El análisis de Markov es una técnica matemática utilizada para estudiar el comportamiento de sistemas dinámicos mediante el cálculo de la probabilidad de resultados futuros basados únicamente en el estado actual de una variable. Opera bajo el principio de que el siguiente paso en una secuencia está influenciado solo por la condición presente, en lugar del historial de eventos que condujeron a dicho estado. Este enfoque permite a los analistas modelar sistemas complejos, incluidos aquellos con eventos dependientes de secuencias o problemas de fiabilidad.
Para realizar este análisis, un investigador define la probabilidad de que ocurran diversas acciones futuras a partir del estado actual. Al mapear estas probabilidades, se puede construir un árbol de decisión para calcular la probabilidad de resultados específicos. Si bien el método es valorado por su simplicidad y precisión en la previsión fuera de la muestra, generalmente no está destinado a explicar las causas subyacentes de los eventos ni a servir como un modelo perfecto para todas las situaciones.
En un contexto financiero, los inversores y especuladores suelen utilizar esta técnica para pronosticar tendencias del mercado o estimar la probabilidad de impago de deuda. Por ejemplo, un inversor de impulso podría aplicar el análisis de Markov para predecir futuros movimientos en el precio de las acciones evaluando el estado actual del mercado. De manera similar, las empresas pueden utilizarlo para estimar defectos de producción o cambios en la cuota de mercado, proporcionando una forma estructurada de anticipar condiciones futuras basadas en datos presentes.