黃承楚(北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院)
貝葉斯定理的思想出現(xiàn)在18世紀(jì),但是真正的大規(guī)模使用還是要到21世紀(jì)計(jì)算機(jī)的大規(guī)模普及以及大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的應(yīng)用。目前的商業(yè)社會(huì)面臨的不確定性越來(lái)越高,這就導(dǎo)致了我們不能夠單純的以過(guò)去來(lái)判斷未來(lái),而是更應(yīng)該積極的通過(guò)商業(yè)實(shí)踐不斷的迭代。貝葉斯定理以先驗(yàn)概率出發(fā),得到后驗(yàn)概率后再不斷調(diào)整與迭代,與傳統(tǒng)意義上的抽樣調(diào)查等統(tǒng)計(jì)手段相比,更契合目前商業(yè)決策需求。
貝葉斯公式
經(jīng)過(guò)全概率公式,轉(zhuǎn)換為
貝葉斯公式經(jīng)調(diào)整后為:
新信息出現(xiàn)后的概率=先驗(yàn)概率(原來(lái)事件概率)×標(biāo)準(zhǔn)相似度(新信息帶來(lái)的調(diào)整)
企業(yè)在投資決策的過(guò)程中。有時(shí)候也會(huì)遇到黑天鵝事件。在本文章里面將黑天鵝事件定義為概率極小的對(duì)期望結(jié)果產(chǎn)生不利影響的事件。舉例說(shuō)明,伊索寓言里面有一個(gè)“孩子與狼”的故事。講的是一個(gè)小孩每天到山上放羊,山里時(shí)常有狼出沒(méi)的故事。第一天,他在山上喊:“狼來(lái)了!狼來(lái)了!”,山下的村民聞聲便去打狼,可到了山上,發(fā)現(xiàn)狼沒(méi)有來(lái);第二天仍然如此;第三天,狼真的來(lái)了,可無(wú)論小孩怎么喊叫,再也沒(méi)有人來(lái)救他。因?yàn)榍皟纱嗡f(shuō)了謊,人們不再相信他了。假定小孩的話可以信任的概率是0.8,不可信的概率是0.2,同時(shí)假定在小孩被信任的情況下小孩撒謊的概率為0.1,在小孩不被信任的情況下小孩撒謊的概率為0.5. 這個(gè)故事很好的體現(xiàn)出貝葉斯概率在人們判斷事物的發(fā)展規(guī)律發(fā)揮的作用,具體如下表。
表1 村民第一次聽(tīng)到小孩撒謊情況分析
概率上面的更新不只是意味著數(shù)值的增大而是在企業(yè)決策以及管理意識(shí)上要做進(jìn)一步的準(zhǔn)備,調(diào)動(dòng)更多的資源來(lái)應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的變化。由上述可知,第1次襲擊后的后驗(yàn)概率44.4%,將作為第2次襲擊的先驗(yàn)概率,并且進(jìn)行第2次襲擊可能的概率預(yù)估運(yùn)算(見(jiàn)表2)。
表2 村民連續(xù)兩次聽(tīng)小孩撒謊情況分析
由上述推算可看出,在受到連續(xù)兩次欺騙后,村民信任小孩的概率降至13.8。
一般而言,企業(yè)通過(guò)評(píng)分法或者其他的市場(chǎng)調(diào)研手段估算出投資決策的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)以及對(duì)應(yīng)的期望值。大部分情況下,企業(yè)的重大投資決策都是由企業(yè)的核心管理層或?qū)嶋H控制人最終做出決策也為此承擔(dān)最終風(fēng)險(xiǎn),但是這里就忽略了很多可能存在的信息。
早期自然語(yǔ)言的分析是語(yǔ)法分析的基礎(chǔ)上通過(guò)分析處理但是正確率很低,后面由谷歌自然語(yǔ)言處理專(zhuān)家賈里尼克領(lǐng)導(dǎo)的部門(mén)通過(guò)統(tǒng)計(jì)概率方法進(jìn)行分析,提高了很大的正確率。是基于此,賈里尼克說(shuō)到“我每開(kāi)除一名語(yǔ)言學(xué)家,我的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的錯(cuò)誤率就下降一個(gè)百分點(diǎn)”。 而貝葉斯定理帶來(lái)的商業(yè)層面思考,目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提倡的小步快跑,持續(xù)迭代的敏捷開(kāi)發(fā)模式,正是響應(yīng)這種高度不確定性的商業(yè)環(huán)境。另外一方面,人們也不能單純的以過(guò)往的歷史數(shù)據(jù)來(lái)判斷接下來(lái)事物發(fā)展的變化規(guī)律,而應(yīng)該跟隨著事物的變化及時(shí)的調(diào)整自己的預(yù)估判斷從而在投資決策當(dāng)中做出相應(yīng)的調(diào)整。