Markov-analyse
Wat is Markov-analyse?
Markov-analyse is een methode die wordt gebruikt om de waarde te voorspellen van een variabele waarvan de voorspelde waarde alleen wordt beïnvloed door de huidige toestand en niet door enige eerdere activiteit. In wezen voorspelt het een willekeurige variabele uitsluitend op basis van de huidige omstandigheden rondom de variabele.
Markov-analyse wordt vaak gebruikt voor het voorspellen van gedragingen en beslissingen binnen grote groepen mensen. Het is vernoemd naar de Russische wiskundige Andrei Andrejevitsj Markov, die een pionier was in de studie van stochastische processen, dit zijn processen waarbij het toeval betrokken is. Markov paste deze methode voor het eerst toe om de bewegingen van gasdeeltjes in een container te voorspellen.
BELANGRIJKSTE LEERPUNTEN
- Markov-analyse is een methode die wordt gebruikt om de waarde van een variabele te voorspellen waarvan de voorspelde waarde alleen wordt beïnvloed door de huidige toestand.
- De belangrijkste voordelen van Markov-analyse zijn eenvoud en voorspellende nauwkeurigheid buiten de steekproef.
- Markov-analyse is niet erg nuttig om gebeurtenissen te verklaren, en het kan in de meeste gevallen niet het ware model van de onderliggende situatie zijn.
- Markov-analyse is nuttig voor financiële speculanten, met name momentumbeleggers.
Inzicht in Markov-analyse
Het Markov-analyseproces omvat het definiëren van de waarschijnlijkheid van een toekomstige actie, gegeven de huidige status van een variabele. Zodra de kansen op toekomstige acties in elke toestand zijn bepaald, kan een beslissingsboom worden getekend en kan de waarschijnlijkheid van een resultaat worden berekend.
Markov-analyse heeft verschillende praktische toepassingen in de zakenwereld. Het wordt vaak gebruikt om het aantal defecte stukken die uit een komt voorspellen debiteuren (AR) van een bedrijf te voorspellen dat oninbare schulden zal worden.
Bedrijven kunnen Markov-analyse ook gebruiken om de toekomstige merkloyaliteit van huidige klanten en de uitkomst van deze consumentenbeslissingen over het marktaandeel van een bedrijf te voorspellen. Sommige prognosemethoden voor aandelenkoersen en optieprijzen bevatten ook Markov-analyse.
Voordelen en nadelen van Markov-analyse
De belangrijkste voordelen van Markov-analyse zijn de eenvoud en de nauwkeurigheid van prognoses buiten de steekproef. Eenvoudige modellen, zoals die worden gebruikt voor Markov-analyse, zijn vaak beter in het doen van voorspellingen dan meer gecompliceerde modellen. Dit resultaat is bekend in de econometrie.
Helaas is de Markov-analyse niet erg nuttig om gebeurtenissen te verklaren, en het kan in de meeste gevallen niet het ware model van de onderliggende situatie zijn. Ja, het is relatief eenvoudig om voorwaardelijke kansen in te schatten op basis van de huidige toestand. Dat zegt echter vaak een kleinigheid over waarom er iets is gebeurd.
Markov-analyse is een waardevol hulpmiddel om voorspellingen te doen, maar geeft geen uitleg.
In de techniek is het vrij duidelijk dat het kennen van de kans dat een machine kapot gaat, niet verklaart waarom hij kapot ging. Wat nog belangrijker is, een machine gaat niet echt kapot op basis van een waarschijnlijkheid die een functie is van het al dan niet vandaag kapot gaan. In werkelijkheid kan een machine kapot gaan omdat de tandwielen vaker moeten worden gesmeerd.
In de financiële wereld kampt Markov-analyse met dezelfde beperkingen, maar het oplossen van problemen wordt bemoeilijkt door ons relatieve gebrek aan kennis over financiële markten. Markov-analyse is veel nuttiger voor het schatten van het deel van de schulden dat in gebreke blijft dan in de eerste plaats om slechte kredietrisico’s af te schermen.
Een voorbeeld van Markov-analyse
Markov-analyse kan worden gebruikt door aandelenspeculanten. Stel dat een momentumbelegger schat dat een favoriet aandeel een kans van 60% heeft om morgen de markt te verslaan als hij dat vandaag doet. Deze schatting heeft alleen betrekking op de huidige staat en voldoet dus aan de belangrijkste limiet van Markov-analyse.
Markov-analyse stelt de speculant ook in staat om in te schatten dat de kans dat het aandeel de markt de komende twee dagen zal overtreffen 0,6 * 0,6 = 0,36 of 36% is, aangezien het aandeel vandaag de markt verslaat. Door gebruik te maken van hefboomwerking en piramidevorming proberen speculanten de potentiële winsten van dit soort Markov-analyse te vergroten.