概念
馬爾可夫（Markov）是俄國著名的數學家。就是一種預測事件發生的機率的方法。它是基於馬爾可夫鏈，根據事件的目前狀況預測其將來各個時刻（或時期）變動狀況的一種預測方法。馬爾可夫預測法是對地理、天氣、市場、進行預測的基本方法，它是地理預測中常用的重要方法之一。
過程
事物的發展狀態總是隨著時間的推移而不斷變化的。在一般情況下，人們要了解事物未來的發展狀態，不但要看到事物現在的狀態，還要看到事物過去的狀態。馬爾可夫認為，還存在另外一種情況， 人們要了解事物未來的發展狀態，只須知道事物現在的狀態，而與事物以前的狀態毫無關係。例如，A產品明年是暢銷還是滯銷， 只與今年的銷售情況有關，而與往年的銷售情況沒有直接的關係。後者的這種情況就稱為馬爾可夫過程，前者的情況就屬於非馬爾可夫過程。
重要特徵
馬爾可夫過程的重要特徵是無後效性。事物第n次出現的狀態，只與其第n-1次的狀態有關，它與以前的狀態無關。舉一個通俗例子說：池塘里有三片荷葉和一隻青蛙，假設青蛙只在荷葉上跳來跳去。若現在青蛙在荷葉A上，那么下一時刻青蛙要么在原荷葉A上跳動，要么跳到荷葉B上，或荷葉C上。青蛙究竟處在何種狀態上，只與當前狀態有關，而與以前位於哪一片荷葉上並無關係。這種性質，就是無後效性。
所謂“無後效性”，是指過去對未來無後效，而不是指現在對未來無後效。馬爾可夫鏈是與馬爾可夫過程緊密相關的一個概念。馬爾可夫鏈指出事物系統的狀態由過去轉變到現在，再由現在轉變到將來，一環接一環像一根鏈條，而作為馬爾可夫鏈的動態系統將來是什麼狀態，取什麼值， 只與現在的狀態、取值有關，而與它以前的狀態、取值無關。因此，運用馬爾可夫鏈只需要最近或現在的動態資料便可預測將來。馬爾可夫預測法就是套用馬爾可夫鏈來預測市場未來變化狀態。
