Markov-Kette

1. Begriff: Eine Markov-Kette ist ein spezieller stochastischer Prozess. Das Besondere einer Markov-Kette ist die Eigenschaft, dass durch Kenntnis einer begrenzten Vorgeschichte ebenso gute Prognosen über die zukünftige Entwicklung möglich sind wie bei Kenntnis der gesamten Vorgeschichte des Prozesses. Im Fall einer Markov-Kette erster Ordnung hängt die Zukunft des Systems nur von der Gegenwart (dem aktuellen Zustand) und nicht von der Vergangenheit ab.

2. Anwendungsbeispiel: Wichtigstes Anwendungsgebiet für Markov-Ketten ist in der Versicherungswirtschaft die Modellierung der Wertentwicklung von Kapitalanlagen, z.B. von Aktienpreisen. Hier besagt die Markov-Eigenschaft, dass im aktuellen Kurs einer Aktie bereits alle verfügbaren Informationen aus der Vergangenheit verarbeitet sind, so dass die künftige Wertentwicklung nur noch von dem aktuell erreichten Preis, nicht jedoch von seiner Vorgeschichte abhängt.

Autor(en): Norbert Heinen