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12 5, 2021

10억 달러 질문: 이론 평가

100% 확률로 100만 달러를 받으시겠습니까, 아니면 50% 확률로 10억 달러를 받으시겠습니까?

이 결정의 리스크는 어디에 있을까요?

여러분이라면 어떻게 하시겠습니까?

10억 달러 질문: 이론 평가

당신이 TV 게임 프로에 출연했다고 가정해 봅시다. 진행자가 앞에 상자 두 개를 놓고 한 개를 고르라고 합니다. 한 상자에는 10억 달러의 상금이 있고 다른 하나에는 아무것도 없습니다. 상자를 선택하고 50% 확률로 10억 달러를 받으시겠습니까, 상자를 선택하지 않은 채 떠나는 조건으로 100만 달러를 보장받으시겠습니까? 여러분이라면 어떻게 하시겠습니까?

결정 분석

대부분의 사람들에게 100만 달러는 큰 돈이고, 그 돈을 주머니에 넣고 해당 상황을 벗어날 수 있다는 확실한 보장은 굉장한 유혹으로 다가올 것입니다. 그렇다면 10억 달러를 가질 기회를 노리는 건 바보 같거나 무모한 도박일까요?

많은 사람들은 100만 달러를 감수하고 1,000달러를 가져가는 건 끔찍한 결정이라고 생각합니다.

결국 100만 달러는 인생을 바꾸는 금액일 수 있지만, 10억 달러는 여러분과 지역사회, 더 많은 사람들의 인생을 바꾸는 금액이 될 수 있습니다. 그렇게 큰 재산으로 할 수 있는 좋은 일들(혹은 나쁜 일들)을 상상해 보세요!

대부분의 사람들이 100만 달러를 보장받는 걸 선택한다는 가정하에, 비슷한 딜레마를 생각해 봅시다. 100만 달러 대신, 1,000달러를 보장받고 50% 확률의 상자에는 100만 달러가 들어 있는 겁니다. 이번에도 100만 달러를 얻을 기회를 감수하는 대신 1000달러를 선택하실 건가요?

여기서 흥미로운 점은 대부분의 사람들이 100만 달러를 얻을 기회를 위해 1,000달러를 포기하는 위험을 감수한다는 것입니다. 비슷하지만 첫 번째 예와는 정반대의 결과가 나타난 것이죠. 한 금액이 다른 금액보다 1,000배 더 많다는 비율은 같지만 1,000달러를 잃는 건 첫 번째 사례에서 제시된 100만 달러를 잃는 것보다 심리적으로 덜 고통스럽게 느껴집니다.

여기에는 어떤 심리학이 관련되어 있을까요?

이유는 무엇일까요? 이론적으로 두 상자는 각각 5억 달러(10억 달러를 2로 나눈 값)의 예상 가치를 갖고 있기 때문에 두 상자 중 하나를 선택하는 기회를 잡아야 한다는 합리적인 이유가 있을 수 있습니다. 어떤 사람들은 빈손으로 집에 가는 것이 더 나쁘다고 주장할 수도 있습니다. 다른 사람들은 당신의 결정 때문에 100만 달러를 잃었다고 생각할 겁니다.

Kahneman과 Tversky의 전망 이론은 이득에 관한 한 인간은 위험을 회피하고 기대 효용(예: 재정적 보상이 적음)은 낮지만 성공의 확실성이 높은 솔루션을 선호한다고 주장합니다. 하지만 손실을 초래할 수 있는 위험한 선택에 직면하는 상황에서 벗어나 손실을 피할 가능성이 있는 상황에 처하면 우리는 적극적으로 위험을 추구합니다.

대부분의 사람들은 이 돈이 그들의 삶에 얼마나 많은 변화를 가져올지에 대해 똑같은 대답을 할 것입니다. 1,000달러는 100만 달러로 만들기 어렵지만, 100만 달러는 현명한 투자와 행운을 통해 1,000만 달러로 불릴 수 있다고 말이죠.

런던 토박이로서 말하건대, 100만 달러는 많은 것처럼 들리겠지만 재정적인 미래를 확보할 정도로 인생을 확 바꾸는 금액이 아닙니다. 운이 좋으면 100만 달러로 런던 중심부에 있는 침실 2개짜리 아파트를 얻을 수 있다는 사실과, 100만 달러 복권에 당첨된 사람들이 호화로운 생활을 지속하다 당첨금을 모두 써버렸다는 경고성 이야기를 들으면 이 금액으로는 삶을 어느 정도까지만 개선할 수 있다는 생각이 듭니다. 하지만 10억 달러는 다릅니다. 누군가는 이를 얻기 위해 충분한 위험을 감수하겠죠.

이것은 베팅에서 사람들이 한 번의 승리보다 누적기에 베팅하는 현상과 연관 지을 수 있습니다. 게다가 많은 베터들이 손실 위험이 보상 위험보다 크기 때문에 낮은 배당률에 베팅하는 것을 싫어하는 현상까지 설명할 수 있습니다.

이제 모든 것을 아는 여러분에게 묻겠습니다. 100만 달러를 가지시겠습니까, 10억 달러의 기회를 잡으시겠습니까?

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