위험(risk)과 불확실성(uncertainty)의 개념

쓰고보니 별것 아닌 내용으로 생색을 낸 기분이긴 하지만 불확실성하의 선택에 대해 공부하기 전에 확실히 알고 넘어가야 할 개념이라고 생각되어 복습하는 의미에서 요약해 보았다. 더 열심히 해야쥐~

참고자료 : [경제공부] 불확실성과 위험 (매일경제, 2001.6.23.) 클릭해주세요.

               

  경제학적 용어로서의 위험(risk)과 불확실성(uncertainty)은 같은 말 같지만 엄밀히 따져보면 차이가 있다.

  현재 시점에서 미래를 예측할 때 발생 가능한 상황과 그 상황이 발생할 '객관적 확률분포(objective probability distribution)'를 알 수 있는 상태가 위험이고, 미래에 발생할 상황에 대한 객관적 확률분포를 몰라 이를 '주관적 확률분포(subjective probability distribution)'로 대체할 수밖에 없는 상황은 불확실성 하에 있다고 말한다. 하지만 객관적 확률분포를 정확히 예측한다는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 결국 두 개념이 혼용되는 것이 사실이다. 하지만 최근의 경영환경은 이 두 개념을 구분해 사용할 필요가 있다는 의견도 있다.

  경제학에서 말하는 위험은 방향이 어느쪽이건 기대치에서 벗어나는 것을 말한다. 따라서 내가 보유하고 있는 금융자산의 가치가 향후 하락하는 것 뿐만 아니라 상승하는 것 역시 위험이라고 할 수 있다. 어떠한 금융자산이 큰 폭으로 오르거나 내릴 것으로 예상된다면 그 자산은 위험이 큰 것이다. 이러한 위험의 정도는 수학적으로 분산(σ의 제곱)과 표준편차(σ)를 이용하여 나타낸다.

  예를 들어, 만약 현재의 시장이자율이 10%인 상태에서 어떤 금융자산의 수익률이 다음기(t+1)에 10%로 유지될 확률이 1/3, 8%와 6%로 떨어질 확률 역시 각각 1/3이라고 가정하면 이 금융자산의 기대수익률 E(R)은,

  기대수익률 E(R) = (1/3 * 10) + (1/3 * 8) + (1/3 * 6) = 8% 이다.

  이 때 분산은 실현될 가능성이 있는 수익률들(10%, 8%, 6%)과 기대수익률(8%)간의 차이를 제곱하여 각각의 확률을 곱해 가중평균한 값으로 측정된다.

  여기서 기대수익률과 실현가능 수익률의 차는 각각 (10 - 8), (8 - 8), (6 - 8)이 되는데, 이것들을 제곱하는 이유는 이들 값이 양수와 음수가 나왔을 때 상쇄되어 분산을 과소평가 할 가능성이 있기 때문이다. 현재의 예에서 그대로 합할 경우 2+0-2=0이 되어 편차가 존재하지 않는 안전자산으로 오인할 여지가 있다. 또한 이들의 가중평균을 구함으로써 각 경우의 분산이 기여하는 위험의 정도에 비례해 위험도에 반영할 수 있다.

  결국 분산(σ^2) = 1/3(10-8)^2 + 1/3(8-8)^2 + 1/3(6-8)^2 = 1/3(4+0+4) = 8/3 = 약 2.67이 되고

  표준편차(σ) = 2.67의 제곱근인 약 1.634가 되고 이들의 크기가 클수록 변동성이 큰 자산이라고 할 수 있다.

  만약 어떠한 두 금융자산의 위험도가 같을 때에는 기대수익률을 기준으로 투자대상을 선택할 수 있다.(기대수익률 극대화 기준, maximum expected return criterion) 반대로 각각의 기대수익률이 동일할 땐 위험도가 낮은 자산을 선택하는 것이 합리적이다.

  그렇다면 위험도가 높은 대신 기대수익률이 높은 자산과 위험도는 낮지만 기대수익률 또한 낮은 자산이 있다면 어떤 것을 선택해야 할까? 이는 전적으로 투자자의 위험에 대한 태도에 달려있다.

  다음은 불확실성의 수준에 대한 분석 및 사례를 발췌한 그림이다.

< 출처 : LG경제연구원 - 역풍에도 순항하는 돛단배 경영, 홍정석(2008) >

LGBI1014-02_20081111132004[1].pdf