馬爾可夫時序預測法

馬爾可夫預測法是以馬爾可夫的名字命名的一種特殊的市場預測方法。馬爾可夫預測法主要用於市場占有率的預測和銷售期望利潤的預測。

概念

馬爾可夫（Markov）是俄國著名的數學家。就是一種預測事件發生的機率的方法。它是基於馬爾可夫鏈，根據事件的目前狀況預測其將來各個時刻（或時期）變動狀況的一種預測方法。馬爾可夫預測法是對地理、天氣、市場、進行預測的基本方法，它是地理預測中常用的重要方法之一。

過程

事物的發展狀態總是隨著時間的推移而不斷變化的。在一般情況下，人們要了解事物未來的發展狀態，不但要看到事物現在的狀態，還要看到事物過去的狀態。馬爾可夫認為，還存在另外一種情況， 人們要了解事物未來的發展狀態，只須知道事物現在的狀態，而與事物以前的狀態毫無關係。例如，A產品明年是暢銷還是滯銷， 只與今年的銷售情況有關，而與往年的銷售情況沒有直接的關係。後者的這種情況就稱為馬爾可夫過程，前者的情況就屬於非馬爾可夫過程。

重要特徵

馬爾可夫過程的重要特徵是無後效性。事物第n次出現的狀態，只與其第n-1次的狀態有關，它與以前的狀態無關。舉一個通俗例子說：池塘里有三片荷葉和一隻青蛙，假設青蛙只在荷葉上跳來跳去。若現在青蛙在荷葉A上，那么下一時刻青蛙要么在原荷葉A上跳動，要么跳到荷葉B上，或荷葉C上。青蛙究竟處在何種狀態上，只與當前狀態有關，而與以前位於哪一片荷葉上並無關係。這種性質，就是無後效性。
所謂“無後效性”，是指過去對未來無後效，而不是指現在對未來無後效。馬爾可夫鏈是與馬爾可夫過程緊密相關的一個概念。馬爾可夫鏈指出事物系統的狀態由過去轉變到現在，再由現在轉變到將來，一環接一環像一根鏈條，而作為馬爾可夫鏈的動態系統將來是什麼狀態，取什麼值， 只與現在的狀態、取值有關，而與它以前的狀態、取值無關。因此，運用馬爾可夫鏈只需要最近或現在的動態資料便可預測將來。馬爾可夫預測法就是套用馬爾可夫鏈來預測市場未來變化狀態。