臨近5月FRM考試，現(xiàn)在的你備考的如何了？越是臨近考試，考生越不能松懈，一定要更加認(rèn)真的備考，尤其是對(duì)金融知識(shí)點(diǎn)的掌握。在FRM考試中有Markov chain知識(shí)點(diǎn)嗎？下面隨融躍小編詳細(xì)了解一下！

Markov chain是FRM考試的知識(shí)點(diǎn)，是馬爾可夫鏈的意思，是概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)中具有馬爾可夫性質(zhì)且存在于離散的指數(shù)集和狀態(tài)空間內(nèi)的隨機(jī)過程。

適用于連續(xù)指數(shù)集的馬爾可夫鏈被稱為馬爾可夫過程，但有時(shí)也被視為馬爾可夫鏈的子集，即連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈，與離散時(shí)間馬爾可夫鏈相對(duì)應(yīng)，因此馬爾可夫鏈?zhǔn)且粋€(gè)較為寬泛的概念。

馬爾可夫鏈可通過轉(zhuǎn)移矩陣和轉(zhuǎn)移圖定義，除馬爾可夫性外，馬爾可夫鏈可能具有不可約性、常返性、周期性和遍歷性。一個(gè)不可約和正常返的馬爾可夫鏈?zhǔn)菄?yán)格平穩(wěn)的馬爾可夫鏈，擁有唯一的平穩(wěn)分布，遍歷馬爾可夫鏈的極限分布收斂于其平穩(wěn)分布。

馬爾可夫鏈可被應(yīng)用于蒙特卡羅方法中，形成馬爾可夫鏈蒙特卡羅，也被用于動(dòng)力系統(tǒng)、化學(xué)反應(yīng)、排隊(duì)論、市場(chǎng)行為和信息檢索的數(shù)學(xué)建模。此外作為結(jié)構(gòu)最簡單的馬爾可夫模型，一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如隱馬爾可夫模型、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)和馬爾可夫決策過程以馬爾可夫鏈為理論基礎(chǔ)。

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