撰文：NingNing

截至 25 年，我們完整經歷不到 4 輪四年周期。而統計學常識告訴我們，極小統計樣本規模（有效樣本數據只有 3 個）下得出任何結論，都需要謹慎驗證，而不是簡單迷信。

在小樣本的大市場周期預測上，從貝葉斯概率方法推導出 25Q4 對標 19Q4 的刻學，比四年周期論更有參考價值。

將 25Q4 對標 19Q4 的刻學轉換成貝葉斯公式的寫法，即

P（熊市｜美林時鐘滯漲衰退）=[P( 熊市）/P（美林時鐘滯漲衰退）]*（P（美林時鐘滯漲衰退｜熊市）

貝葉斯概率參數估算

P( 熊市 ) - 先驗概率

自 1929 年以來：S&P 500 經歷 27 次熊市

平均頻率：每 3.5 年一次

年度概率：約 28.6%

季度概率（Q4-Q1 跨度）：約 15-20%

保守估計：P( 熊市 ) ≈ 18%

P( 滯漲→衰退 ) - 美林時鐘轉換概率

歷史上「滯漲→衰退」的轉換概率：

1970s 滯漲：最終導致 1973-74、1980、1981-82 三次衰退

2000-2001：科技泡沫破裂，溫和衰退

2007-2008：金融危機，深度衰退

2011-2012：歐債危機，未完全衰退（避免）

2018-2019：貿易戰擔憂，軟著陸成功

統計估算：

過去 50 年約 6 次「滯漲→衰退」情景

其中 4 次轉為衰退（66%）

2 次軟著陸（34%）

當前環境調整：

美聯儲主動降息（vs 1970s 被動加息）

勞動力市場韌性（vs 2008 金融系統性風險）

關稅政策不確定性

全球去美元化壓力

估計：P( 滯漲→衰退 ) ≈ 40-50%（取中值 45%）

P( 滯漲→衰退|熊市 ) - 似然概率

在熊市發生的條件下，經歷「滯漲→衰退」的概率：

歷史熊市分類：

衰退型熊市（12 次）：1929、1937、1973-74、1980、1981-82、1990、2000-02、2007-09、2020、2022

非衰退型熊市（15 次）：其他技術性調整

在 12 次衰退型熊市中：

經歷滯漲階段的：1973-74、1980、1981-82、2007-08（約 4 次）

未經歷滯漲的：1929（通縮）、2020（疫情沖擊）、2022（純通脹）

估計：P( 滯漲→衰退|熊市 ) ≈ 33%

貝葉斯計算

標準公式：

P( 熊市|滯漲→衰退 ) = P( 滯漲→衰退|熊市 ) × P( 熊市 ) / P( 滯漲→衰退 )

= 0.33 × 0.18 / 0.45

= 0.0594 / 0.45

= 0.132 = 13.2%

情景分析矩陣

關鍵差異分析：為何概率較低？

綜合結論

P(25Q4-26Q1 熊市 ) ≈ 15-20%

置信區間：

下限（樂觀）：12%

中值（基準）：17%

上限（悲觀）：25%

策略

需要戰術性防御而非戰略性撤退。