Luận văn nghiên cứu ứng dụng lý thuyết xích Markov trong việc xây dựng các mô hình dự đoán cho các hệ thống có tính ngẫu nhiên và phụ thuộc thời gian. Trên cơ sở phân tích các đặc tính của quá trình Markov, bao gồm tính chất Markov, ma trận chuyển trạng thái và phân phối dừng, nghiên cứu đề xuất quy trình xây dựng mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian. Luận văn tập trung vào việc ước lượng ma trận xác suất chuyển từ dữ liệu quan sát, kiểm định tính phù hợp của mô hình và đánh giá độ chính xác của dự báo. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu cụ thể cho thấy mô hình xích Markov có khả năng dự đoán hiệu quả trong các lĩnh vực như tài chính, khí tượng và phân tích hành vi người dùng. Nghiên cứu cũng thảo luận về các hạn chế của mô hình như giả định tính dừng và bậc của xích, đồng thời đề xuất hướng mở rộng ứng dụng xích Markov bậc cao và mô hình Markov ẩn để nâng cao độ tin cậy của dự báo.