मार्कोव विश्लेषण क्या है?
मार्कोव विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग किसी वैरिएबल के मूल्य का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है जिसका अनुमानित मूल्य केवल इसकी वर्तमान स्थिति से प्रभावित होता है, किसी पूर्व गतिविधि से नहीं। संक्षेप में, यह चर के आसपास की वर्तमान परिस्थितियों पर आधारित एक यादृच्छिक चर की भविष्यवाणी करता है।
तकनीक का नाम रूसी गणितज्ञ आंद्रेई आंद्रेयेविच मार्कोव के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के अध्ययन का बीड़ा उठाया है, जो ऐसी प्रक्रियाएं हैं जिनमें संयोग का संचालन शामिल है। उन्होंने पहली बार इस विधि का उपयोग कंटेनर में फंसे गैस कणों की चाल की भविष्यवाणी करने के लिए किया था। मार्कोव विश्लेषण का उपयोग अक्सर लोगों के बड़े समूहों के भीतर व्यवहार और निर्णय की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।
चाबी छीन लेना
- मार्कोव विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग किसी वैरिएबल के मूल्य का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है जिसका अनुमानित मूल्य केवल इसकी वर्तमान स्थिति से प्रभावित होता है, किसी पूर्व गतिविधि से नहीं। मार्कोव विश्लेषण के प्राथमिक लाभ सादगी और बाहर से आने वाले पूर्वानुमान सटीकता हैं। मार्कोव विश्लेषण घटनाओं को समझाने के लिए बहुत उपयोगी नहीं है, और यह ज्यादातर मामलों में अंतर्निहित स्थिति का सही मॉडल नहीं हो सकता है। मार्कोव विश्लेषण वित्तीय सट्टेबाजों के लिए उपयोगी है, विशेष रूप से गति निवेशकों।
मार्कोव विश्लेषण को समझना
मार्कोव विश्लेषण प्रक्रिया में एक चर की वर्तमान स्थिति को देखते हुए भविष्य की कार्रवाई की संभावना को परिभाषित करना शामिल है। एक बार प्रत्येक राज्य में भविष्य के कार्यों की संभावनाएं निर्धारित होने के बाद, एक निर्णय वृक्ष तैयार किया जा सकता है। फिर, एक चर की वर्तमान स्थिति को देखते हुए, परिणाम की संभावना की गणना की जा सकती है। मार्कोव विश्लेषण के व्यापार की दुनिया में कई अनुप्रयोग हैं। इसका उपयोग अक्सर दोषपूर्ण टुकड़ों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है जो लाइन पर मशीनों की परिचालन स्थिति को देखते हुए एक असेंबली लाइन को बंद कर देगा।
यह एक कंपनी के खातों के अनुपात की भविष्यवाणी करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है जो खराब ऋण बन जाएगा। कुछ स्टॉक मूल्य और विकल्प मूल्य पूर्वानुमान के तरीके भी मार्कोव विश्लेषण को शामिल करते हैं। अंत में, कंपनियां अक्सर वर्तमान ग्राहकों की भविष्य की ब्रांड निष्ठा और कंपनी के बाजार हिस्सेदारी पर इन उपभोक्ता निर्णयों के परिणाम का पूर्वानुमान लगाने के लिए इसका उपयोग करती हैं।
मार्कोव विश्लेषण के लाभ
मार्कोव विश्लेषण के प्राथमिक लाभ सादगी और नमूना पूर्वानुमान सटीकता हैं। मार्कोव विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले सरल मॉडल, अक्सर अधिक जटिल मॉडल की तुलना में पूर्वानुमान बनाने में बेहतर होते हैं। यह परिणाम अर्थशास्त्र में अच्छी तरह से जाना जाता है।
मार्कोव विश्लेषण के नुकसान
मार्कोव विश्लेषण घटनाओं की व्याख्या करने के लिए बहुत उपयोगी नहीं है, और यह ज्यादातर मामलों में अंतर्निहित स्थिति का सही मॉडल नहीं हो सकता है। हां, वर्तमान स्थिति के आधार पर सशर्त संभावनाओं का अनुमान लगाना अपेक्षाकृत आसान है। हालाँकि, यह अक्सर एक छोटे से बताता है कि कुछ क्यों हुआ।
इंजीनियरिंग में, यह काफी स्पष्ट है कि इस संभावना को जानने के बाद कि एक मशीन टूट जाएगी, यह नहीं समझाती है कि यह क्यों टूट गया। इससे भी महत्वपूर्ण बात, एक मशीन वास्तव में एक संभावना के आधार पर नहीं टूटती है जो कि आज टूट गई है या नहीं, इसका एक कार्य है। वास्तव में, एक मशीन टूट सकती है क्योंकि इसके गियर को अधिक बार चिकनाई की आवश्यकता होती है।
वित्त में, मार्कोव विश्लेषण उन्हीं सीमाओं का सामना करता है जो इंजीनियरिंग में है, लेकिन समस्याओं को ठीक करना हमारे वित्तीय बाजारों के बारे में ज्ञान की सापेक्ष कमी से जटिल है। मार्कोव विश्लेषण उन ऋणों के हिस्से का अनुमान लगाने के लिए अधिक उपयोगी है जो पहले की तुलना में खराब क्रेडिट जोखिमों की जांच करने के लिए डिफ़ॉल्ट होंगे।
मार्कोव विश्लेषण भविष्यवाणियां करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण है, लेकिन यह स्पष्टीकरण प्रदान नहीं करता है।
मार्कोव विश्लेषण का एक उदाहरण
मार्कोव विश्लेषण स्टॉक सट्टेबाजों द्वारा उपयोग किया जा सकता है। मान लीजिए कि एक संवेदी निवेशक का अनुमान है कि पसंदीदा स्टॉक में कल बाजार में धड़कन का 60% मौका है यदि वह आज ऐसा करता है। इस अनुमान में केवल वर्तमान स्थिति शामिल है, इसलिए यह मार्कोव विश्लेषण की प्रमुख सीमा को पूरा करता है। मार्कोव विश्लेषण भी सट्टेबाज को यह अनुमान लगाने की अनुमति देता है कि शेयर अगले दो दिनों के लिए शेयर बाजार में बेहतर प्रदर्शन करेगा। उत्तोलन और पिरामिडिंग का उपयोग करके, सट्टेबाज इस प्रकार के मार्कोव विश्लेषण से संभावित लाभ को बढ़ाने का प्रयास करते हैं।
