O que é análise de Markov?
A análise de Markov é um método usado para prever o valor de uma variável cujo valor previsto é influenciado apenas por seu estado atual, não por nenhuma atividade anterior. Em essência, ele prevê uma variável aleatória baseada unicamente nas circunstâncias atuais em torno da variável.
A técnica recebeu o nome do matemático russo Andrei Andreyevich Markov, pioneiro no estudo de processos estocásticos, que envolvem a operação do acaso. Ele primeiro usou esse método para prever os movimentos de partículas de gás presas em um recipiente. A análise de Markov é frequentemente usada para prever comportamentos e decisões dentro de grandes grupos de pessoas.
PRINCIPAIS RESULTADOS
- A análise de Markov é um método usado para prever o valor de uma variável cujo valor previsto é influenciado apenas por seu estado atual, não por nenhuma atividade anterior. As vantagens principais da análise de Markov são a simplicidade e a precisão de previsão fora da amostra. A análise de Markov não é muito útil para explicar eventos e, na maioria dos casos, não pode ser o verdadeiro modelo da situação subjacente. A análise de Markov é útil para especuladores financeiros, especialmente investidores de impulso.
Compreendendo a análise de Markov
O processo de análise de Markov envolve a definição da probabilidade de uma ação futura, dado o estado atual de uma variável. Depois que as probabilidades de ações futuras em cada estado são determinadas, uma árvore de decisão pode ser desenhada. Em seguida, a probabilidade de um resultado pode ser calculada, dado o estado atual de uma variável. A análise de Markov tem várias aplicações no mundo dos negócios. É frequentemente usado para prever o número de peças defeituosas que sairão de uma linha de montagem, dado o status operacional das máquinas na linha.
Também pode ser usado para prever a proporção das contas a receber de uma empresa que se tornarão dívidas incobráveis. Alguns métodos de previsão de preços de ações e preços de opções também incorporam a análise de Markov. Por fim, as empresas costumam usá-lo para prever a lealdade futura da marca aos clientes atuais e o resultado dessas decisões dos consumidores sobre a participação de mercado da empresa.
Vantagens da análise de Markov
Os principais benefícios da análise de Markov são a simplicidade e a precisão de previsão fora da amostra. Modelos simples, como os usados para a análise de Markov, geralmente são melhores em fazer previsões do que os modelos mais complicados. Esse resultado é bem conhecido em econometria.
Desvantagens da análise de Markov
A análise de Markov não é muito útil para explicar eventos e, na maioria dos casos, não pode ser o verdadeiro modelo da situação subjacente. Sim, é relativamente fácil estimar probabilidades condicionais com base no estado atual. No entanto, isso geralmente diz um pouco sobre o motivo de algo acontecer.
Na engenharia, é bastante claro que conhecer a probabilidade de uma máquina quebrar não explica por que ela quebrou. Mais importante, uma máquina realmente não se decompõe com base em uma probabilidade que é uma função de se está ou não em decomposição hoje. Na realidade, uma máquina pode quebrar porque suas engrenagens precisam ser lubrificadas com mais frequência.
Em finanças, a análise de Markov enfrenta as mesmas limitações que possui em engenharia, mas a solução de problemas é complicada por nossa relativa falta de conhecimento sobre os mercados financeiros. A análise de Markov é muito mais útil para estimar a parcela das dívidas que será inadimplente do que para rastrear riscos de crédito ruins em primeiro lugar.
A análise de Markov é uma ferramenta valiosa para fazer previsões, mas não fornece explicações.
Um exemplo de análise de Markov
A análise de Markov pode ser usada por especuladores de ações. Suponha que um investidor de impulso calcule que uma ação favorita tem 60% de chance de vencer o mercado amanhã, se o fizer hoje. Essa estimativa envolve apenas o estado atual e, portanto, atende ao limite principal da análise de Markov. A análise de Markov também permite ao especulador estimar que a probabilidade de as ações superarem o mercado nos dois próximos dias é de 0, 6 * 0, 6 = 0, 36 ou 36%, dado que as ações superam o mercado hoje. Usando alavancagem e pirâmide, os especuladores tentam ampliar os lucros potenciais desse tipo de análise de Markov.
