“리스크는 불확실성하의 노출(Exposure to Uncertainty)이다.” 라고 합니다. 과거의 리스크는 회피의 대상 이였지만 비즈니스 환경이 급변하고 복잡해지면서 불확실성이 증가하게 됨에 따라 리스크는 더 이상 회피의 대상이 아니 관리의 대상이 되고 있습니다.
왜 리스크가 관리의 대상이 되는 걸까요? “리스크가 없다면 기회도 없다“, “High Risk High Return” 이라는 말을 들은 적이 있을 것입니다. 즉 비즈니스의 성공은 다양한 리스크를 어떻게 관리하는가에 의해서 결정이 되기 때문입니다.
첫번째 방법은 정성적 방법으로 의사결정자가 가지고 있는 노하우, 지식, 경험등에 근거하여 리스크를 분석하여 의사결정에 활용하는 것입니다.
두번째 방법은 정량적 방법으로 데이터에 근거하여 수치적인 계산 또는 수리적 모형들을 이용하여 분석한 결과로 도출된 객관적인 지표를 의사결정에 활용하는 것입니다.
여러분들은 대표적인 정량적 리스크 측정 방법인 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 리스크를 심도 있게 분석할 수 있고 보다 현실적이고 현명한 의사결정을 하실 수 있습니다.
시뮬레이션은 수학적으로 복잡하거나, 재현하는 것이 매우 어려운 경우에 현실 세계와 유사하게 만들어 실험하는 모의 실험 방법을 의미합니다. 다르게 이야기 하면 우리가 관심을 갖는 현실 세계를 시스템이라고 하는데 이러한 시스템을 수리적 모형으로 표현하여 모의 실험을 하는 방법이라고 이야기 할 수 있습니다.
기존의 우리들은 엑셀의 스프레드시트 모델은 활용하여 하나의 결과(일반적으로 평균)만으로 리스크 의사결정을 해오고 있습니다.이러한 리스크 의사결정은 우리의 관심 대상이 되는 결과가 가지는 불확실성(Uncertain)을 간과하기 때문에 리스크를 때로는 과대 또는 과소 평가하여 우리에게 손실을 가져다 주게 됩니다. 하지만 우리는 불확실성을 고려하는 시뮬레이션을 통하여 확률론적인 리스크 분석을 함으로써 이러한 리스크를 파악하고 관리할 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 스프레드시트상에서 가장 일반적으로 널리 사용되는 방법으로 스프레드시트에 작성된 모델을 활용하여 확률 분포와 난수를 이용하여 누구나 손쉽게 접근할 수 있습니다.
다양한 리스크 분석 방법 중에 일반적으로 많이 이용하는 것이 엑셀의 스프레드시트 분석입니다. 스프레드시트를 사용하면 변수간의 인과 관계를 식이나 셀 참조에 의해 정의할 수 있으므로 쉽고 편리하게 모델을 구축하여 위험을 정량(수치)화 할 수 있습니다. 하지만 스프레드시트 모델의 한계는 하나의 셀에 오직 하나의 값만 입력 할 수밖에 없다는 것입니다.
점 추정 방법이나 범위 추정 방법으로 불확실성을 표현했을 때를 생각해 볼까요. 셀에 동시에 하나의 값 밖에 넣지 못하기 때문에 보고자 하는 결과가 매우 제한적이고 변화에 민감하지 못합니다. 그리고 “what-if” 시나리오 분석을 하는 경우도 상황은 동일합니다. 경우의 수를 바꿀 수는 있지만 시간이 많이 소요될 것이고, 그 각각의 경우를 잊지 않기 위해 별도로 기록해 두어야 할 것입니다. 또한 입력 변수가 많을 경우 동시적으로 고려되는 민감도 분석을 수행할 수가 없습니다. 이렇게 기존 스프레드시트의 제한적 기능을 해결하고 보다 신뢰성 있는 분석을 수행하기 위해 몬테카를로 분석 방법이 개발 되었습니다.
즉 하나의 값에 분포 또는 범위를 정의 합니다. 예를 들어, 다음달의 전화세를 $3,000이라는 하나의 점으로 정의 하는 대신에 $2500에서 $3750 이라고 하는 범위의 값으로 정의 할 수가 있습니다. 그렇게 함으로써, 하나의 셀에서 발생할 수 있는 모든 경우를 수를 따져볼 수 있는 기초를 만들 수 있습니다. 즉, 엑셀의 스프레드시트 상에서 시뮬레이션을 가능하게 해줍니다.
