책정리

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신호와 소음

저자

#{for:author::2}, 신호와 소음#{/for:author} 지음

출판사

더퀘스트 | 2014-07-11 출간

카테고리

경제/경영

책소개

오바마 재선 당시, 50개 주의 결과를 모두 맞힌‘예측의 천재’...

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- 예측의 실패 사례에는 공통점이 있음. 사람들이 각각의 경우에서 자료를 평가할 때 핵심맥락을 무시했다는 점이다.
* 주택 소유자가 주택가격에 보인 확신은 최근 미국의 주택가격이 상당한 수준으로 하락한 점이 없다는 사실에서 비롯했을 수 있음. 그러나 폭락사태 이전과 같은 주택가격 급등현상은 과거 미국에서 한번도 없었음.
* 은행들이 무디스와 S&P의 MBS 신용등급 평가 능력에 보인 확신은 이 신평사들이 다른 유형의 금융자산을 대체적으로 정확하게 평가했다는 사실에 근거했을 수 있음. 그러나 이들 신평사들은 과거에 CDO와 같은 기묘하고도 복잡한 증권을 평가해 본 적이 한번도 없었음
* 경제학자들이 주택 위기에 금융권이 잘 버티리라고 본 확신은 주택가격 등락이 일반적으로 과거 금융권에 그다지 큰 영향을 주지 않은 데서 비롯했을 수 있음. 그러나 과거 금융권에서는 그처럼 높은 레버리지가 동원된 적이 한번도 없으며, 또한 과거에는 주택에 그렇게 많은 투자가금을 사이드베팅한 적이 한번도 없었음
* 경제가 금융위기에서 빠르게 회복할 것으로 생각하며 경제에 보인 정책 입안자의 확신은 최근의 여러 경기후퇴를 경험한 데서 비롯했을 수 있는데, 이 경기후퇴 대부분 V자 곡선을 그리며 빠른 속도로 회복되었음. 그러나 그 경기후퇴들은 금융위기와는 관련이 없었음
- 경쟁이 어떤 곳보다 치열한 프로스포츠의 세계에서 예측을 가장 잘 할 수 있으려면, 그는 무엇보다 스스로 혁신가가 되어야 함. 시장의 비효율성에서 이득을 취할 것을 목표로 삼기란 쉽다. 하지만 이것만으로는, 그 비효율성을 찾은 다음에 그게 세상의 새벽을 알리는 신호인지 아니면 잘못된 단서인지 판단하기 위한 계획은 저절로 서지 않음. 아무도 생각하지 못한 발상을 하기란 어려움. 좋은 발상을 하기란 더더욱 어려움. 좋은 발상을 했다하더라도, 금방 다른 사람들이 달려들어 그걸 베끼기 때문. 때문에 임시변통의 즉각적 해결책, 즉 현재의 사업방식이나 상황을 아주 조금만 바꿔서 경쟁자들을 따돌릴 수 있는 해결책을 제시하는 일은 될 수 있으면 피해야 함. 훌륭한 혁신가는 전형적으로 매우 크게 생각하고 또 매우 작게 생각함. 새로운 발상은 때로 문제의 가장 미세하고 구체적인 데서, 즉 보통 사람들은 귀찮아서 피하려 드는데서 비롯함. 또 '왜 세상은 지금 이 모양으로 되어 있을까?', '현재의 지배적 패러다임을 대체할 대안은 없을까?' 같은 가장 추상적이고 철학적인 생각을 할 때 새로운 발상이 나타나기도 함. 사람들이 대부분 안주하려 드는 편안하고 따뜻한 곳에서 새로운 발상이 나타나는 일은 지극히 드물다.
- 우리가 어떤 관계의 진리를 알지 못하거나 그것에 신경을 쓰지 않을 경우 과잉적합 오류에 빠지는 데는 많은 이유가 있음. 그 가운데 하나가, 과잉적합 모델이 예측가가 사용하는 통계 테스트 대부분에서 더 나은 점수를 기록한다는 점. 예측가들은 해당 모델이 자료의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지 검증하는 테스트를 흔히 하는데, 이 테스트를 따르면 과잉적합 모델은 자료의 분산을 85% 설명해 주어 56%에 그치는 적정적합모델보다 더 낫다는 평가를 받음. 하지만 과잉적합 모델은 소음가지 계산에 넣어 추가점수를 받았을 뿐이다. 그러니 과잉적합 모델은 실제 현실을 설명하는 데서 적정적합모델보다 훨씬 덜 정확할 수밖에 없다.
- 경제예측가들은 하치우스가 그렇듯 세가지 근본적 문제에 부닥친다. 첫째, 경제 통계 자료만으로는 인과관계를 결정하기란 매우 어려움. 둘째, 경제는 항상 움직이는 만큼, 지금의 경제 주기에서 유효한 경제적 행동이 미래의 경제주기에서는 전혀 효과가 없을 수 있음. 셋째, 경제 전문가들 예측이 형편없었던 만큼이나 이들이 다루어야 하는 자료 역시 썩 훌륭하진 않음
- 영국 런던 정경대 교수 찰스 굿하트가 주장한 굿하트의 법칙이 있는데, 정책 입안자가 특정 변수를 목표로 삼으면 그 순간 이 변수는 경제지표로서 가치를 잃기 시작한다는 내용. 이를테면, 정부가 인위적으로 주택가격을 부풀리는 조치를 취하면 어쨌든 주택가격이 상승하기야 할 테지만, 이 항목은 경제지표로서 가치를 잃게 됨. 이런 상황을 극단적으로 상정하면, 관찰자의 관찰이 대상에 영향을 미친다는 관찰자 효과와 비슷해짐. 예컨대, 우리가 어떤 것을 관찰하면 이 대상은 바뀌기 시작. 통계모델에는 대부분 독립변수와 종속변수가 존재하고, 이들 변수는 서로 엄격하게 분리된 상태로 유지될 수 있다는 발사을 기초로 함. 하지만 실제 경제현실에서는 이 변수들이 모두 한 덩어리로 엉겨 붙어 있음.
- 독감 바이러스(인플루엔자 바이러스)는 조류에 기대어 불멸의 삶을 이어간다. 조류 가운데서도 특히 앨버트로스, 갈매기, 오리, 백조, 거위 등 장거리 여행을 하는 철새들로 인해 이 대륙에서 저 대륙으로 옮겨 다님. 그런데 정작 이 새들은 독감으로 쓰러지는 예가 거의 없음. 그리고 이 철새들은 독감 바이러스를 다른 동물종, 특히 사람과 자주 접촉하면서 살아가는 돼지나 닭 같은 가금류에 옮김. 닭은 독감에 걸릴 수 있지만, 대개는 금방 이겨내고, 살아남아서 바이러스를 가까운 이웃인 사람에게 옮김. 돼지는 이런 일을 닭보다 훨씬 잘한다. 돼지는 인간과 닭 양쪽에서 모두 바이러스를 잘 받아들이고 또 전파할 뿐 아니라 자체적으로도 바이러스를 갖고 있어서, 다양한 바이러스가 한데 섞여 돌연변이를 일으킬 수 잇는 매개체로 기능하기 때문이다.
- 거시경제학적 예측부터 선거 여론조사에 이르는 많은 분야에서, 단 한사람(기관)의 예측에만 의지하지 않고 모든 예측의 평균을 취하는 일만으로도 예측의 오차는 보통 15~205까지 줄어듬. 하지만 모든 예측의 평균을 내기 전에 다음 세가지를 이해해야 함. 첫째, 모든 예측을 아우르는 총합적 예측이 전형적인 한 개인의 단일한 예측보다 본질적으로 언제나 낫긴 하지만, 반드시 그렇다고는 할 수 없음. 이를테면, 거시경제학적 예측은 아무리 총합해서 평균을 낸다 해도 몇달 뒤 진행될 경기후퇴 상황을 정확하게 예측할 수 없음. 경제학자 개개인의 예측보다 조금은 나을지 몰라도 말이다. 둘재, 대중의 지혜 원칙은 모든 예측이 각기 독립적으로 진행될 때 유효함. 주식시장을 포함한 진정한 베팅시장에서 사람들은 타인의 행동에 따라 대응할 수 있고 또 얼마든지 그렇게 함. 구성원들이 좀더 동적으로 행동하게 되는 이런 조건에서라면 집단행동은 더 복잡해짐. 셋째, 총합적 예측이 일반적인 개인(기관)의 예측보다 낫긴 하겠지만, 반드시 그런 것은 아님. 조사체계가 정확한 여론조사 기관이 있다고 치자. 이 기관은 굳이 자기보다 덜 정확한 다른 여론조사 기관들의 예측으로 자기 예측의 정확성을 희석할 이유는 없다
- 비이성적 트레이더와 솜씨 좋은 트레이더 사이에는 일종의 공생관계가 형성되어 있음. 솜씨 좋은 포커 선수들이 게임에서 돈을 따려면 호구를 포커 테이블에 앉혀야 하는 것과 마찬가지 이치. 이 비이성적 트레이더를 금융 세계에서는 소음 트레이더라 부름. 경제학자 피셔 블랙은 1986년에 쓴 에세이에서 이들을 간단하게 소음이라고만 지칭했다. 소음은 금융시장에서 거래가 이루어질 수 있도록 해주면, 우리가 금융자산에 대한 가격의 움직임을 관찰할 수 있게 해준다. 그러나 소음은 시장을 비효율적으로 만든다. ... 일반적으로 소음은 금융시장 또는 시장일반이 작동하는 방식에 대한 실천적이거나 학술적인 이론 그 어느것도 검증하기 매우 어렵게 한다.
- 문제의 사건이 일어난 다음에 타당하지 않은 신호들에서 타당한 신호를 찾아내는 일은 훨씬 쉽다. 물론 사건이 일어난 다음에 어떤 신호 하나는 마치 수정처럼 훤하게 들여다 보인다. 그 신호가 어떤 재앙에 관한 진실을 말하는지 우리는 알 수 있다. 그러나 사건이 일어나기 전에는 다르다. 신호는 모호하며 다른 가능성을 가리키는 온갖 의미로 가득하다. 그 신호는 소음의 대기속에서, 즉 특정한 재앙을 예측하는 데 아무 쓸모가 없는 모든 종류의 정보속에서, 관찰자의 눈에 각인될 뿐이다. 이와 같은 경우에서 문제되는 것은 신호를 포착하는 역량이 아니다. 우리가 일정수준 이상의 역량이 있다고 가정한다면, 우리는 진주만 공습이나 9/11 테러가 일어나기 전에 수많은 신호를 감지했을 것이다. 유효한 신호는 파일 캐비넷이나 컴퓨터 데이터베이스 속 어딘가에 있을 것이다. 유효하지 않은 신호 역시 마찬가지다. 우리에게 필요한 것은 신호를 포착하는 능력이 아니라 메아리가 울려 퍼지는 방에서 타당한 신호를 골라내는 능력, 다시 말해 신호를 분석하는 능력이다