我也是一个初学者，我想举个例子来说说你的问题。假定有一棵树，初始状况为在好气候时高度为为5米，坏气候时为4米。如果在下一年气候好时，可以长高10厘米，如果气候不好时，可以长高5厘米。好气候的概率为0.6，坏气候的概率为0.4.我们可以计算出下一年的树的期望高度。过一年气候变动的可能性有4种：上一年为好气候，下一年仍是好气候；上一年是好气候，下一年为坏气候；上一年是坏气候，下一年是好气候；上一年是坏气候，下一年也是坏气候。如果知道相邻两年这个变动的形成概率矩阵，并且知道上一年树高的两种状况，就可以求出下一年树高的期望值。如果概率矩阵为常数，可以很容易计算出n年树高的状况。马尔科夫链说的是如果知道树在第五年的高度，就可以依据概率矩阵计算出第六年树的高度，而无需利用树在五年以前的树的高度。或者说随机变量取决于上一期的信息，与上一期以前的信息无关。利用马尔科夫链来预测未来，可以大大简化分析的难度。可以利用比较固定的概率转换矩阵（所谓的马尔科夫链矩阵）预测随机变量未来值。在宏观经济学中，特别是在研究经济周期方面，如某一个变量出现一个冲击，过一定时期，它对另一个变量还有多大影响。就可以利用这种思路进行估算。

很感谢你的回答，我对这个模型真的是一无所知，很感谢你举出例子帮助我理解，但我还是想问，如果我想研究我国95-14年的季度数据，求出季度增长率，然后怎样利用这些季度增长率去估算马尔可夫模型？我看过陈浪南写的“我国经济周期波动的非对称性和持续性研究”这篇文章，里面就是用了1978年到2004年的季度数据，然后采用三区制马尔可夫均值和方差转移的二阶自回归模型，对于这篇文章里面所涉及的计量知识，我真的理解无力，但是又必须理解，想请问你是否了解这方面的知识？是否有相关的资料呢？

你只有求其他高手了

可以构造景气指数