Cadenas de Markov

Definición de las cadenas de Markov: El término cadena de Markov debe su nombre del matemático ruso Andréi Markov, quien en el año 1907 desarrollo un análisis probabilístico de una cadena, un proceso estocástico, de tiempo discreto, donde dada una variable aleatoria, esta cambia con el paso del tiempo y cuya probabilidad de obtener un determinado valor, depende del estado en el período anterior.

En otras palabras, las cadenas de Markov son procesos estocásticos aleatorios que permiten estimar la probabilidad de cada paso, tomando en cuenta el valor del mismo en el pasado, es decir estimar la probabilidad de que un suceso ocurra dado su pasado. Las cadenas de Markov cuentan con memoria, específicamente la probabilidad de que la variable aleatoria experimente un valor determinado en el tiempo t+1, dependerá del valor que está obtuvo en el período anterior (t).

¿Para qué se utilizan las cadenas de Markov?

Las cadenas de Markov son utilizadas en el área de las finanzas y la economía, dado que permite realizar estudios y estudiar el comportamiento futuro de algunas variables y valores de productos y activos financiaros, o realizar estudios de los patrones de consumos al momento de realizar e evaluar proyectos.