후방 확률은 무엇입니까?
후방 확률은 관련 이벤트가 이미 발생했을 때 이벤트가 발생할 가능성을 측정합니다. 추가 정보가없는 원래 확률 또는 확률의 수정이며, 이는 사전 확률이라고합니다. 후방 확률은 베이 에스 정리를 사용하여 계산됩니다. 주식 포트폴리오의 재무 모델링은 금융에서 후방 확률을 일반적으로 적용하는 것입니다. 때로는 이벤트에 확률을 정확하게 할당하여 사후 확률의 유용성을 제한하기가 어렵습니다.
후방 확률을 계산하기 위해 두 가지 종속 이벤트의 조건부 확률을 검사 할 수 있습니다. A가 대상 이벤트가되자 P (A)는 선험적 확률입니다. B를 확률 p (b)와 함께 의존적이거나 이벤트 A와 관련이있는 두 번째 이벤트가되도록하십시오. 또한, A가 발생한다는 점을 감안할 때 이벤트 B가 발생할 가능성이 P (B | A)가되도록하십시오.
베이 에스 정리를 사용하여 후방 확률 P (a | b)를 계산할 수 있습니다. 이론y 상태 : P (a | b) =
금융의 예는 금리가 상승한 경우 주가가 상승할지 여부를 계산하는 것입니다. A가 주가가 상승한 사건이되고 주식이 상승 할 확률은 50% 또는 P (a) = 0.50입니다. B를 금리 상승한 사건이며 주식 상승 가능성은 75% 또는 P (b) = 0.75입니다. 마지막으로, 주가가 20% 또는 p (b | a) = 0.20이라는 점을 감안할 때 금리가 상승 할 가능성을 높이십시오.
이 값을 베이 에스 정리에 꽂아서 금리 상승을 감안할 때 주가 상승 가능성은 결정될 수 있습니다. 그것은 p (a | b) = 0.20*0.50을 제공합니다 ⁄ 0.75 = 0.13 또는 13%. 이는 금리가 상승하면 주가가 13%의 확률로 상승 할 가능성이 13%이며 정확히 안전한 내기가 아니라는 것을 의미합니다.
재무 분석가들은 사후 확률을 사용하여 여러 유형의 이벤트의 상호 관계를 분석합니다. 외환율, 경제 정책의 변화 및 소비자 지출 습관은 주가에 영향을 줄 수있는 사건의 예입니다. 이러한 사건이 발생할 확률을 정량화하는 것은 매우 어렵습니다. 또한 이벤트가 주가에 미칠 영향을 정의하는 것도 매우 어려울 수 있습니다.