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위험은 상태(state)와 행위(action)의 불확실성(uncertainty)으로부터 기인되며, 행위선택의 결과가 희망하지 않는 상태로 나타날 수 있다. 따라서 의사결정자는 기대보수(expected return)를 최대화하면서 위험(risk)을 최소화하길 희망한다. 본 논문은 불확실 상황에서 전통적인 의사결정모형을 일반화하는 확장 연구이다. 제안된 의사결정모형은 사전분포를 활용한 불확실성 척도와 고전적 기대효용 척도의 절충(trade-off)에 의하여 구성한다. 본 모형은 위험분석 뿐만 아니라, 불확실한 상황과 개인의 특성을 반영할 수 있는 합리적이고 유연한 의사결정모형으로 판단한다. 의사결정의 역설 문제를 대상으로 기존의 위험분석모형과 비교를 통해 제시된 모형을 검증한다. 개발된 척도와 의사결정모형은 직관 및 상황에 잘 부합될 수 있는 일반화된 형태이며, 다방면에 적용하여 활용되기를 기대한다.
Risk is caused by the uncertainty of state of nature and a decision maker's action, and also associated with the possibility of an unfavorable outcome. Therefore, a decision maker wants to maximize a expected return with minimal risk exposures. In this paper, we proposed an expected utility and uncertainty model based on reference prior, which extended the classical decision model under uncertainty. Research model was proposed by trading off between a measure of uncertainty and a measure of expected value. And the model was empirically proven by applying Levy's case and Allais Paradox. As a risk analysis model, the expected utility and uncertainty model seemed to be reasonable widely for the states of nature or individuals' preferences.
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expected utility, risk analysis, uncertainty, decision paradoxes
