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블랙스완의딜레마
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블랙스완의딜레마

  • 케네스 포스너
  • |
  • 비지니스맵
  • |
  • 2012-08-31 출간
  • |
  • 424페이지
  • |
  • ISBN 9788962604634
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(1)
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

옮긴이의 글 · 4
추천의 글 · 10
머리말 · 16

Part 1 불확실성
Chapter 1 극한 환경에서의 미래 예측 · 34
패니메이, 폭풍의 형성｜불안정성의 원인: 비선형 펀더멘털｜극한 변동성의 원인: 집단행동｜극한 변동성의 원인: 시장과 펀더멘털의 상호 작용｜극한 환경에서의 예측｜패니메이가 남긴 교훈
Chapter 2 확률적 사고와 블랙 스완 · 80
프로비디언의 첫 블랙 스완｜확률 지도의 설계｜확률 지도의 기능과 적용｜프로비디언의 결말과 확률적 사고
Chapter 3 확신과 불충분한 믿음 · 114
불충분한 믿음과 정확한 예측｜시장과 확신｜감정적 확신의 덫｜확신과 경쟁｜빛에 눈이 멀다: 복합 모델링의 위험성｜모델에 대한 과신: 컨트리와이드의 사례｜모델에 대한 과신: 서브프라임 모기지의 사례

Part 2 정보
Chapter 4 정보 과부하에 대한 전략적 대응 · 164
위기의 신호: 서브프라임 사태｜시장에서의 정보 과부하｜컴퓨터 기술의 본질과 한계｜정보 전략이란 무엇인가｜정보 전략의 장애물｜정보와 전략: 어드밴스아메리카의 사례
Chapter 5 정보 인식과 실시간 결정 · 201
새로운 정보와 인지적 부조화｜끓는 물속의 개구리 증후군｜완고함과 유사함 사이에서 적절한 균형 찾기｜실시간 결정을 위한 전통적 접근｜진단의 힘을 통한 정보 전략｜실시간 의사결정을 위한 실전 기술｜정확한 정보의 갱신: 디스커버의 사례
Chapter 6 정보 비대칭의 완화 · 241
경영자와 투자자의 정보 비대칭｜공정한 경쟁의 장을 위한 시도｜기업 내부의 인지적 부조화 인식하기

Part 3 분석과 판단
Chapter 7 단순한 아이디어에서 복합적 분석으로 · 272
마스터카드의 기업공개｜정확성과 복잡성의 절충｜복합 모델｜마스터카드와 아메리칸익스프레스｜원인이 되는 관계들의 매핑｜상반된 결과
Chapter 8 몬테카를로 모델 · 304
몬테카를로 모델의 적용｜아메리칸익스프레스의 법적 위험｜잘못 평가한 상관관계의 결과｜나무를 보다 숲을 놓치다｜누락된 재무제표의 미스터리
Chapter 9 판단 · 348
샐리메이와 전략 변화｜판단의 실행｜알고리듬과 가치투자｜위기관리에 휘청거린 MBNA｜바젤 Ⅱ: 알고리듬적 자본 기준의 실패｜샐리메이의 블랙 스완｜변동성과 더불어 살아가는 법

감사의 글 · 395
주석 · 397

도서소개

매일매일 블랙 스완과 더불어 살아갈 마음의 자세를 가져라! 예측 불가능한 극단적 변동성에 대처하는 현명한 의사결정『블랙 스완의 딜레마』. 이 책은 저자가 월스트리트에서 애널리스트로 일할 때의 경험을 바탕으로 하여 극단적인 변동 장세에 대한 조사와 분석, 그리고 의사결정 과정에 필요한 실용적인 접근법을 제공하고 있다. 모두 3부로 나누어 불확실성에 초점을 맞춰 그 원인이 무엇인지, 변동성 세계에서 어떻게 하면 정확한 예측을 할 수 있을지에 대해 논의하고 정보에 관한 상세한 설명을 들려주고, 복잡한 펀더멘털적 의문점들을 풀어가는 데 도움이 될 효율적 분석기법들을 소개한다. 이를 통해 블랙 스완에 순응하여 더불어 살아갈 수 있는지 체계적이고 실전적으로 가르쳐주며 보다 넓은 시각으로 금융시장을 바라보고 자연스럽게 금융시장 투자자들의 움직임을 이해하는데 도움을 준다.
블랙 스완을 잡을 수 없었던 애널리스트의 치열한 자기 고백
경제위기를 자초한 과거의 잘못을
되풀이하고 싶지 않다면 이 책을 읽어라!

반복되는 블랙 스완의 리스크를 피할 수 없을까
블랙 스완을 직접 경험한 월가의 존경받는 애널리스트로부터 그 답을 듣는다
케네스 포스너는 불확실한 환경 속에서 금융시장의 추이를 주시하고 분석하는 애널리스트로서 오랜 기간 일해왔으며, 2008년 미국의 대형 금융기관들이 명암을 달리했던 현장에서 활동했다. 그렇기에 이 책은 미국 월스트리트에서 포스너가 전하는 금융 위기 경험담이다. 그러나 단순한 입담 수준의 회고록을 훌쩍 뛰어넘는 내용들로 구성되어 있으며, 금융 분야 전문가의 책인 만큼 미래 예측을 위한 투철한 전문가적 노력과 체계적인 사고 과정을 실감케 한다. 독자들은 단편적 뉴스로 접했던 월스트리트 배경의 사건들 이면의 사실들을 들여다볼 수 있다. 또한 이 책을 읽으면서 금융시장의 상품 전망과 투자 결정을 위해 저자가 행한 작업들과 성공과 실패의 경험으로부터, 매일 투자를 결정하며 살아가는 애널리스트의 고민을 간접적으로나마 느낄 수 있다.
포스너는 블랙 스완의 발생 순간을 예측할 수 없다고 주장한다. 그는 모래 알갱이들이 모래언덕에 떨어져 쌓이는 중에 어느 한 입자에 의해 전격적으로 모래언덕이 와르르 붕괴되는 순간(자기조직적 임계, self­organized criticality)이 블랙 스완의 발생과 같다고 설명한다. 금융시장에서 폭락장의 신호는 과연 언제라고 생각하는 것이 옳은가? 2008년 베어스턴스와 인디맥, 와코비아의 실패는 모래 더미에 떨어져 쌓이는 입자와 같이 블랙 스완이 나타날 신호였고, 리먼브라더스의 파산은 눈사태를 몰고 온 결정적 입자였다. 그러나 그 사건이 발생하던 당시에는 금융시장 전문가들도 대부분 알아차리지 못한 듯싶다. 설사 눈사태의 기미를 감지했다고 가정해도 금융시장 전문가들의 행위는 달라지지 않았을 것이다.

금융 위기와 함께 온 블랙 스완의 등장
2008년의 주식시장 붕괴로 많은 사람들이 블랙 스완이란 개념에 대해 생각하게 됐다. 나심 니콜라스 탈레브(Nassim Nicholas Taleb)가 대중화한 이 개념은 과거의 데이터를 기반으로 추론해서는 발생 가능성이 매우 낮은 현상을 말한다. 탈레브는 오스트레일리아에서 검은 백조(Cygnus Atratus)가 발견됐을 때 유럽인들이 느꼈을 놀라움에 착안하여 이 말을 사용했다. 유럽인들은 그때까지 봐온 백조가 흰색이었기 때문에 모든 백조가 ‘백조(Cygnus Cygnus)’라고 믿었던 것이다. 시장에서 블랙 스완은 주식과 업계, 때로는 경제 전체에 영향을 미칠 만한 수준의 변동성 상태에서 나타나는 급격한 쏠림을 특징으로 하며, 경제 폭풍을 앞두고 위기감 속에 산출된 것보다 몇 배나 큰 표준편차들로 나타나는 가격 쇼크를 일으킨다.
물론 시장에 대해 연구하는 학자들은 재무수익의 변동은 파악하기 힘든 면이 있다는 점을 이미 파악하고 있었다. 프랙탈 과학(fractal science, 프랙탈이란 임의의 한 부분이 전체의 형태와 닮은 도형을 뜻한다­옮긴이)의 창시자 브누아 만델브로(Benoit Mandelbrot)는 금융시장이 기존의 정규분포곡선(종 모양 곡선)에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 더 두툼한 꼬리 부분을 갖는다는 것을 발견했다. 탈레브는 사람들이 특히 정규분포곡선으로 된 통계 모델로 무장되어 있을 때는 위험을 과소평가하는 경향이 있다고 경고했다. 금융 위기 관리 분야에 대한 그의 비판, 좀 더 광범위하게 말하면 블랙 스완의 등장에 대한 그의 경고는 때맞춰 입증되었다. 2008년의 금융시장 붕괴 당시에 범했던 실수들을 살펴보면 몇몇 의사결정권자들은 탈레브가 전하려던 바를 간과했거나, 알았어도 그것을 어떻게 실행으로 옮겨야 할지 몰랐었다는 것을 알 수 있다. 바로 그것이 이 책이 나오게 된 배경이다. 이 책은 극단적인 변동 장세에 대한 조사와 분석, 그리고 의사결정 과정에 필요한 실용적인 접근법을 제공한다.

블랙 스완을 예측할 수 있을까
이 책은 펀더멘털[fundermental, 한 나라의 경제가 얼마나 건강하고 튼튼한지(기초경제여건)를 나타내는 용어로 한 나라의 경제 상태를 표현하는 데 있어 가장 기초적인 자료가 되는 주요 거시경제지표를 뜻한다. 경제성장률, 물가상승률, 경상수지가 가장 대표적인 거시경제지표이다­옮긴이]에 대한 연구가 이루어지면 의사결정권자들이 ‘블랙 스완’의 세계에 좀 더 쉽게 적응할 수 있으리라는 가정을 전제로 한다. 흔히 벤저민 그레이엄(Benjamin Graham)과 데이비드 도드(David Dodd)의 연구와 관련해 이해되는 펀더멘털 리서치는 기업이나 산업 혹은 경제활동의 기저에 깔려 있는 원인이 되는 변수들에 관한 연구다. 이 책에서 사용하는 리서치 전략은 그 업적에 기반을 두고 있지만, 점차 그 중요성이 커지고 있는
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