Эконометрика Toolbox™ поддерживает моделирование и анализ дискретных моделей Маркова. Эти модели описывают стохастические процессы, предполагающие состояния xt в пространстве состояний X, _{подчиняющемся} свойству Маркова, которое требует, чтобы распределение xt + 1 было независимым от истории процесса _до достижения состояния xt.

Дискретный процесс Маркова состояния-пространства, или цепь Маркова, представляется направленным графом и описывается матрицей правостохастического перехода P. Распределение состояний в момент времени t + 1 - это распределение состояний в момент времени t, умноженное на P. Структура P определяет эволюционную траекторию цепи, включая асимптотику.

Модель динамической регрессии с коммутацией Маркова описывает динамическое поведение переменных временных рядов при наличии структурных разрывов или изменений режима. Дискретная цепочка Маркова представляет дискретное пространство состояний режимов и определяет вероятностный механизм переключения между режимами. Коллекция подмоделей динамической регрессии (ARX или VARX) описывает динамическое поведение временных рядов в режимах.

Непрерывный процесс Маркова состояния-пространства, или модель состояния-пространства, допускает траектории через непрерывное пространство состояния. Основной процесс Маркова обычно не наблюдается. Дополнительное уравнение наблюдения описывает эволюцию измеримых характеристик системы в зависимости от процесса Маркова.