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이 외에도, Markov 모델을 이용한 분석방법도 있는데 Markov 모델이란 t 시기의 상태가 t+1 시기의 상태를 결정한다는 Markov chain 방법을 활용하는 것으로, 일정기간의 인구이동률을 나타내는 전이확률(transition matrix)이 일정 기간 동안 동일하게 유지된다고 가정한 후, 미래의 지역별 인구이동 분포가 어떻게 변화되는지 확인하는 방법이다. 다만, Markov 모델은 인구이동 자체보다는 현재의 이동패턴이 유지됐을 때 향후 지역별 인구분포가 어떻게 변화되는지에 대해 주된 관심을 갖고 있다. 이 모델은 인구이동이 인접한 지역과의 상호 전출입을 통해 이뤄진다는 점을 감안하긴 하지만, 전출지의 인구규모만을 인구이동량에 영향을 주는 변수로 채택하는 한계점이 있다. 이런 한계를 극복하기 위해 인구규모 이외의 경제․사회적 외생변수를 추가하는 비정상 Markov 이동확률 모델에 대한 연구가 수행되기도 했다(김경수, 2004; 김홍배 외, 2009).
Markov모델은 현재 이동패턴 유지 시의 지역별 인구분포 변화를 확인 가능하지만 인구이동량에 영향을 주는 변수로 전출지의 인구규모만을 채택하여, 더욱 다양한 외생변수를 추가하는 비정상 Markov 이동확률 모델에 대한 연구가 이루어지기도 했다.