlich auf den aktuellen Umständen basiert, die die Variable umgeben.
Die Technik ist nach dem russischen Mathematiker Andrej Andrejewitsch Markow benannt, der Pionierarbeit bei der Untersuchung stochastischer Prozesse geleistet hat, bei denen es sich um zufällige Operationen handelt. Er verwendete diese Methode zunächst, um die Bewegungen von in einem Behälter eingeschlossenen Gaspartikeln vorherzusagen. Die Markov-Analyse wird häufig zur Vorhersage von Verhaltensweisen und Entscheidungen in großen Personengruppen verwendet.
DIE ZENTRALEN THESEN
- Die Markov-Analyse ist eine Methode, mit der der Wert einer Variablen prognostiziert wird, deren prognostizierter Wert nur vom aktuellen Status und nicht von vorherigen Aktivitäten abhängt. Die Hauptvorteile der Markov-Analyse sind die Einfachheit und die Genauigkeit der Prognose außerhalb der Stichprobe. Die Markov-Analyse ist für die 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. vor allem Momentum-Investoren.
Markov-Analyse verstehen
Der Markov-Analyseprozess umfasst das Definieren 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 gezeichnet werden. Dann kann die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses unter Berücksichtigung des aktuellen Zustands einer Variablen berechnet werden. Markov-Analyse hat mehrere Anwendungen in der Geschäftswelt. Es wird oft verwendet, um die Anzahl der defekten Teile vorherzusagen, die vom Fließband kommen, wenn der Betriebsstatus der Maschinen auf der Linie gegeben ist.
Es kann auch verwendet werden, um den Anteil der Forderungen eines Unternehmens vorherzusagen, der zu Forderungsausfällen führen wird. Einige Prognosemethoden für Aktienkurse und Optionspreise enthalten auch eine Markov-Analyse. Schließlich verwenden Unternehmen es häufig, um die zukünftige Markentreue bestehender Kunden und das Ergebnis dieser Verbraucherentscheidungen über den Marktanteil eines Unternehmens vorherzusagen.
Vorteile der Markov-Analyse
Die Hauptvorteile der Markov-Analyse liegen in der Einfachheit und der Genauigkeit der Out-of-Sample-Prognose. Einfache Modelle, wie sie für die Markov-Analyse verwendet werden, können häufig bessere Vorhersagen treffen als kompliziertere Modelle. Dieses Ergebnis ist in der Ökonometrie bekannt.
Nachteile der Markov-Analyse
Die Markov-Analyse ist für die Erklärung von Ereignissen nicht sehr nützlich und 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 Status abzuschätzen. Das sagt jedoch oft ein wenig darüber aus, warum etwas passiert ist.
In der Technik ist es ziemlich klar, dass das Wissen um die Wahrscheinlichkeit eines Maschinenausfalls nicht erklärt, warum eine Maschine ausgefallen ist. Noch wichtiger ist, dass eine Maschine nicht wirklich aufgrund einer Wahrscheinlichkeit ausfällt, die davon abhängt, ob sie heute ausgefallen ist oder nicht. In der Realität kann eine Maschine ausfallen, weil ihre Zahnräder häufiger geschmiert werden müssen.
In der Finanzbranche stößt die Markov-Analyse auf dieselben Einschränkungen wie im Ingenieurwesen, die Behebung von Problemen wird jedoch durch unser relativ geringes Wissen über die Finanzmärkte erschwert. Die Markov-Analyse ist wesentlich nützlicher für die Schätzung des Anteils der ausfallenden Forderungen als für die erstmalige Ermittlung von Ausfallrisiken.
Die Markov-Analyse ist ein wertvolles Werkzeug für Vorhersagen, liefert jedoch keine Erklärungen.
Ein Beispiel für die Markov-Analyse
Die Markov-Analyse kann von Aktienspekulanten verwendet werden. Angenommen, ein Momentum-Investor schätzt, dass eine Lieblingsaktie eine 60-prozentige Chance hat, den Markt morgen zu schlagen, wenn dies heute der Fall ist. Diese Schätzung bezieht sich nur auf den aktuellen Status und entspricht somit der wichtigsten Grenze der Markov-Analyse. Die Markov-Analyse ermöglicht es dem Spekulanten auch zu schätzen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Aktie in den nächsten beiden Tagen den Markt übertreffen wird, 0, 6 * 0, 6 = 0, 36 oder 36% beträgt, vorausgesetzt, die Aktie schlägt den Markt heute. Durch den Einsatz von Hebel und Pyramiden versuchen Spekulanten, die potenziellen Gewinne aus dieser Art von Markov-Analyse zu steigern.
