Overraction in Expectations: Evidence and Theory

 

QJE에서 발간된 최근 논문으로 측정 방법론에 대한 계량 이론 논문이다. 이론은 기술적으로 너무 복잡하고 어려워서 가볍게 훑어만 보았다. 최근에 Expectation나 Subjective 에 관한 Bias 논문들이 많이 나오고 있는데, "어떤 방법"으로 이런 "편향 (Bias)"을 해결하고 더 정확하게 측정할 것인지에 대해서 초점이 맞추어져 있다. 아직 실증 분석은 없고 이론 논문인 만큼 실험 설계 방법에 대해서 어떤 근거로 이루어져 있는지 하나하나 따져보면서 실제 적용 가능성을 파악해 보는 것도 좋을 것이라고 생각한다.

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이 논문은 특히 예측의 편향에 대해서 다루며, 다양한 환경에서 예측의 편향이 다르게 나타난다는 것을 경험적으로 보여준다. 이를 실험하기 위해서 대규모 무작위 실험 (Randomized Experimental)을 통해 안정적인 확률 과정을 예측하도록 참가자들에게 지시하고, 1) 예측의 편향을 측정하는 방법을 제시한다. 나아가 2) 다양한 환경변수를 고려해서 예측 편향에 미치는 영향들을 보여준다.

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결론은 세가지로 정리되는데 먼저 (1) 가장 최근의 관측치에 대해서 과도하게 반응을 하며, (2) 덜 지속적일 수록 과도반응 (overeaction)을 보이며, (3) 예측 기간이 길수록 과도반응이 더 커진다는 것을 여러 변수와 파라미터들을 조절하며 살펴본다. 재미있는 점은 (1)에 있었는데, "최근의 정보"에 대한 반응을 심리학 문헌과 메모리 측면에서의 연구 분야에서 착안점을 얻었다는 것이다. 이것들이 어떻게 정보를 받아들이는지에 대한 미시적인 심리 기반(microfoudation)에 근거하여 측정 방법론을 제시했다는 점이 재미있다.

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철학적인 부분 ! 행동주의 방법론을 이렇게 적용하고 있다.

 

혹자가 말한 것처럼 이런 10년을 바라보는 연구를 하는 이론 연구자들이 한편으로는 너무 대단하다고 느껴진다. 왜냐하면.. 나는 이론 논문보다는 실증 논문이 더 재미있고 실제로 도출되는 결과를 눈으로 봐야 이해가 되기 때문이다. 실제로 데이터와 현상을 적용해서 수치가 어떻게 나타나는지 현상을 보는 것이 더 재미있는 것 같다.

 

제목 : Overraction in Expectations: Evidence and Theory
저자 : Hassan Afrouzi, Spencer Y Kwon, Augustin Landier, Yueran Ma, David Thesmar (2023)
저널 : The Quarterly Journal of Economics (QJE)