불확실성 하 의사결정

목차

 

불확실성 하 의사결정

 

불확실성과 위험 차이

중요한 변수들의 확률을 알지만 결과는 알 수 없을 때, 그것을 위험이라고 부릅니다. 확률뿐만 아니라 그 중요한 변수들조차 모를 때를 바로 불확실성이라고 합니다. 위험과 불확실성의 차이를 확실히 인식하는 것은 리스크를 완벽히 계산하고 평가할 수 있는 지를 구분한다는 것을 의미합니다. 가령, 포커를 예로 들어 보겠습니다. 본인이 가진 패를 통해 추후 카드를 조합할 시 족보를 판단함이 위험의 영역입니다. 확률적 계산을 통해 얼마를 내가 걸어야 하는지가 판단될 수 있습니다. 기댓값을 활용하면 용이하죠. 불확실성은 상대가 가진 패에 대한 내용을 의미합니다. 뭐를 가졌는지 알 수 없습니다. 상대방 이 베팅하는 것으로 패를 유추해볼 수는 있습니다. 하지만 인간은 속임수라는 전술을 사용합니다. 패가 안 좋음에도 블러핑할 수 있다는 거죠. 그러므로 이에의 확실성 개념을 도입한 판단이 불가하게 됩니다.

 

불확실성 하 의사결정 의미

불확실성 하 의사결정이란 장래 발생할 가능성을 확정하지 못한 상태로 의사결정을 함을 말합니다. 여기서 의사결정이란 인간사 전반에 모두 해당합니다. 그러나 불확실성 특성상 비교적 어려운 내용 고려가 타당하다고 판단됩니다. 예를 들어, 사업에서의 확장, 축소, 투자 등이나 개인 관점에서 자산 매수 등이 이에 해당하는 대표적인 거라고 생각합니다. 식사 메뉴 정하기나 무엇을 입을지는 위험의 영역이 아닐까 합니다. 단순하다는 면에서요.

 

가능한 합리적으로 불확실성을 다루는 방법은 무엇이 있을까요?

 

불확실성 하 의사결정시 합리적인 방법

최대 최소 기준

비관주의 관점에서 선정한 대안들 중에서 가장 손실이 작은 방안을 선정하는 것입니다. 최악의 방안들 중에서 위험이 최소인 방향을 지향하는 방법, 기준입니다.

최대 최대 기준

최대로 낙관주의적인 관점에서 미래 수요가 높은 것을 선택함을 말합니다. 미래를 긍정적으로 예측해 최대한의 수익을 얻을 수 있게 하는 방안을 선택하는 것입니다. 

라플라스 기준

각 사안별로의 가중평균 보상이 가장 좋은 방법을 선정함을 말합니다. 이는 미래를 예측할 수 없으므로 모든 상황을 동등하게 발생가능한 것으로 여깁니다. 여기에 기대소득을 곱해서 최대인 선택 안을 채택합니다.

최소 최대후회 기준

기회비용을 고려해 최악의 후회가 가장 작은 선택을 하는 방법입니다. 어떤 선택을 했을 때 최대 손실에서 선택한 방법의 수익을 차감해 -값이 최소인 방안을 선택합니다.

후르비츠 기준

최대최대 기준과 최소 최대 후회 기준의 가중평균으로 의사결정하는 방법입니다. 각기 낙관적인 방법과 보수적인 방법의 가중평균적 수치를 통해 불확실성을 예측하는 방법입니다.

 

게임이론 활용

게임이론이란 복사의 관계 당사자가 존재하는 상황에서 다른 당사자가 선택할 방안을 고려해 자신의 이익 극대화를 도모하는 방법입니다. 반드시 게임이론이 불확실성 하 환경에서만 적용된다고 할 수는 없습니다. 하지만 불확실성 하에서도 상당히 유용하게 활용될 수 있는 방법입니다. 여러 유형을 고려해야 합니다. 첫째로 이해충동 정도를 봐야 합니다. 포지티브 섬(Positive sum)인지 제로섬 게임(Zero sum)인지, 네거티브 섬(Negative sum)인지 판단이 요구됩니다. 둘째로, 관계 당사자 수를 고려해야 합니다. 몇 명이 참여하는 상황인지 봐야 합니다. 셋째로, 정보량과 의사결정 시기를 반영해야 합니다. 넷째로 게임 룰을 고려해야 합니다. 어디까지가 합법적인 수단으로 허용될 수 있는지 법령상 규정을 찾아봄이 타당할 수 있습니다.