使用贝叶斯概率模型进行财务预测时，您无需了解太多有关概率论的知识。 贝叶斯方法可以帮助您使用直观过程来完善概率估计。
任何基于数学的话题都可以带入复杂的深度，但这不是必须的。
如何使用
在美国公司中使用贝叶斯概率的方式取决于信念的程度，而不是相同或相似事件的历史频率。 该模型是通用的。 您可以将基于频率的信念纳入模型。
下面使用贝叶斯概率内与频率而非主观有关的规则和思想流派。 量化知识的度量是基于历史数据的。 此视图在财务建模中特别有用。
关于贝叶斯定理
我们将要使用的来自贝叶斯概率的特定公式称为贝叶斯定理，有时也称为贝叶斯公式或贝叶斯规则。 该规则最常用于计算所谓的后验概率。 后验概率是未来不确定事件的条件概率，其基于历史上与之相关的相关证据。
换句话说，如果您获得了新的信息或证据，并且需要更新事件发生的概率，则可以使用贝叶斯定理来估计该新概率。
公式为：
</ s> </ s> </ s> P（A∣B）= P（B）P（A∩B）= P（B）P（A）×P（B∣A）其中：P（A）= A发生的概率，称为先验概率P（A∣B）=给定B时A的条件概率P（B∣A）=给定A时B的条件概率P（B）= B发生的概率
P（A | B）是后验概率，这是由于其对B的可变依赖性。这假定A不独立于B。
如果我们对某个事件的概率感兴趣，那么我们有先前的观察； 我们称此为先验概率。 我们将认为此事件A及其概率P（A）。 如果存在另一个影响P（A）的事件，我们将其称为事件B，那么我们想知道给定A发生B的概率为A。
用概率表示法，这是P（A | B），称为后验概率或修正概率。 这是因为它发生在原始事件之后，因此发生在后部。
这就是贝叶斯定理独特地使我们能够使用新信息更新以前的信念的方式。 下面的示例将帮助您了解它在与股票市场相关的概念中如何工作。
一个例子
假设我们想知道利率的变化将如何影响股票市场指数的价值。
所有主要股市指数都有大量的历史数据，因此您应该毫无疑问地找到这些事件的结果。 对于我们的示例，我们将使用以下数据来找出股市指数将如何应对利率上升。
这里：
P（SI）=股票指数上升的可能性
P（SD）=股指下跌的可能性
P（ID）=利率下降的可能性
P（II）=利率上升的可能性
因此，等式为：
</ s> </ s> </ s> P（SD∣II）= P（II）P（SD）×P（II∣SD）
插入我们的数字，我们得到以下信息：
</ s> </ s> </ s> P（SD∣II）=（2, 0001, 000）（2, 0001, 150）×（1, 150950）= 0.50.575×0.826 = 0.50.47495 =0.9499≈95％ </ s> </ s>
该表显示，在2, 000个观察值中，股票指数下降了1, 150。 这是基于历史数据的先验概率，在本示例中为57.5％（1150/2000）。
这种可能性没有考虑到有关利率的任何信息，这是我们希望更新的可能性。 用利率上升的信息更新该先验概率后，我们将股票市场从57.5％下降到95％的概率更新。 因此，后验概率为95％。
用贝叶斯定理建模
如上所示，我们可以使用历史数据的结果来建立我们用来导出新近更新概率的信念。
该示例可以通过使用其自身资产负债表中的更改，给定信用评级更改的债券来推断给各个公司，以及许多其他示例。
那么，如果一个人不知道确切的概率而只有估计的话怎么办？ 这是主观观点发挥重要作用的地方。
许多人非常重视领域专家的估计和简化的概率。 这也使我们能够放心地为财务预测中不可避免的障碍所引入的新的和更复杂的问题产生新的估计。
如果我们有正确的开始信息，现在不用猜测，我们可以使用贝叶斯定理。
何时应用贝叶斯定理
不断变化的利率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绩效的特定获利能力和效率比率的价值。 广泛发现了与利率的系统变化有关的估计概率，因此可以在贝叶斯定理中有效地使用估计概率。
我们还可以将流程应用于公司的净收入。 诉讼，原材料价格变化以及许多其他因素都会影响公司的净收入。
通过使用与这些因素有关的概率估计，我们可以应用贝叶斯定理找出对我们重要的东西。 一旦找到所需的推论概率，它就是数学期望值和结果预测的简单应用，可以量化财务概率。
利用无数的相关概率，我们可以用一个简单的公式得出相当复杂的问题的答案。 这些方法已被广泛接受并经过了时间的考验。 如果应用得当，它们在财务建模中的使用可能会有所帮助。
