Bài viết "Ứng dụng chuỗi Markov để dự đoán xu hướng của thị trường" trình bày các khái niệm và tính chất của chuỗi Markov và đề cập đến một số ứng dụng của chúng trong hoạt động kinh doanh, kinh tế thương mại như dự đoán các xu hướng phát triển của thị trường. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết! | ỨNG DỤNG CHUỖI MARKOV ĐỂ DỰ ĐOÁN XU HƯỚNG CỦA THỊ TRƯỜNG Nguyễn Thị Hương Trường Đại học Hà Nội Tóm tắt - Khái niệm chuỗi Markov lần đầu tiên được đề cập bởi nhà Toán học người Nga 1856 - 1922 vào năm 1906. Ngày nay chuỗi Markov được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như Thống kê lý thuyết hàng chờ logistics Chuỗi Markov thường được dùng để mô phỏng hệ thống phục vụ trong mối liên hệ với các tiến trình Poison. Trong lĩnh vực nghiên cứu nhận dạng tín hiệu nhận dạng giọng nói. Trong sinh học chuỗi Markov được dùng để mã hoá nghiên cứu về mối quan hệ giữa các vùng gen và dự đoán gen. Trong kĩ thuật mô phỏng phương pháp Monte-Carlo chuỗi Markov được đánh giá là một trong những phương pháp mô phỏng rất hữu hiệu bằng cách tạo ra những chuỗi số từ những số ngẫu nhiên để phản ánh một cách chính xác các phân bố xác suất phức tạp góp phần làm tăng tính khả thi của phương pháp Bayes. Đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế có khá nhiều ứng dụng dựa trên chuỗi Markov. Đề tài này trình bày các khái niệm và tính chất của chuỗi Markov và đề cập đến một số ứng dụng của chúng trong hoạt động kinh doanh kinh tế thương mại như dự đoán các xu hướng phát triển của thị trường. Từ khóa - thời gian liên tục không gian đếm được thời gian rời rạc thị trường quá trình ngẫu nhiên ma trận chuyển tiếp. Abstract - Markov chains are an important mathematical tool in stochastic processes. The underlying idea is the Markov Property in other words that some predictions about stochastic processes can be simplified by viewing the future as independent of the past given the present state of the process. This is used to simplify predictions about the future state of a stochastic process. This research will begin with a brief introduction followed by the analysis and end with tips for further reading. The analysis will introduce the concepts of Markov chains explain different types of Markov Chains and present examples of its applications in finance. Keyword continuous time .
