马尔可夫机制转换模型是什么意思？一分钟看懂

回望历史，宏观经济与金融中的众多指标曾发生巨大变化。当我们拿到某变量的历史数据时，马尔可夫机制转换模型可以根据显著变化的次数，将这些历史数据划分成不同阶段，然后马尔可夫机制转换模型分别建模。但显然，没人能预测变量的显著变化是否会再次发生，因而我们对机制变化的预测不能完全视作确定性事件。

此时，用历史数据来分别拟合的模型就不恰当了。马尔可夫机制转换模型可以解决这一问题：它马尔可夫机制转换模型将这种转换作为一个变化的因素，在估计时用统一的模型来拟合，马尔可夫机制转换模型不仅更加符合实际情况，而且可对未来进行有效预测。PE、BY、BEYR均存在周期性的上升与下降，在上升与下降的过程中，指标的统计特性有着巨大变化，正好马尔可夫机制转换模型可以用马尔可夫机制转换模型进行处理。将指标所处的上升和下降状态分别处理，通过应用马尔可夫机制转换模型，预测下一阶段指标处于某一状态下的概率，用作投资决策。指标处于上升状态的概率大于0.5时做多，否则就做空。