전통적인 확률론과 이를 바탕으로 발전한 베이시안 의사결정 규범은 사건이 반복되는 빈도에 초점을 맞추고 있다. 일회성 이벤트의 확률 추정에는 적용되지 않습니다. 현실에서, 사람들은 정말로 서로 다른 명제에 대해 자신의 평가를 해야 한다. 연구에 따르면 사람들은 이런 평가를 할 때 자신의 조건과 지식능력의 제한으로 인해 최상의 결과를 얻을 수 없고 어느 정도의 만족해만 얻을 수 있어 직관과 개인적인 경험으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 실제 의사결정 과정의 본질적 특징은 과학자들이 행동인지의 관점에서 의사결정 과정을 연구하게 하는데, 그중에서도 아모스 트보스키와 다니엘 카네만이 가장 뛰어나다. 그들은 베이지안 분석 대신 휴리스틱 방법을 사용하려고 시도했다. 이 방면의 연구는 주관적 확률 연구라고 하는데, 기대이론은 사실 주관적 확률 이론의 일종이다.
둘째, 선형에서 비선형-비선형 과학의 응용
인간의 이해에서 첫 번째는 비교적 간단한 선형 관계 (선형 모델) 를 사용하여 선형 문제의 수량 관계를 설명하는 것입니다. 비선형 요소를 무시할 수 없는 경우 선형 근사화 또는 선형 반복 방법을 사용하여 처리하는 경우가 많으며, 경우에 따라 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 일반적으로 비교적 단순한 비선형 문제에서만 발생하거나 시스템의 일부 "일반" 동작 특성만 연구합니다. 사회와 자연에 대한 인식이 깊어지면서 사람들은 비선형 문제를' 과소평가' 하지 못하고 있다. 우선, 본질적으로 자연은 비선형적이다. 둘째, 많은 문제에서 강한 비선형 작용과 긴 치수의 시스템 동작은 선형 근사를 포함한 선형 방법으로 설명할 수 없습니다. 다시 한 번, 간단해 보이는 시스템조차도 확실성의 무작위성과 같은 놀라운 복잡성을 나타낼 수 있기 때문에 사회와 자연계에 광범위하게 존재하는 비선형 현상에 대한 연구에 점점 더 많은 관심을 기울이고 비선형 과학이 탄생했다.
미국 경제학자 Stuzer 는 먼저 비선형 과학을 경제 연구에 적용했다. 그가 1980 에 발표한 논문' 거시모델의 카오스 동력 시스템 및 분기 이론' 에서 Li-York 정리와 분기 기술은 Havelmo 성장 모델에 적용되어 해당 모델에서 혼돈이 발생하는 조건을 찾아냈다. 이후 점점 더 많은 학자들이 비선형 과학 방법을 이용하여 경제와 금융 시스템을 연구하기 시작했다.
프랙탈의 창시자, 유명한 수학자 Benoit B.Mandelbrot( 1997) 는 연구 결과를 금융시장 가격 변화 연구에 적용해 프랙털 형상의 연구 결과에서 파생된 모델로 해석할 수 있다. 프랙털 (멀티프랙털) 의 목적은 미래를 정확하게 예측하는 것이 아니라 시장 위험에 대한 보다 현실적인 설명을 제공합니다. 프랙탈은 기하학적 모양으로, 여러 부분으로 나누어지는 것이 특징이며, 각 부분은 원래 전체가 더 작은 규모로 복제되는 것이 특징입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 프랙탈명언) 금융학에서 이 개념은 근거 없는 추상이 아니라 이론적 높이에서 간단하고 명확한 시장 상식을 다시 기술하는 것이다.
에드가 E 피터스 (1996) 의 연구는 증권시장에 프랙탈과 카오스 특징이 있다는 많은 증거를 제공한다. 주가는 무작위가 아니라 어떤 추세의 영향을 받아 초기 파동에 매우 민감하다고 생각한다. 즉, 주가 운동은 혼돈성을 가지고 있다. 이를 바탕으로 피터스 (1994) 는 (1) 시장이 투자 기대치가 다른 많은 투자자들로 구성되어 있다는 프랙탈 시장 가설을 제시했다. (2) 각 투자 기대와 관련된 정보 세트는 다릅니다. 시장이 이런 프랙탈 구조를 유지하고 특징적인 시간 척도가 없으면 시장은 안정을 유지한다. 시장의 투자 기대가 일치하면 시장은 불안정해집니다. 왜냐하면 모두가 같은 정보세트를 기반으로 거래하기 때문입니다 (피터스, 1994).
참고 자료: 주식 및 투자, 금융 및 시장 조사