马尔科夫预测模型的适用条件

马尔科夫预测模型它的前提条件是，在各个期间或者状态时，变量面临的下一个期间或者状态的转移概率都是一样的、不随时间变化的。一旦转移概率有所变化，Markov模型必须改变转移概率矩阵的参数，否则，预测的结果将会有很大的偏差。
　　随机过程中，有一类具有“无后效性性质”，即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下，过程在时刻t>to时所处的状态只和to时刻有关，而与to以前的状态无关，则这种随机过程称为马尔科夫过程。 即是：ito为确知,it(t>to)只与ito有关，这种性质为无后效性，又叫马尔科夫假设。

马尔科夫模型：是用来预测具有等时间隔（如一年）的时刻点上各类人员的分布状况。马尔科夫模型的基本思想是：找出过去人事变动的规律，以此来推测未来的人事变动趋势。
马尔科夫模型：是根据历史数据，预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律，推测未来人员变动的趋势。步骤如下：
①根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移率的转移矩阵；
②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况；
③建立马尔科夫模型，预测未来各类人员供给状况。

马尔可夫模型是一种概率转移模型，它涉及的概率转移矩阵是能否进行准确预测的关键。一般地，如果某变量可以使用Markov模型来预测，它的前提条件是，在各个期间或者状态时，变量面临的下一个期间或者状态的转移概率都是一样的、不随时间变化的。一旦转移概率有所变化，Markov模型必须改变转移概率矩阵的参数，否则，预测的结果将会有很大的偏差。