2024년을 되돌아보며, Neurofinance에 대해 알아가본 한 해

2024년은 인지과학 학회에 들어가서 Neurofinance에 대해 1년동안 짬짬히 공부해본 해로, 특별한 의미를 갖는다.

물론 Lite에 가입한 것도 있다~!

사실 이것이 공부를 한 것이라고는 확신할 수 없지만..

1학기에는,

1) 뇌인지과학 데이터분석 스터디 : EEG, FMRI, FNIRS 기기에 관한 기초적 내용 스터디

2) 처분 효과를 FMRI로 증명한 논문 발제

2학기에는
1) 인지신경과학 스터디 : Jamie Ward 저자 인지신경과학입문 책 스터디

2) Handbook of Financial Decision Making (Research Handbooks in Money and Finance series) (2023) Neurofiance 소목차 발제

를 공부해보았다.

특히 Handbook of Financial Decision Making (Research Handbooks in Money and Finance series) (2023) 책이 굉장히 인상깊었다. 인간이 복잡한 금융 시장 환경에서 적응하기 힘든 이유를 진화론적 관점에서 해석하였고, 이에 따라 Neurofinance의 목적을 인간과 금융 시장간의 복잡성 사이의 간극을 해결하는 것으로 심도있게 재정의하였기 때문이다. 1학기에는 단지 신경과학을 금융이라는 분야와 신경과학의 결합이라고 간주하였다면, 2학기에는 어떤 문제를 Neurofinance에서 해결하려고 하는지를 이해할 수 있었다.

2학기에 발제한 내용을 Moonlight에 담아보며 올 한해 수고했다고 하고 싶다.. 올해 원하는 목표를 많이 이루지 못했는데 유일한 탐구 흔적이기도 하기 때문이다..! 대부분 Handbook of Financial Decision Making (Research Handbooks in Money and Finance series) (2023) 책의 내용이다. 글을 많이 안써본 학부생의 거칠고 서툰 문장력을 감안해주시길 바랍니다....

Neurofinance : 인간의 뇌와 금융 시장 간의 차이 해결

제 1장 서론

신경재무학(Neurofinance)이란, 신경 과학을 접목하여 인간의 금융 의사 결정 방식을 이해하는 신생 학문이다. 주요 쟁점은, 금융 시장 환경이 매우 복잡해서 예측하기 힘들 다는 것이다. 이러한 금융 리스크 속에서, 인간은 인지 오류 및 행동의 불일치 문제를 겪는다. 여기서 금융 시장 환경과 인간 행동 간의 불일치 문제의 원인을 진화론적 관점에서 해석할 수 있다. 인간의 뇌는 진화론적 관점에서 원시 환경에 최적화 되어있다. 즉, 생존 가능성을 높이는 데 필요한 즉각적인 의사결정에 집중하여 확률적 사고보다는 경험적 데이터를 기반으로 생존 전략을 학습한 것이다. 이는 현대의 복잡한 금융 시장 환경의 불확실성과 복잡성을 처리하기에는 최적화되지 못한 것으로, 인간은 금융 의사 결정을 할 때 직관적인 판단에 의존하며 비합리적 행동을 거듭할 수밖에 없다.

신경재무학자들은 진화론적 관점을 바탕으로 문제 제기를 하는 것이 아닌, 이를 배경으로 맥락 의존성을 고려한 투자 의사결정 방식을 제안한다. ‘맥락 의존성’이란, 인간의 뇌가 환경적 맥락과 잘 맞는 방식으로 정보를 처리할 때 더 나은 결과를 낼 수 있다는 의미를 가진다. 이에 따라, 인간의 뇌가 본질적으로 최적화된 경험 기반의 학습, 직관적 사고를 활용해 투자 환경을 뇌에 더 친숙한 환경으로 설계하는 방안을 추구하는 것이다. 결국, 신경재무학(Neurofinance)는 ‘맥락 의존성’을 중심에 두고, 인간의 뇌와 금융 시장 환경 간의 간극을 좁혀주는 실질적인 해결책을 제시하려는 과학적 접근으로 재해석할 수 있다. 그 중에서 인지 모델을 재구성하는 접근 방식, 투자자가 금융 정보를 더 쉽게 이해하도록 돕는 신경 인체공학(Neuro-ergonomics)적 접근 방식에 대해 설명하려고 한다.

제 2장 본론

2-1) 인지모델을 재구성 하는 접근

인간의 뇌는 본능적으로 ‘안정’을 추구하기에, 급격한 변화나 복잡한 환경에서 최적의 결정을 내리기 어렵다. 따라서 금융 시장의 불안정성을 현실로 수용하고, 이를 기반으로 학습할 수 있는 인지 모델의 재구성이 필요하다. 단순히 과거 데이터를 기반으로 학습하는 데에서 벗어나, 변화하는 환경과 금융 시장의 위험과 보상을 반영한 동적 학습 모델이 요구된다. 이는 인간이 단순히 비합리적인 투자자로 제한되는 것이 아니라, 환경의 특성에 맞추어 의사 결정을 조정할 수 있는 맥락 의존적 존재임을 보여준다. Payzan-LeNestour와 Bossaerts(2015)의 연구는 불안정한 환경에서 베이지안 학습 모델이 참가자들의 행동과 유사한 패턴을 나타냈음을 입증하며, 투자자가 불안정한 금융 시장 환경을 효과적으로 학습하고 적응하도록 유도하는 환경 설계의 중요성을 강조한다.

2-1-1) 실험 설계

Figure 1) Experimental design

실험 설계(6-armed restless bandit task)는 다음과 같이 이루어졌다. 각 참가자는 6 개의 arm 중 하나를 선택하여 투자 옵션을 부여받는다. 파란색 arm 은 낮은 보상을 제공하는 안정적인 선택을 의미하며, 빨간색 arm 은 높은 보상을 ...