추가 적립 안내

우리는 기존에 알고 있는 지식과 경험을 체계적으로 정리하길 바라며, 정리된 것을 가지고 합리적인 의사결정을 내릴 기준으로 삼기를 원한다. 하지만 그것을 제대로 할 수 있는 방법 과 테크닉을 잘 알지 못해 어려움을 느끼고 있다. 이 책에서는 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 불확실성과 리스크를 분석하고 극복하는 방법을 설명한다. 사업리스크를 최소화, 회 피하며 미래의 일에 대한 가치를 부여하는 방법을 알려주며, 모든 의사결정자에게 합리적인 근거를 제시하는 방법과 테크닉을 알려준다. 그리고 리스크에 대한 계량적, 비계량적 설명을 모두 다루며, 리스크의 파악, 계량화, 적용, 예측, 가치평가, 회피, 분산, 관리하는 방법과 사례를 포함하고 있다. 이 책에서는 의사결정자들로 하여금 리스크를 고려한 수리적인 모델링과 그 모델링을 이 용하여 시뮬레이션을 수행하는 방법을 설명하는데, 시뮬레이션은 모델을 이용하여 수행된 다. 모델은 현실 세계의 비즈니스 시스템들을 수리적으로 표현한 것이다. 이 모델을 이용하 여 실제 발생 가능한 상황에 대해서 모의 실험을 통해서 불확실성의 크기를 측정하는 방법 이 시뮬레이션이다. 여기에서는 시뮬레이션 중에서도 전문 지식이 조금 부족하더라도 쉽게 접근하여 활용할 수 있는 몬테카를로 시뮬레이션을 중심으로 설명한다. 이러한 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하는 방법은 매우 다양하다. 만약 본인이 프로그래밍 능력이 뛰어나다면 엑셀이나 VBA, C#, C++, R, 파이썬 등과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 추가로 이용하 여 직접 할 수도 있겠지만 현실은 그렇지 못하다. 아니 그럴 필요가 없다. 훌륭한 도구가 있 다면 그 도구를 잘 써서 성과를 내는 것이 더 지혜롭다. Crystal Ball은 통계나 시뮬레이션 을 모르는 비전문가도 쉽게 접근하여 리스크를 모델링하고 몬테카를로 시뮬레이션을 해 볼 수 있게 만드는 매우 편리한 소프트웨어이다. Crystal Ball은 ERP, DB 관리, 데이터 처리 및 분석은 물론 다양한 BI 솔루션을 제공하는 글로벌 기업 오라클(Oracle)에서 공급하는 소 프트웨어이며, 우리들이 일상 업무에서 빈번하게 사용하고 있는 마이크로소프트 엑셀에 메 뉴가 추가(Add-in) 되는 소프트웨어이다. Crystal Ball은 포춘 500대 기업의 90% 이상이 사용하고 있으며, 미국 아이비리그를 비롯한 세계 유수의 명문 대학 MBA 과정에서 리스크 관련 수업의 실습 도구로 활용되고 있을 정도로 높은 인지도를 가지고 있다. 현재 전 세계적 으로 수백만 명의 사용자들이 사용하고 있으며, 2004년 6월 보급하기 시작한 이후 국내에서 도 지속적으로 사용자층이 증가하고 있는 추세이다.

Part 01 리스크 관리_1

Chapter 01 불확실성의 극복
리스크란 무엇인가?
불확실성 vs 리스크
의사결정 시 리스크가 중요한 이유
전통적인 리스크 관리 방법
리스크 형태와 특성, 그리고 불확실성

Chapter 02. 리스크로부터 가치를 창출하기
리스크 다루기
리스크의 기본 사항
리스크와 수익의 본질
리스크 통계량
리스크 척도

Chapter 03. 기본적인 모델 구축 가이드
모델의 문서화
입력값, 계산값, 결과값의 분리
모델 보호
사용이 편리한 모델 구축: 데이터 검증 및 오류 메시지
모델 변경 내용 추적
모델의 외형과 서식

Part 02 리스크 측정_51

Chapter 04. 몬테카를로 시뮬레이션
몬테카를로 시뮬레이션이란?
시뮬레이션의 중요성
시뮬레이션과 전통적인 분석 방법 비교
Crystal Ball과 엑셀을 이용한 시뮬레이션
부록 - 시뮬레이션

Chapter 05. Crystal Ball 활용하기
Crystal Ball의 개요
Crystal Ball 시작하기
시뮬레이션 환경
시뮬레이션 실행하기
시뮬레이션 결과 해석

Chapter 06. Crystal Ball 도구 기능 활용하기
토네이도 차트와 민감도 차트
분포의 상관관계 정의 및 적합, 그리고 정확도 조정
정도(Precision) 조정
부트스트랩 시뮬레이션
2차원 시뮬레이션
의사결정 테이블
부록-적합도 검정(Goodness of Fit Test)

Part 03 리스크 예측_131

Chapter 07. 미래를 예측하는 방법
예측이란?
예측의 본질 및 관점

Chapter 08. 과거 데이터를 이용한 미래 예측하기
시계열 분석을 이용한 예측 방법
계절성과 추세가 모두 없는 데이터
추세는 있지만 계절성은 없는 데이터
추세는 없지만 계절성이 있는 데이터
계절성과 추세가 모두 존재하는 데이터
회귀분석(Regression Analysis)
예측 시 유의 사항: 이상점, 비선형성, 다중공선성, 이분산성, 자기상관, 구조적 결함 등
회귀분석의 기타 기술적인 문제들
고급 예측 기법
부록 A - 예측 구간(forecast intervals)
부록 B - 최소자승법(Ordinary Least Squares)
부록 C - 이분산성의 확인 및 수정
부록 D - 다중공선성의 확인 및 수정
부록 E - 자기상관의 확인 및 수정

Part 04 리스크 최적화_195

Chapter 09. 최적화를 활용한 의사결정
최적화 모델이란?
출장 중인 재무설계사
최적화와 관련된 용어
그래프와 엑셀의 해 찾기(Solver) 기능을 이용한 최적해 도출

Chapter 10. 불확실성 하에서의 최적화
프로젝트 선택 모델(불확실성 하에서의 이산형 최적화)
리스크와 수익률을 이용한 포트폴리오 최적화(연속적이고 확률적인 최적화)

Part 05 사례 연구_229

Chapter 11. 활용 사례
Case Study I: 제약 및 바이오산업에서 이루어지는 거래 구조에 대한 고도의 계량화
Case Study II: 원유 및 가스의 탐사와 생산
Case Study III: 기업 구조조정의 신용 리스크 평가
Case Study IV: 기업 가치 평가 ? 주당 순이익 예측
Case Study V: 프로젝트 비용 추정
Case Study VI: 프로젝트 일정 예측
Case Study VII: 실험계획법과 시뮬레이션 활용한 품질 수준 예측
Case Study VIII: 비용 기반의 누적 공차 분석
Case Study IX: 독성 폐기물 지역의 오염 리스크 측정

Part 06 리스크 개요_331

Chapter 12. 리스크 관리 시 고려사항
직무 태만
경영진의 실사
분석가의 귀책 사유

Chapter 13. 리스크에 대한 인식 변화
조직이 리스크 분석 결과를 받아들이도록 만드는 방법
변화관리의 현안 및 패러다임의 변화
오늘 시점에 내일을 예측하기

필수분포표
주제어