マルコフ分析とは、変数の現在の状態のみに基づいて将来の結果の確率を計算し、動的システムの挙動を研究するために用いられる数学的手法です。この手法は、一連の事象における次のステップは、その状態に至るまでの過去の経緯ではなく、現在の状況のみによって影響を受けるという原則に基づいています。このアプローチにより、分析者は順序依存の事象や信頼性の問題を含む複雑なシステムをモデル化することが可能になります。
この分析を行う際、研究者は現在の状態から将来起こり得る様々なアクションの発生確率を定義します。これらの確率をマッピングすることで、特定の予測結果の発生確率を算出するための決定木を構築できます。この手法は、その簡便さとアウトオブサンプル予測における精度の高さから評価されていますが、一般的に事象の根本的な原因を説明したり、あらゆる状況に対して完璧なモデルとして機能したりすることを目的としたものではありません。
金融の文脈では、投資家や投機家が市場トレンドの予測や債務不履行の確率を推定するために、この手法を頻繁に利用します。例えば、モメンタム投資家は、現在の市場状態を評価することで将来の株価変動を予測するためにマルコフ分析を適用することがあります。同様に、企業は製造上の欠陥や市場シェアの変化を推定するためにこれを利用し、現在のデータに基づいて将来の状況を予測するための構造的な手段として活用しています。