[[Space/Sources/Lab/📜Walters23_invest_beh_epis_alea]] ## 🗄️ 산업별 τ* 관리표 (개선판) |불확실성 유형|특징|τ* 전략|대표 산업| |---|---|---|---| |**Epistemic 우세**<br>(지식으로 해결)|• 학습/정보로 감소 가능<br>• 전문가 조언 유효<br>• 데이터 축적 → 예측력↑|**τ 상승 가능**<br>초기 τ=0→학습→τ*↑<br>정보 수집 ROI 높음|**R&D/바이오**<br>Tesla: 기술 검증 후 τ↑<br>Moderna: mRNA 성공 후 τ↑| |**Aleatory 우세**<br>(본질적 랜덤)|• 학습해도 불확실성 유지<br>• 분산/헤징 필요<br>• 예측보다 적응 중요|**τ 낮게 유지**<br>τ≈1~2 constant<br>유연성 > 정밀성|**패션/엔터**<br>Zara: 빠른 회전<br>Netflix: 콘텐츠 다변화| ## 핵심 원칙 ### 판단 기준 ``` Q: "더 많은 데이터/학습이 예측력을 높이는가?" YES → Epistemic → τ↑ 정당화 NO → Aleatory → τ 낮게 유지 ``` ### 실무 적용 1. **Epistemic 산업**: V 증명 후 τ↑ (Fine's Tools로 i↓) 2. **Aleatory 산업**: 포트폴리오 접근, 빠른 순환 이렇게 단순화하면 1.2호의 불확실성 분류가 3.2호의 의사결정과 명확히 연결됩니다.