A análise de Markov é uma técnica matemática utilizada para estudar o comportamento de sistemas dinâmicos, calculando a probabilidade de resultados futuros com base exclusivamente no estado atual de uma variável. Ela opera sob o princípio de que o próximo passo em uma sequência é influenciado apenas pela condição presente, e não pelo histórico de eventos que levaram a esse estado. Essa abordagem permite que analistas modelem sistemas complexos, incluindo aqueles com eventos dependentes de sequência ou problemas de confiabilidade.
Para realizar essa análise, um pesquisador define a probabilidade de várias ações futuras ocorrerem a partir do estado atual. Ao mapear essas probabilidades, é possível construir uma árvore de decisão para calcular a probabilidade de resultados específicos. Embora o método seja valorizado por sua simplicidade e precisão em previsões fora da amostra, ele geralmente não se destina a explicar as causas subjacentes dos eventos ou servir como um modelo perfeito para todas as situações.
No contexto financeiro, investidores e especuladores frequentemente usam essa técnica para prever tendências de mercado ou estimar a probabilidade de inadimplência de dívidas. Por exemplo, um investidor de momentum pode aplicar a análise de Markov para prever movimentos futuros dos preços das ações avaliando o estado atual do mercado. Da mesma forma, empresas podem utilizá-la para estimar defeitos de produção ou mudanças na participação de mercado, fornecendo uma maneira estruturada de antecipar condições futuras com base em dados presentes.