리스크 관리 펀드멘탈

추천사 _ 5
역자 서문 _ 8
저자 서문 _ 11
감사의 글 _ 15

PART ONE 위기의 개요An Introduction to the Crisis _ 21

1 리스크 관리를 위한 건강한 회의론 _ 22
공통 모드 장애 24 | 리스크 관리란 무엇인가 29 | 일화: 의약품 제조 외주 리스크 33 | 실패가 의미하는 것 40 | 이 책의 범위 및 목표 44

2 리스크 관리: 과거 및 현재의 상태라고 생각하는 것에 대한 간략한 소개 _ 48
(800단어 내외로 설명한) 리스크 관리의 전체 역사 48 | 리스크 평가 방법 51 | 리스크 경감 56 | 조사 결과로 본 리스크 관리 실태 62

3 효과가 있는지 어떻게 아는가? _ 68
자가 진단에 대한 평가 69 | 리스크 관리의 객관적 평가 가능성 75 | 발견할 수 있는 것 85


PART TWO 리스크 관리 실패 원인Why It? Broken _ 91

4 리스크 관리의 “4인의 기수”: 종말을 예방하기 위한 몇 가지 진지한 시도들 _ 92
보험 계리인 95 | 전쟁 수리분석자 98 | 경제학자 104 | 경영 컨설턴트: 권력과의 연줄과 양호한 상술이 리스크 관리를 어떻게 변화시켰는가 113 | 기수들의 비교 122 | 다루어져야 할 주요 리스크 관리 문제들 124

5 바벨의 상아탑: 리스크에 관한 혼란 바로잡기 _ 128
프랭크 나이트의 정의 130 | 리스크를 변동성으로 보는 견해 136 | 건축 공학에서의 정의 138
리스크를 예상 손실로 보는 견해 139 | 리스크를 좋은 것으로 보는 견해 142 | 리스크 분석 및 리스크 관리 vs 의사 결정 분석 145 | 어휘 사전 풍부하게 하기 147

6 전문가의 지식의 한계: 우리는 왜 불확실성에 대해 우리가 안다고 생각하는 것을 모르는가? _ 150
올바른 방법: 심리학자들이 어떻게 리스크 분석가들을 구했는가? 152 | 정신적 수학: 왜 우리 머릿속에 있는 숫자를 믿으면 안 되는가 155 | “재앙적인” 과신 160 | “고수”들의 생각: 과신의 원인 및 결과 167 | 비일관성 및 인위적 사실: 영향을 주지 않아야 할 것이 영향을 준다 174 | 보정 테스트 정답 180

7 무용지물보다 나쁨: 가장 인기 있는 리스크 관리 방법들 및 이들이 효과가 없는 이유 _ 181
스코어링 방법의 기본 과정 183 | 불확실성이 “중간”에 해당하는가?: 애매함이 불확실성을 상쇄하지 못하는 이유 190 | 척도의 의도하지 않은 효과: 당신이 모르는 것이 당신을 해칠 수 있다 200 | 스코어 및 선호도에 대한 명확화: 다르지만 유사해 보이는 방법과 유사하지만 다르게 보이는 방법 207

8 검은 백조, 붉은 청어, 그리고 보이지 않는 용: 리스크 관리 향상에 대한 개념적 장애물 극복하기 _ 221
리스크와 정당한 분노: 계량적인 리스크 분석이 불가능하다는 믿음 223 | 검은 백조에 대한 주석 229 | 빈도주의자 대 주관주의자 240 | 우리는 특별하다: 리스크 분석이 효과가 있을 수는 있지만 우리에게는 아니라는 믿음 245


9 수리 분석가마저 틀릴 수 있는 곳: 계량 모델에서의 보편적이고 근본적인 오류들 _ 251
몬테카를로 개념의 개요 252 | 몬테카를로 도구 이용자들에 대한 설문 조사 258 | 리스크의 역설 261 | 측정의 전도 265 | 과학은 어디에? 리스크 모델에서의 경험론 결여 267 | 금융 모델 및 재앙의 형태: 왜 정규 분포가 일반적이지 않은가 273 | 친구 따라 강남 가기: 상관관계의 문제 281 | “그것은 너무 불확실하다”: 모델 설계자들이 가장 큰 리스크를 제외하는 것을 어떻게 정당화하는가 287 | 몬테카를로는 너무 복잡한가? 292

PART THREE 리스크 관리 대책 방법How to Fix It _ 297

10 불확실한 시스템의 언어: 리스크 관리 개선을 향한 첫 걸음 _ 298
주관적 확률 보정하기 301 | 불확실성의 모델: 몬테카를로를 사용하여 리스크를 분해하기 308 | 확률 분해하기: 예산에 대해 생각하는 방식으로 확률을 생각하기 314 | 모델링의 몇 가지 원칙 316 | 작용 방식에 대한 모델링 319

11 외부를 참조하는 모델 설계자: 리스크에 경험 과학 추가하기 _ 325
모델들은 왜 멋대로 구는가? 327 | 경험적 데이터 329 | 베이즈 정리의 개요: “재앙에 대한 데이터 부족” 문제를 다루기 위한 하나의 방법 334 | 품질에 관심이 있는 모델 설계자들을 위한 자체 조사 343

12 리스크 커뮤니티: 리스크 관리에 있어서 조직 내외의 문제들 _ 352
조직 갖추기 353 | 글로벌 확률 모델 관리 357 | 보정된 문화를 위한 인센티브 365 | 조직 외적인 이슈: 내부를 초월하는 해법 371 | 잡다한 주제 374 | 계량적 모델 및 보다 나은 의사 결정에 대한 마지막 사유 377

부록 추가 보정 테스트 및 정답 _ 381

각주 _ 387

역자 서문 중에서

누군가가 리스크 관리자에게 요구되는 덕목을 세 가지만 꼽아보라고 말한다면 저는 주저하지 않고 겸손과 기본, 그리고 점검하는 자세라 말하겠습니다.
리스크 관리는 장래의 불확실성을 다루는데, 인간이 신이 아닌 이상 언제 어떤 일이 일어날지 알 수 없으니 과도한 확신을 피하고, 어떤 일이 일어나도 대처할 수 있는 유연성과 복원력을 갖춰야 할 것입니다.
리스크는 늘 다른 모습으로 다가오는데, 여러 구성 요소들이 뒤엉켜 나타나면 그 정체를 파악하는 것조차 힘들 때가 있습니다. 저는 복잡한 리스크를 이해하고 관리할 수 있는 최선의 방법은 기초를 튼튼히 하고, 기본으로 돌아가는 것이라고 생각합니다. 기초가 닦여 있지 않은 상태에서 응용 기술을 구사하다 큰코다치는 경우가 생길 수 있기 때문입니다. 선무당이 사람 잡듯이 말입니다.
그리고 리스크 관리에 사용하는 모델의 가정 사항이나 입력 사항 등이 건전한지, 구축 당시뿐 아니라 지금도 여전히 유효한지, 의도한 대로 효과를 발휘하고 있는지, 개선할 여지는 없는지 등에 대해 끊임없이 점검해야 합니다.
이 책은 제가 위에 열거한 요소들에 대해 탁월하게 설명하고 있습니다. 리스크와 리스크 관리의 정의에 관한 보편적인 오류를 바로잡아 주고, 리스크 분석자들이 자신의 능력은 과대평가하고 리스크는 과소평가하는 경향에 대한 이유와 해결책을 제시하며, 현재 널리 쓰이는 방법론들이 과연 보다 나은 경영 의사 결정에 도움이 되는지 판단하는 방법을 가르쳐 줍니다. 그리고 어떻게 하면 리스크 분석을 개선하여 리스크 관리를 향상시킬 수 있는지에 대해 몇 가지 귀중한 통찰력도 제공해 줍니다. 그러니, 리스크 관리에 관심 있는 분이라면 이 책을 꼭 읽어보기를 간곡히 권합니다.