您不必知道很多關於使用貝葉斯概率模型進行財務預測的概率理論。貝葉斯方法可以幫助您使用直觀的過程來細化概率估計。

任何基於數學的主題都可以被帶到復雜的深度，但這不必是。

它如何使用

貝葉斯概率在企業中使用的方式取決於信仰程度而不是相同或類似事件的歷史頻率。但是，模型是多功能的。您可以將您的信仰納入模型中的頻率。

以下利用貝葉斯概率內思想中的規則和斷言涉及頻率而不是主觀性。正在量化的知識的測量基於歷史數據。這個觀點特別有助於金融建模。

關於貝葉斯定理

來自貝葉斯概率的特定配方我們將使用的稱為貝葉斯定理，有時稱為貝葉斯公式或貝葉斯的規則。該規則通常用於計算所謂的後概率。後驗概率是未來不確定事件的條件概率，這是基於歷史上與其有關的相關證據。

換句話說，如果您獲得新的信息或證據，並且需要更新發生事件的概率，您可以使用Bayes的定理來估計這種新概率。

公式是：

p（a|b）=p（a∩b）p（b）=p（a）×p（b|）p（b）其中：p（a）=發生的概率，稱為probiaryp（a|b）=GIVENTHATB的條件概率（b|a）=Bgiventhat的條件概率Occursp（b）=B的概率發生\開始{對齊}＆p（a|b）=\frac{p（a\章B）}}{p（b）}=\frac{p（a）\timesp（b|a）}{p（b）}}{p（b）}\\＆\textbf{其中：}\\＆p（a）=\文本{發生的概率，稱為}\\＆\text{partual概率}\\＆p（a|b）=\文本{給定}的條件概率}\\＆\text的{theb發生}\\＆p（b|a）=\text{b給定的概率}\\＆\text{發生的}\\＆p（b）=\text{b的概率}\\\neg{對齊}p（a|b）=p（b）p（aəb）=p（b）p（a）×p（bκA）其中：p（a）=發生的概率，稱為probiaryp（A|b）=GIVENTHATB的條件概率（b|a）=Bgiventhat的條件概率Occurep（b）=B發生的概率

p（a|b）是由於其可變依賴性的後驗概率。這假設A不與B無關。

如果我們對我們有事先觀察的事件的可能性感興趣，我們將此稱為現有概率。我們將認為這一事件A及其概率P（a）。如果存在影響P（a）的第二個事件，我們將呼叫事件b，然後我們想知道給出了允許的概率。

在概率符號中，這是p（a|b）並且稱為後概率或修改概率。這是因為它發生在原始事件之後，因此在後面的帖子。

這就是貝葉斯定理獨特地允許我們通過新信息更新我們以前的信仰。以下示例將幫助您了解它在與股票市場相關的概念中的工作原理。

示例

讓我們說我們想知道利率的變化如何影響股票市場指數的價值。

所有主要股票市場指數可獲得廣闊的歷史數據，因此您應該沒有問題找到這些事件的結果。F我們的例子，我們將使用以下數據來了解股票市場指數如何對利率上漲作出反應。

這裡：

p（si）=股指增加的概率增加（SD）=股指減少的概率（ID）=利率下降的概率（ii）=利率增加的概率增加

所以等式將是：

p（sdui）=p（sd）×p（iiubsd）p（ii）\begin{對齊}＆p（sd|ii）=\frac{p（sd）\timep（ii|sd）}{p（ii）}\\\end{對齊}p（sdui）=p（ii）p（sd）×p（iibsd）

插入我們的數字我們得到以下內容：

p（sdui）=（1,1502,000）×（9501,150）（1,0002,000）=0.575×0.8260.5=0.474950.5=0.9499950.5=0.9499950.5=0.9499950.5=0.9499950.5=0.9499995％\開始{對齊}P（SD|ii）＆=\frac{\left（\frac{1,150}{2,000}\右）\times\left（\frac{950}{1,150}右）}{\fred（\frac{1,000}{2,000}\右）}\\＆=\frac{0.575\times0.826}{0.5}\\＆=\FRAC{0.047495}{0.5}\\＆=0.9499\約95\％\\\of{對齊}p（SD|II）=（2,0001,000）（2,0001,150）×（1,150950）=0.50.575×0.826=0.50.47495=0.9499≈95％

表顯示，股指在2,000個觀察中減少了1,150分。這是基於歷史數據的現有概率，在此示例中為57.5％（1,150/2,000）。

此概率不考慮有關利率的任何信息，並且是我們希望更新的信息。在利用利率上漲的信息時更新此前概率，導致我們更新股票市場的可能性從57.5％降至95％。因此，95％是後驗概率。

使用Bayes定理建模

如上所述，我們可以利用歷史數據的結果基於我們用於推導新更新的概率的信念。

此示例可以通過使用自己的資產負債表內的更改，債券給出信用評級的變化以及許多其他示例來推斷給各個公司。

那麼，如果一個人不知道確切的概率，但只有估計是什麼？這是主觀觀點強烈扮演的地方。

許多人非常重視專家領域的估計和簡化概率。這也使我們能夠自信地為財務預測中不可避免的守則引入的新和更複雜的問題產生新的估計。

如果我們有權啟動的正確信息，我們現在可以使用貝葉斯定理現在使用貝葉斯定理。

何時應用貝葉斯定理

更改利率可能會影響特定資產的價值。因此，資產的變化值可以極大地影響用於代理公司績效的特定盈利能力和效率比值。據廣泛地發現估計概率與利率的系統變化有關，因此可以在貝葉斯定理中有效地使用。

我們還可以將該過程應用於公司的淨收入流。訴訟，原材料價格的變化，以及許多其他東西可以影響公司的淨收入。

通過使用與這些因素有關的概率估計，我們可以應用貝葉斯定理來弄清楚對我們重要的東西。一旦我們找到我們正在尋找的推斷概率，就會簡單地應用數學期望和結果預測，以量化金融概率。

使用無數的相關概率，我們可以用一個簡單的公式向相當複雜的問題推斷出答案。這些方法是很好的接受和時間測試。如果正確施用，他們在金融建模中的使用可能會有所幫助。