타당성 이론 (Plausibility Theory)

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알 수 없는 리스크를 고려한 의사결정. 타당성 이론의 설명.

목차

  1. 요약
  2. 포럼
  3. 모범 사례
  4. Expert Tips
  5. 자료
  6. 인쇄

Collins & Michalski에 따르면 "무엇인가가 그럴듯하다는 것(plausible)은 앞선 지식에 의해 개념적으로 지지되는 것을 말한다" Wolfgang Spohn(1985-), Collins & Michalski(추론 1989년), Lemaire & Fayol(산출적 문제해결 1995년), Connell & Keane(타당성 인지모델, 2002년)의 타당성 이론은 알 수 없는 리스크를 고려한 의사결정에 새로운 통찰력을 제공해준다. 그럴듯하다는 것은 일상생활의 불가피한 현상이며 언제 어디서나 목격되는 것이다(ubiquitous). 그러나 인지과학분야에서 오랜동안 무시되어 왔으며, 그 자체로서 설명되고 연구되어지기 보다는 조작적인 변수(operational variable)로 다루어져 왔다.


베이지안 통계학(Bayesian statistics)

타당성 이론이 나타나기 전까지 과학자들이 의사결정을 설명하고 예측하는 데 사용한 일반이론은 베이지안 통계학이었다.  베이지안 통계학은 18세기 영국의 수상이었던 Thomas Bayes의 이름에서 유래한 것이다. Bayes는 서로 다른 사건의 가능성과 그 기대결과를 측정하는 규칙을 개발하였다. 베이지안 통계학은 1960년대에 비즈니스 환경에서 활용하기 위해 Howard Raiffa에 의해 대중화되었다. 베이지안 통계학에 따르면 매니저들은 의사결정을 하고 어느 한 상황의 모든 가능한 결과가 나타날 확률의 계산을 기초하여 의사결정을 해야만 한다. 확률로 각각의 결과치를 구하고 총계를 구하는 방법을 사용하여 베이지안 통계학을 따르는 의사결정자들은 결정에 대한 기대치를 계산한다. 기대값이 긍정적인 경우에 결정은 받아들여져야 한다; 부정적인 경우에는 피해야 한다.


베이지안 통계학의 한계

언뜻 보기에 베이지안 통계학은 올바른 방법처럼 보일 수 있다. 그러나 불행하게도 의사결정을 설명하는 베이시안 통계학 방식은 설명하기 어려운 적어도 2가지 현상에 직면한다.

  1. 하방위험(downside risk)의 평가. 사람들은 보통 10달러를 벌기 위해 재수가 없으면 5달러를 지불해야 하는 50% 확률의 게임을 한다. 하지만 50%의 확률로 백만달러를 벌 수 있고 50만달러의 잠재적인 손실을 갖고 있는 동일한 게임을 거절하는 이유는 무었일까?
  2. 알 수 없는 리스크를 어떻게 다루는 방법. 예측가능하게 전개되지 않는 이러한 종류의 리스크는 비즈니스 상황에서 일반적인 것들이다.   왜 매니저들은 알 수 없는 리스크에 대해 알려진 리스크를 선호하는 것일까?

타당성 이론 (Plausibility Theory)

이러한 현상은 만일 베이지안 통계학의 "기대가치"의 계산법이 타당성 이론의 "리스크 경계(Risk Threshold)"로 대체된다면 처리될 수 있게 된다. 베이지안 통계학처럼 타당성 이론은 가능한 결과의 범위를 평가한다. 그러나 수용가능한 리스크에 대한 (순손실과 같은) 경계점(threshold point)에 해당하는 확률에 초점을 둔다. 예를 들면: 일반적으로 유리한 결정은 만약에 (주요한) 손해를 보는 2%의 리스크 보다 더 높은 경우에는 거절된다. 분명히 타당성 이론은 베이지안 통계학의 2가지 약점을 해결할 수 있다. 매너저들이 수용할 수 없는 하방위험을 회피하는 경향과 알 수 없는 리스크를 수용하는 것을 피하게 하는 경향.


타당성 이론을 응용한 일반적인 예는 금융서비스 산업에서 자본의 분배를 위한 새로운 바젤 II(Basel II) 협약이다.


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