Chapter 4 판단 예측

실제 상황에서 판단하여 예측하는 일은 흔합니다. 과거 데이터가 전혀 없거나 새로운 상품이 이제 막 나왔을 때 또는 시장에 새로운 경쟁사가 들어왔을 때 아니면 완전히 새로우면서 독특한 시장 상황과 같은 많은 경우에는, 판단 예측(judgmental forecasting)을 사용할 수 밖에 없습니다. 예를 들어, 호주 정부는 2012년 12월에, 담뱃갑에 회사 로고를 사용하는 것을 금지하고 모든 담뱃갑에 어두운 녹색을 사용하도록 하는 법안을 세계 최초로 통과시켰습니다. 과거 사례가 없기 때문에 이러한 정책의 효과를 예측하려면 판단을 사용해야만 합니다.

데이터가 완벽하지 않거나 어떤 지연 기간 이후의 것만 이용할 수 있는 경우도 있습니다. 예를 들면, 분기별로 GDP 자료만 사용할 수 있기 때문에, 중앙 은행들은 현재 예보(nowcasting)라고 알려진 절차인 경제 활동의 현재 수준을 예측하는 작업에서 판단을 포함시킵니다.

이 분야의 연구3는 판단 예측(judgmental forecasting)의 정확도가 (i) 예측하는 사람이 특정 분야의 중요한 지식과 (ii) 더욱 시기 적절한 최신 정보를 갖고 있을 때 증가한다는 것을 보였습니다. 판단을 이용한 접근 방식은 변화나 정보 또는 사건에 따라 빠르게 조정할 수 있습니다.

수년간, 판단 예측(judgmental forecasting)에 대한 필요를 인식하면서 과학으로써 판단 예측을 수용하는 정도가 증가했습니다. 더욱 중요한 점은, 잘 짜여진 조직적인 접근 방식을 구현하여 판단 예측 분야의 향상을 직접적으로 살필 수 있게 되면서, 판단 예측의 질도 증가했다는 것입니다. 판단 예측에는 주관적이고 여러 단점이 있다는 것을 알아차리는 것은 중요합니다. 하지만, 조직적이면서 잘 짜여진 접근 방식을 구현하여 이러한 단점을 막을 수 있고 예측 정확도도 눈에 띄게 향상시킬 수 있습니다.

다음은 판단 예측(judgmental forecasting)을 사용하는 3가지 일반적인 상황입니다. (i) 이용할 수 있는 데이터가 없어서, 통계 기법을 적용할 수 없고 할 수 있는 접근 방식은 판단 예측밖에 없는 경우. (ii) 이용할 수 있는 데이터가 있고, 통계적인 예측값을 생성했고, 그리고 나서 판단을 이용하여 조정하는 경우. (iii) 이용할 수 있는 데이터가 있고, 통계적 예측값과 판단 예측값을 독립적으로 내고 그 둘을 결합하는 경우. (이 책의 다른 장에서 다룰 것처럼) 데이터를 사용할 수 있는 경우에는 통계적인 기법을 적용하는 방법을 선호하고, 이 장에서 사용하는 판단 예측은 항상 시작점으로만 사용해야할 것을 분명히 합니다. 통계적인 예측값은 일반적으로 판단만 이용하여 얻은 예측값보다 더 뛰어납니다. 이 장의 대부분에서 사용할 수 있는 데이터가 없는 첫 번째 상황에 집중하겠고, 이 장의 마지막 부분에서 판단을 이용하여 통계 예측값을 조정하는 내용을 이야기하겠습니다. 예측값을 결합하는 것은 12.4 절에서 다룹니다.


  1. Lawrence, Goodwin, O’Connor, & Önkal (2006)↩︎