- 인간이 어떤 대상이나 현상을 정확하게 평가하지 못하는 현상
- 추정 오류는 인간의 인지 능력의 한계로 인해 발생합니다. 인간은 제한된 인지 능력으로 인해 정보를 정확하게 처리하고, 판단하기 어렵고, 결국 대상이나 현상을 실제보다 더 좋게 또는 나쁘게 평가하는 경향이 있습니다.
정의
추정 오류는 개인이나 기업이 미래의 사건이나 결과를 예측할 때 발생하는 정확성의 부족을 의미합니다. 이는 정보의 부족, 인지적 편향, 데이터 해석의 오류 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있으며, 경제적 결정, 전략 계획, 리스크 관리 등에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 추정 오류는 시장 예측, 재정 계획, 투자 결정 등 다양한 경제 활동에서 중요한 역할을 하며, 이를 인식하고 관리하는 것이 중요합니다.
사례
- 경제 성장률 예측: 정부나 경제학자들이 경제 성장률을 과대 혹은 과소 추정하여 잘못된 정책이나 투자 결정을 내리는 경우입니다.
- 주식 시장의 투자자들: 투자자들이 기업의 미래 수익성을 잘못 추정하여 부적절한 주식 투자 결정을 내리는 상황입니다.
- 비즈니스 프로젝트의 비용 및 시간 추정: 기업이 프로젝트의 비용과 완료 시간을 잘못 추정하여 예산 초과나 일정 지연을 겪는 경우입니다.
관련 연구
- 다니엘 카너먼과 아모스 트버스키의 인지적 편향 연구: 이들은 추정 오류가 인지적 편향과 어떻게 관련되어 있는지 연구하였습니다.
- 필립 테틀록의 전문가 추정 연구: 테틀록은 전문가들의 미래 예측이 실제로 얼마나 정확한지에 대해 연구하였으며, 종종 추정 오류가 발생한다는 것을 발견했습니다.
- 나심 니콜라스 탈레브의 ‘블랙 스완’ 이론: 탈레브는 예측 불가능한 극단적인 사건(블랙 스완)이 어떻게 추정 오류를 초래하는지에 대해 연구하였습니다.
추정 오류는 인간의 의사결정과 행동에 중요한 영향을 미칩니다. 추정 오류를 이해하면 인간의 비합리적인 행동을 예측하고, 이를 개선하는 방법을 찾을 수 있습니다.
추정 오류를 줄이기 위한 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 정보 제공
- 대상이나 현상에 대한 정확한 정보를 제공합니다.
- 교육
- 추정 오류의 개념을 교육하여, 사람들이 추정 오류를 줄일 수 있도록 돕습니다.
- 넛지
- 사람들의 의사결정을 유도하는 작은 변화를 통해 추정 오류를 줄입니다.
추정 오류를 이해하면, 이를 줄이기 위한 방법을 찾을 수 있습니다.
추가로, 추정 오류는 다음과 같은 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
- 편향적 추정 (Biased Estimation)
- 대상이나 현상을 실제보다 더 좋게 또는 나쁘게 평가하는 경향
- 확률 추정 오류 (Probabilistic Estimation Error)
- 대상이나 현상이 발생할 확률을 실제보다 더 높게 또는 낮게 평가하는 경향