Поддержки Econometrics Toolbox™ моделирующее и анализирующее дискретное время модели Маркова. Эти модели описывают стохастические процессы, которые принимают, утверждает _xt в пространстве состояний X согласно свойству Маркова, которое требует, чтобы распределение _{xt + 1} было независимо от истории процесса перед достигающим _xt состояния.

Дискретное пространство состояний процессы Маркова или Цепи Маркова, представлено ориентированным графом и описано правильно-стохастической матрицей P перехода. Распределение состояний во время t+1 является распределением состояний во время t умноженный на P. Структура P определяет эволюционную траекторию цепочки, включая asymptotics.

Непрерывное пространство состояний процессы Маркова или модели в пространстве состояний, допускает траектории через непрерывное пространство состояний. Базовый процесс Маркова обычно не наблюдается. Дополнительные уравнения наблюдения описывают эволюцию измеримых характеристик системы, зависящей от процесса Маркова.