유용한 심리학 - 손실 회피 성향, 루딕 오류

손실 회피 성향: 손실에 대한 두려움이 미치는 영향

 

 

손실 회피 성향은 사람들이 얻는 것보다 잃는 것을 더 두려워하는 이유를 설명하는 잘 알려진 행동 경제학 개념입니다. 즉, 이익을 얻어 기쁜 것보다 잃고 나서 얻는 고통이 더 크게 느껴집니다. 이 개념은 특히 주식 투자 등 각종 투자 결정과 관련하여 우리의 의사 결정 프로세스에 중요한 영향을 미칩니다. 게시물에서는 손실 회피 성향이 우리에게 미치는 영향 과 극복 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

손실 회피는 사람들이 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 인지 편향입니다. 개인이 이익을 얻는 것보다 손실을 피하는 것을 우선시하게 만드는 감정적 반응입니다. 이는 돈을 잃고 나서 생기는 부정적인 감정이 돈을 벌고 나서 생기는 긍정적인 감정보다 더 강력하다는 것을 의미합니다.

 

예를 들어, 자신이 주식 시장에 1000만원을 투자를 했다고 생각해 보십시오. 투자의 시장 가치가 10% 증가하면 자신은 100만원을 벌게 됩니다. 그러나 시장 가치가 10% 하락하면 자신은 100만원을 잃게 됩니다. 100만원을 잃었을 때의 고통은 1,00만원을 얻었을 때의 기쁨보다 더 강렬합니다.

 

손실 회피는 특히 주식 등 투자 결정과 관련하여 비합리적인 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 많은 사람들은 뒷받침할 증거가 없더라도 결국에는 회복될 것이라는 희망으로 손실을 입은 투자를 붙잡고 있는 경향이 있습니다. 이러한 행동은 일반적으로 '매몰 비용 오류'로 알려져 있습니다.

 

손실 회피 성향을 극복하려면 우리는 손실에 대한 감정적 반응을 인식하고 인정해야 합니다. 한 가지 전략은 장기적인 목표와 목표에 집중하는 것입니다. 우리는 큰 그림에 집중함으로써 단기 손실의 부정적인 영향을 줄일 수 있습니다. 또 다른 방법은 감정에만 의존하여 결정을 내리는 것을 피하는 것입니다. 재무 및 투자 결정을 내릴 때 데이터를 고려하거나 재무 분석을 하는 것이 필수적입니다.

 

요약

손실 회피는 우리의 의사 결정 과정에 영향을 미치는 자연스러운 경향입니다. 이러한 편향을 인식하고 이를 극복하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 장기적인 목표에 집중하고 감정적인 의사 결정을 피하고 신뢰할 수 있는 정보와 데이터를 고려함으로써 우리는 재무 및 투자 결정에 대한 손실 회피의 영향을 줄일 수 있습니다.

 

 

루딕 오류

 

Ludic 오류는 철학자이자 통계학자인 Nassim Nicholas Taleb이 특정 상황의 규칙과 패턴을 실제 상황에 적용하는 일반적인 실수를 설명하기 위해 만든 용어입니다. 이 오류는 의사 결정 및 예측에서 심각한 오류로 이어질 수 있습니다.

 

루딕 오류는 어떤 한정된 상황이나 틀 안에서의 규칙과 패턴이 실제 상황에 적용될 수 있다고 가정할 때 발생하는 인지 편향입니다. 이 오류는 특정 상황에서의 패턴이 현실 세계의 복잡하고 예측할 수 없는 특성을 반영하지 않기 때문에 잘못된 가정과 예측으로 이어질 수 있습니다. 루딕 오류는 실제 상황을 단순하고 예측 가능한 모델로 축소할 수 있다는 믿음에서 발생합니다.

 

루딕 오류의 한 예는 복잡한 사회 또는 경제 시스템을 간단한 규칙이나 패턴을 기반으로 쉽게 모델링하고 예측할 수 있다고 생각했습니다. 2000년대 초반 많은 투자자와 경제학자들은 주택 가격이 항상 오를 것이라는 가정과 서브프라임 모기지가 부동산 자산에 의해 뒷받침되기 때문에 위험이 낮다는 가정에 근거하여 주택 시장이 무한정 계속 성장할 것이라고 믿었습니다. 전체의 주택 시장과 경제에 대한 지나치게 단순화된 관점은 궁극적으로 2008년 금융 위기로 이어졌으며 단순한 모델과 가정을 사용하여 복잡한 시스템을 쉽게 예측하고 제어할 수 있다는 루딕 오류를 보여주었습니다.

 

루딕의 오류에 빠지지 않으려면 모델과 시뮬레이션의 한계를 인식해야 합니다. 현실 세계를 단순하고 예측 가능한 모델로 축소할 수 있다고 가정해서는 안 됩니다. 그 대신 복잡성과 불확실성을 수용하고 세상이 예측 불가능함으로 가득하다는 사실을 인식해야 합니다.

 

요약

루딕 오류는 잘못된 가정과 예측으로 이어질 수 있는 일반적인 인지 편향입니다. 실제 상황을 단순하고 예측 가능한 모델로 축소할 수 있다는 믿음에서 비롯됩니다. 이 루딕 오류에 빠지지 않으려면 규칙과 패턴의 한계를 인식하고 복잡성과 불확실성을 수용해야 합니다. 그렇게 함으로써 우리는 더 나은 결정을 내리고 루딕 오류로 인해 발생할 수 있는 오류를 피할 수 있습니다.