贝叶斯纳什均衡（Bayesian Nash Equilibrium）是不完全信息静态博弈中均衡的一个概念。它要求每个参与人的信念和策略必须是其他参与人信念和策略的最优反应。即给定他人的信念和策略，没有任何一个参与人有积极性选择其他信念或策略。贝叶斯纳什均衡在经济学、金融学、政治学等领域都有广泛的应用。
在完全信息博弈中，存在一个所有参与人都能预测到的均衡结果，即纳什均衡。但在不完全信息博弈中，由于参与人之间的信息不对称，不存在这样一个公共预测的均衡点。此时，需要引入一个外生的概率分布作为参与人的共同先验信念（即“自然”的选择），然后通过贝叶斯法则更新信念，最终实现一个基于这些信念的策略组合，即贝叶斯纳什均衡。
在求解贝叶斯纳什均衡时，通常采用逆向归纳法（Backward Induction）或迭代法（Iterative Method）。逆向归纳法从博弈的最后阶段开始，逐步向前推导每个阶段的均衡策略。迭代法则通过不断调整参与人的信念和策略，直到满足贝叶斯纳什均衡的条件为止。
需要注意的是，贝叶斯纳什均衡并不一定是唯一的，可能存在多个均衡结果。此外，由于不完全信息博弈的复杂性，求解贝叶斯纳什均衡往往需要较高的数学和计算能力。
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