L'analyse de Markov est une technique mathématique utilisée pour étudier le comportement de systèmes dynamiques en calculant la probabilité de résultats futurs basés uniquement sur l'état actuel d'une variable. Elle repose sur le principe selon lequel l'étape suivante d'une séquence est influencée uniquement par la condition présente, et non par l'historique des événements ayant conduit à cet état. Cette approche permet aux analystes de modéliser des systèmes complexes, y compris ceux comportant des événements dépendants de séquences ou des problèmes de fiabilité.
Pour effectuer cette analyse, un chercheur définit la probabilité que diverses actions futures se produisent à partir de l'état actuel. En cartographiant ces probabilités, il est possible de construire un arbre de décision pour calculer la probabilité de résultats spécifiques. Bien que la méthode soit appréciée pour sa simplicité et sa précision dans les prévisions hors échantillon, elle n'est généralement pas destinée à expliquer les causes sous-jacentes des événements ni à servir de modèle parfait pour chaque situation.
Dans un contexte financier, les investisseurs et les spéculateurs utilisent souvent cette technique pour prévoir les tendances du marché ou estimer la probabilité de défauts de paiement. Par exemple, un investisseur adepte du momentum pourrait appliquer l'analyse de Markov pour prédire les mouvements futurs du cours des actions en évaluant l'état actuel du marché. De même, les entreprises peuvent l'utiliser pour estimer les défauts de production ou les changements de parts de marché, offrant ainsi une méthode structurée pour anticiper les conditions futures à partir de données présentes.