使用貝葉斯概率模型進行財務預測不需要對概率論有太多的瞭解。貝葉斯方法可以幫助您使用直觀的過程最佳化概率估計。

任何以數學為基礎的話題都可以深入到複雜的深度，但這一個不必如此。

如何使用

貝葉斯概率在美國企業中的應用方式取決於某種程度的信念，而不是相同或相似事件的歷史頻率。不過，這款機型用途廣泛。你可以將基於頻率的信念融入到模型中。

下麵使用的規則和主張的學派內貝葉斯概率，屬於頻率，而不是主觀性。被量化的知識的度量是基於歷史資料的。這種觀點在財務建模**別有用。

關於bayes定理

我們將要使用的貝葉斯概率的特殊公式叫做貝葉斯定理，有時也叫做貝葉斯公式或貝葉斯規則。這個規則最常用於計算所謂的後驗概率。後驗概率是基於歷史相關證據的未來不確定事件的條件概率。

換句話說，如果你獲得了新的資訊或證據，你需要更新事件發生的概率，你可以用貝葉斯定理來估計這個新的概率。

公式為：

P（一）∣B） =P（安培）∩B） P（B）=P（A）×P（B）∣A） P（B）where:P（A） =發生概率，稱為優先概率（A∣B） =給定的B發生的條件概率p（B∣A） =給定B發生的條件概率p（B）=B發生的概率\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{發生概率，稱為}\\&amp\文字{先驗概率}\\&amp；P（A | B）=\text{給定條件概率}\\&amp\文字{出現B}\\&amp；P（B | A）=\text{給定B的條件概率}\\&amp\文字{發生}\\&amp；P（B）=\text{B發生的概率}\\\end{aligned}​P（一）∣B） =P（B）P（A）∩（二）​=P（B）P（A）×P（B）∣（一）​where:P（A） =發生概率，稱為優先概率（A∣B） =給定的B發生的條件概率p（B∣A） =B發生的條件概率p（B）=B發生的概率​

P（A | B）是後驗概率，因為它依賴於B的變數。這假設A不是獨立於B的。

如果我們對某一事件的概率感興趣，而我們對此有事先的觀察，我們稱之為事先概率。我們將此事件視為A，其概率為P（A）。如果有第二個事件影響P（a），我們稱之為事件B，那麼我們想知道B發生的概率是多少。

在概率表示法中，這是P（A | B），稱為後驗概率或修正概率。這是因為它發生在最初的事件之後，因此發生在後面。

這就是貝葉斯定理唯一地允許我們用新的資訊更新我們以前的信念的方式。下麵的示例將幫助您瞭解它在與股票市場相關的概念中是如何工作的。

一個例子

假設我們想知道利率的變化會如何影響股票市場指數的價值。

所有主要的股票市場指數都有大量的歷史資料，因此你應該可以毫無疑問地找到這些事件的結果。例如，我們將使用以下資料來瞭解股市指數對利率上升的反應。

在這裡：

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

所以方程是：

P（標準差）∣二） =P（標準差）×P（二）∣SD）P（II）\begin{aligned}&amp；P（SD | II）=\frac{P（SD）\乘以P（II | SD）}{P（II）}\\\結束{對齊}​P（標準差）∣二） =P（II）P（標準差）×P（二）∣標準差）​​

輸入我們的號碼，我們得到以下資訊：

P（標準差）∣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\約95\%\\末端{對齊}P（標準偏差∣（二）​=(2,0001,000​)(2,0001,150​)×(1,150950​)​=0.50.575×0.826​=0.50.47495​=0.9499≈95%​

該表顯示，在2000年的觀察資料中，股票指數下降了1150點。這是基於歷史資料的先驗概率，在本例中為57.5%（1150/2000）。

這個概率沒有考慮任何關於利率的資訊，是我們希望更新的。在用利率上升的資訊更新這個先驗概率之後，我們更新了股票市場從57.5%下降到95%的概率。因此，95%是後驗概率。

貝葉斯定理建模

如上所述，我們可以使用歷史資料的結果來建立我們用來推導最新概率的信念。

這個例子可以透過使用自己的資產負債表中的變化、信用評級變化的債券以及許多其他例子來推斷到單個公司。

所以，如果一個人不知道確切的概率，但只有估計呢？這就是主觀觀點起到強烈作用的地方。

許多人非常重視本領域專家給出的估計和簡化概率。這也使我們有能力自信地對金融預測中不可避免的障礙所帶來的新的和更複雜的問題作出新的估計。

現在，如果我們有正確的資訊，我們可以使用貝葉斯定理來代替猜測。

何時應用貝葉斯定理

利率的變化會極大地影響特定資產的價值。因此，資產價值的變化會極大地影響用來代表公司業績的特定盈利能力和效率比率的價值。估計概率廣泛存在於利率的系統性變化中，因此可以有效地應用於貝葉斯定理。

我們也可以將這個過程應用於公司的凈收入流。訴訟、原材料價格的變化以及其他許多事情都會影響公司的凈收入。

透過使用與這些因素相關的概率估計，我們可以應用貝葉斯定理來找出什麼對我們來說是重要的。一旦我們找到了我們正在尋找的推斷出的概率，就可以簡單地應用數學期望和結果預測來量化財務概率。

利用無數的相關概率，我們可以用一個簡單的公式推匯出相當複雜問題的答案。這些方法是公認的，經過時間檢驗的。如果應用得當，它們在財務建模中的應用可能會有所幫助。