Qu'est-ce que l'analyse de Markov?
L'analyse de Markov est une méthode utilisée pour prévoir la valeur d'une variable dont la valeur prédite n'est influencée que par son état actuel, et non par une activité antérieure. En substance, il prédit une variable aléatoire basée uniquement sur les circonstances actuelles entourant la variable.
La technique est nommée d'après le mathématicien russe Andrei Andreyevich Markov, qui a été le pionnier de l'étude des processus stochastiques, qui sont des processus qui impliquent l'opération du hasard. Il a d'abord utilisé cette méthode pour prédire les mouvements des particules de gaz piégées dans un conteneur. L'analyse de Markov est souvent utilisée pour prédire les comportements et les décisions au sein de grands groupes de personnes.
POINTS CLÉS À RETENIR
- L'analyse de Markov est une méthode utilisée pour prévoir la valeur d'une variable dont la valeur prédite n'est influencée que par son état actuel, et non par une activité antérieure. Les principaux avantages de l'analyse de Markov sont la simplicité et la précision des prévisions hors échantillon.L'analyse de Markov n'est pas très utile pour expliquer les événements, et elle ne peut pas être le véritable modèle de la situation sous-jacente dans la plupart des cas.L'analyse de Markov est utile pour les spéculateurs financiers, en particulier les investisseurs dynamiques.
Comprendre l'analyse de Markov
Le processus d'analyse de Markov consiste à définir la probabilité d'une action future compte tenu de l'état actuel d'une variable. Une fois que les probabilités d'actions futures à chaque état sont déterminées, un arbre de décision peut être tracé. Ensuite, la probabilité d'un résultat peut être calculée, compte tenu de l'état actuel d'une variable. L'analyse de Markov a plusieurs applications dans le monde des affaires. Il est souvent utilisé pour prédire le nombre de pièces défectueuses qui sortiront d'une ligne d'assemblage, compte tenu de l'état de fonctionnement des machines sur la ligne.
Il peut également être utilisé pour prédire la proportion des créances d'une entreprise qui deviendront de mauvaises créances. Certaines méthodes de prévision du cours des actions et du prix des options intègrent également l'analyse de Markov. Enfin, les entreprises l'utilisent souvent pour prévoir la fidélité future à la marque des clients actuels et le résultat de ces décisions de consommation sur la part de marché d'une entreprise.
Avantages de l'analyse de Markov
Les principaux avantages de l'analyse de Markov sont la simplicité et la précision des prévisions hors échantillon. Les modèles simples, tels que ceux utilisés pour l'analyse de Markov, sont souvent meilleurs pour faire des prédictions que les modèles plus compliqués. Ce résultat est bien connu en économétrie.
Inconvénients de l'analyse de Markov
L'analyse de Markov n'est pas très utile pour expliquer les événements, et elle ne peut pas être le véritable modèle de la situation sous-jacente dans la plupart des cas. Oui, il est relativement facile d'estimer les probabilités conditionnelles en fonction de l'état actuel. Cependant, cela explique souvent un peu pourquoi quelque chose s'est produit.
En ingénierie, il est tout à fait clair que connaître la probabilité de panne d'une machine n'explique pas pourquoi elle est tombée en panne. Plus important encore, une machine ne tombe pas vraiment en panne en fonction d'une probabilité qui est fonction de si elle est tombée en panne ou non aujourd'hui. En réalité, une machine peut tomber en panne car ses engrenages doivent être lubrifiés plus fréquemment.
En finance, l'analyse de Markov fait face aux mêmes limites qu'en ingénierie, mais la résolution des problèmes est compliquée par notre relative méconnaissance des marchés financiers. L'analyse de Markov est beaucoup plus utile pour estimer la partie des dettes qui seront en défaut que pour filtrer les risques de mauvais crédit en premier lieu.
L'analyse de Markov est un outil précieux pour faire des prédictions, mais elle ne fournit pas d'explications.
Un exemple d'analyse de Markov
L'analyse de Markov peut être utilisée par les spéculateurs boursiers. Supposons qu'un investisseur dynamique estime qu'une action préférée a 60% de chances de battre le marché demain si elle le fait aujourd'hui. Cette estimation ne concerne que l'état actuel, elle répond donc à la limite clé de l'analyse de Markov. L'analyse de Markov permet également au spéculateur d'estimer que la probabilité que l'action surperforme le marché au cours des deux prochains jours soit de 0, 6 * 0, 6 = 0, 36 ou 36%, étant donné que l'action bat le marché aujourd'hui. En utilisant l'effet de levier et la pyramide, les spéculateurs tentent d'amplifier les bénéfices potentiels de ce type d'analyse de Markov.
