使用贝叶斯概率模型进行财务预测不需要对概率论有太多的了解。贝叶斯方法可以帮助您使用直观的过程优化概率估计。

任何以数学为基础的话题都可以深入到复杂的深度，但这一个不必如此。

如何使用

贝叶斯概率在美国企业中的应用方式取决于某种程度的信念，而不是相同或相似事件的历史频率。不过，这款机型用途广泛。你可以将基于频率的信念融入到模型中。

下面使用的规则和主张的学派内贝叶斯概率，属于频率，而不是主观性。被量化的知识的度量是基于历史数据的。这种观点在财务建模**别有用。

关于bayes定理

我们将要使用的贝叶斯概率的特殊公式叫做贝叶斯定理，有时也叫做贝叶斯公式或贝叶斯规则。这个规则最常用于计算所谓的后验概率。后验概率是基于历史相关证据的未来不确定事件的条件概率。

换句话说，如果你获得了新的信息或证据，你需要更新事件发生的概率，你可以用贝叶斯定理来估计这个新的概率。

公式为：

P（一）∣B） =P（安培）∩B） P（B）=P（A）×P（B）∣A） P（B）where:P（A） =发生概率，称为优先概率（A∣B） =给定的B发生的条件概率p（B∣A） =给定B发生的条件概率p（B）=B发生的概率\begin{aligned}&amp；P（A | B）=\frac{P（A\cap B）}{P（B）}=\frac{P（A）\乘以P（B | A）}{P（B）}\\&amp\textbf{其中：}\\&amp；P（A）=\text{发生概率，称为}\\&amp\文本{先验概率}\\&amp；P（A | B）=\text{给定条件概率}\\&amp\文本{出现B}\\&amp；P（B | A）=\text{给定B的条件概率}\\&amp\文本{发生}\\&amp；P（B）=\text{B发生的概率}\\\end{aligned}​P（一）∣B） =P（B）P（A）∩（二）​=P（B）P（A）×P（B）∣（一）​where:P（A） =发生概率，称为优先概率（A∣B） =给定的B发生的条件概率p（B∣A） =B发生的条件概率p（B）=B发生的概率​

P（A | B）是后验概率，因为它依赖于B的变量。这假设A不是独立于B的。

如果我们对某一事件的概率感兴趣，而我们对此有事先的观察，我们称之为事先概率。我们将此事件视为A，其概率为P（A）。如果有第二个事件影响P（a），我们称之为事件B，那么我们想知道B发生的概率是多少。

在概率表示法中，这是P（A | B），称为后验概率或修正概率。这是因为它发生在最初的事件之后，因此发生在后面。

这就是贝叶斯定理唯一地允许我们用新的信息更新我们以前的信念的方式。下面的示例将帮助您了解它在与股票市场相关的概念中是如何工作的。

一个例子

假设我们想知道利率的变化会如何影响股票市场指数的价值。

所有主要的股票市场指数都有大量的历史数据，因此你应该可以毫无疑问地找到这些事件的结果。例如，我们将使用以下数据来了解股市指数对利率上升的反应。

在这里：

P（SI）=股指上涨的概率P（SD）=股指下跌的概率P（ID）=利率下跌的概率P（II）=利率上涨的概率

所以方程是：

P（标准差）∣二） =P（标准差）×P（二）∣SD）P（II）\begin{aligned}&amp；P（SD | II）=\frac{P（SD）\乘以P（II | SD）}{P（II）}\\\结束{对齐}​P（标准差）∣二） =P（II）P（标准差）×P（二）∣标准差）​​

输入我们的号码，我们得到以下信息：

P（标准差）∣二） =（11502000）×(9501,150)(1,0002,000)=0.575×0.8260.5=0.474950.5=0.9499≈95%\begin{aligned}P（SD | II）&amp；=\frac{\left（\frac{1150}{2000}\right）\times\left（\frac{950}{1150}\right）}{\left（\frac{1000}{2000}\right）}\\&amp；=\分形{0.575\乘以0.826}{0.5}\\&amp；=\分形{0.47495}{0.5}\\&amp；=0.9499\约95\%\\末端{对齐}P（标准偏差∣（二）​=(2,0001,000​)(2,0001,150​)×(1,150950​)​=0.50.575×0.826​=0.50.47495​=0.9499≈95%​

该表显示，在2000年的观察数据中，股票指数下降了1150点。这是基于历史数据的先验概率，在本例中为57.5%（1150/2000）。

这个概率没有考虑任何关于利率的信息，是我们希望更新的。在用利率上升的信息更新这个先验概率之后，我们更新了股票市场从57.5%下降到95%的概率。因此，95%是后验概率。

贝叶斯定理建模

如上所述，我们可以使用历史数据的结果来建立我们用来推导最新概率的信念。

这个例子可以通过使用自己的资产负债表中的变化、信用评级变化的债券以及许多其他例子来推断到单个公司。

所以，如果一个人不知道确切的概率，但只有估计呢？这就是主观观点起到强烈作用的地方。

许多人非常重视本领域专家给出的估计和简化概率。这也使我们有能力自信地对金融预测中不可避免的障碍所带来的新的和更复杂的问题作出新的估计。

现在，如果我们有正确的信息，我们可以使用贝叶斯定理来代替猜测。

何时应用贝叶斯定理

利率的变化会极大地影响特定资产的价值。因此，资产价值的变化会极大地影响用来代表公司业绩的特定盈利能力和效率比率的价值。估计概率广泛存在于利率的系统性变化中，因此可以有效地应用于贝叶斯定理。

我们也可以将这个过程应用于公司的净收入流。诉讼、原材料价格的变化以及其他许多事情都会影响公司的净收入。

通过使用与这些因素相关的概率估计，我们可以应用贝叶斯定理来找出什么对我们来说是重要的。一旦我们找到了我们正在寻找的推断出的概率，就可以简单地应用数学期望和结果预测来量化财务概率。

利用无数的相关概率，我们可以用一个简单的公式推导出相当复杂问题的答案。这些方法是公认的，经过时间检验的。如果应用得当，它们在财务建模中的应用可能会有所帮助。