지수 예시

마지막 업데이트: 2022년 4월 24일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
지니지수 그래프

Chapter 7 지수평활

지수평활(exponential smoothing)은 1950년대 후반에 제안되었고 (Brown, 1959; Holt, 1957; Winters, 1960) , 가장 성공적인 몇 가지 예측 기법에 영향을 주었습니다. 지수 평활을 사용하여 얻은 예측값은 과거 관측값의 가중평균(weighted average)입니다. 여기에서 과거 관측값은 오래될 수록 지수적으로 감소하는 가중치를 갖습니다. 다르게 말하면, 가장 최근 관측값이 가장 높은 가중치를 갖는다는 말입니다. 이러한 방식으로 다양한 종류의 시계열을 가지고 신뢰할만한 예측 작업을 빠르게 수행할 수 있다는 것은 엄청난 장점이고, 이는 산업 분야에 응용할 때 아주 중요한 부분입니다.

이 장은 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분(7.1–7.4 절)에서는 가장 중요한 지수평활(exponential smoothing) 기법의 구체적인 작동 방식과 다양한 특징을 갖는 시계열을 예측에 응용하는 법을 다룹니다. 구체적인 작동 방식은 기법에 담긴 직관을 이해하는데 중요한 역할을 합니다. 이러한 설정에서, 예측 기법을 선택하고 사용하는 것이 어쩌면 즉흥적인 것처럼 보일 수도 있습니다. 일반적으로는 시계열의 핵심 성분(추세와 계절성)과 이러한 성분이 평활법에 (예를 들면, 덧셈, 감쇠, 또는 곱셈 방식이라는 측면에서) 어떻게 지수 예시 들어갈 지 감지하여 기법을 선택합니다.

이 장의 두 번째 부분(7.5–7.7 절)에서는 지수평활(exponential smoothing) 기법의 기초를 이루는 통계적인 모델을 다룹니다. 이러한 모델은 이 장의 첫 번째 부분에서 다룬 예측 기법으로 얻은 점 예측치(point forecast)와 같습니다만, 예측구간(prediction interval)도 생성한다는 부분이 다릅니다. 더욱이, 이러한 통계적인 방식은 후보 모델 중에서 적절한 모델을 고를 때 도움이 됩니다.

참고 문헌

Holt, C. E. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted averages (O.N.R. Memorandum No. 52). Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh USA. [DOI]

Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324–342. [DOI]

지수 예시

SGI는 표준 지하수지수(Standardized Groundwater level Index)의 약자로 Bloomfield and Marchant(2013)에 의해 제시된 지수입니다.
월별 평년 대비 지하수위의 높고 낮은 정도를 나타내는 표준화지수로 주로 지하수를 수원으로 사용하는 미급수지역에 대한 가뭄판단의 참고자료로 활용할 수 있습니다.
0보다 작을수록 예년 같은 월의 수위보다 낮은 지하수위 상태임을 의미합니다.
※ 가뭄예경보 분석자료의 미급수지역 가뭄분석 결과인 지하수 가뭄지도는 과거 전기간 수위분포 대비 분석시점의 지하수위 퍼센타일 분석결과를 이용하므로, SGI 가뭄지역과는 결과가 다를 수 있습니다.
※ SGI값은 전월의 말일 수위를 기준으로 다음달 초에 분석·제공되기 때문에, 매월 초 며칠 간은 최신자료 갱신이 늦어질 수 있습니다.

표준강수지수(Standardized Precipitation Index)의 약자로 관측지점별로 현재일 까지의 3개월 누적 강수량을 과거 동일 기간의 강수량 분포와 비교하여 표준화한 지수입니다. 지수가 높은값을 나타낼수록 수분상태가 양호함을 나타내고 –1.0이하부터 건조상태를 의미합니다.
본 표준강수지수는 WMO(World Meteorological Organization) 지수 예시 기준에 따라 기상청 자료(30년 이상의 종관기상관측(ASOS)자료, 64개소)를 활용하여 한국수자원공사에서 가뭄관련 분석 목적으로 읍면동 단위로 산정한 자료이며 대상 관측자료 및 단위 등에 따라 타 기관 제공자료와 그 값이 다를 수 있습니다.
* 우리나라 기상가뭄 현황을 대표하는 시군단위 표준강수지수는 기상청「수문기상 가뭄정보 시스템(hydro.kma.go.kr)」에서 확인할 수 있습니다.

표준강수지수(Standardized Precipitation Index)의 약자로 관측지점별로 현재일 까지의 6개월 누적 강수량을 과거 동일 기간의 강수량 분포와 비교하여 표준화한 지수입니다. 지수가 높은값을 나타낼수록 수분상태가 양호함을 나타내고 –1.0이하부터 건조상태를 의미합니다.
본 표준강수지수는 WMO(World Meteorological Organization) 기준에 따라 기상청 자료(30년 이상의 종관기상관측(ASOS)자료, 64개소)를 활용하여 한국수자원공사에서 가뭄관련 분석 목적으로 읍면동 단위로 산정한 자료이며 대상 관측자료 및 단위 등에 따라 타 기관 제공자료와 그 값이 다를 수 있습니다.
* 우리나라 기상가뭄 현황을 대표하는 시군단위 표준강수지수는 기상청「수문기상 가뭄정보 시스템(hydro.kma.go.kr)」에서 확인할 수 있습니다.

파머강우지수(Palmer Drought Severity Index)의 약자로 기후가 상이한 두 지역에 지수 예시 대한 지역적인 편차를 고려함으로써 시간과 공간의 일관된 비교를 통해 얻어지는 가뭄지수로 개발되어 세계적으로 널리 사용되고 있는 가뭄지수입니다. 가뭄의 심도를 수분 부족량과 수분부족기간의 함수로 나타낸 값으로 대상지역의 실제 강수량과 기후학적으로 필요한 강수량과의 차이를 계산함으로써 수분편차를 계산합니다. 지수가 높은값을 나타낼 수록 수분상태가 양호함을 나타내고, -1.0이하부터 약한 가뭄을 의미합니다.

토양수분지수(Soil Moisture Index)의 약자로 토양수분이 농업에 가장 큰 영향을 미침을 감안한 지수입니다. 토양수분의 유효수분백분률에 따라 가뭄지수를 나타내는데, 강수량,기온,풍속,습도,토양,물리 특성자료를 이용하여 계산하기 때문에 주로 농업가뭄판단에 활용됩니다. -1은 약한 가뭄을 나타내고, 지수값이 낮을수록 가뭄 정도가 심함을 의미합니다.

수정지표수공급지수(Modified Surface Water Supply Index)의 약자로 복잡한 지형조건과 다양한 물공급 특성을 가진 우리나라의 수문학적 가뭄을 평가하기 위하여 SWSI(Surface Water Supply Index)를 보완한 가뭄지수 입니다. 우리나라에서 관측되고 있는 수문인자 중 사용 가능한 인자인 우수량,댐 유입량,하천유량,지하수위를 활용하여 계산합니다. 지수가 높은값을 나타낼 수록 수분상태가 양호함을 나타내고 -1.0 이하부터 보통가뭄을 의미합니다.

명경지수 의 자세한 의미

report this ad

  • 과연 제대로 이 도를 밝힌다면 마음의 근원이 빈 거울이나 명경지수처럼 맑고 깨끗해져 옳지 않은 말이 마음을 미혹하지 못하여 발해 나오는 감정이 모두 중정해질 것입니다. 번역 인조실록

report this ad

초성이 같은 단어들

(총 36개) : 마감장식, 만고절색, 말굽자석, 망고주스, 망골자손, 망국지성, 명경지수, 모개짚신, 몸가짐새, 무견정상, 무결절사, 무고작산, 무관재상, 무국적성, 무근지설, 무긴장성, 문견잡설, 물가짐성, 물구즉신, 미개좌시, 미결정성, 민간전승, 마감 장식, 만국 전신, 만기 지수, 망간 중석, 매경 지수, 맥관 주사, 못 고정술, 무게 중심, 무과 전시, 무과 중시, 무기 질소, 문과 중시, 물가 지수, 물광 주사, 미가 지수

실전 끝말 잇기

명으로 끝나는 단어 (1,407개) : 중명, 변조 광명, 마명, 제갈공명, 투명, 터키 혁명, 세계 사 대 문명, 이란 회교도 혁명, 산명, 후조명, 하부 조명, 자본주의혁명, 경천순명, 자해 실명, 거대 쌍극자 공명, 믜명, 운송용 조종사 자격 증명, 미해명, 차명, 기본 조명, 인감 증명, 존성대명, 축적 수명, 능명, 김덕명, 인성론적 증명, 심리학적 설명, 계기 비행 증명, 평균 수명, 길드명, 상품명, 개화 수명, 식물 증명, 제이 차 정보 혁명, 작명, 반투명, 톨텍 문명, 백리지명, 주명, 자산 평균 수명, 란명, 가로 조명, 생산적 존재 증명, 대수대명, 뢰명, 방사 수명, 계획 수명, 법인명, 초점 조명, 알락무명, 금명, 물리적 수명, 산자수명, 로그인명, 지역명, 보안 수명, 연합 성명, 혼명, 고정 조명, 의도 수명 .

수로 시작하는 단어 (9,219개) : 수, 수가, 수가난, 수(가) 달리다, 수가동, 수가동법, 수가되다, 수가락, 수가람신, 수가마, 수가매, 수(가) 세다, 수(가) 익다, 수가재주 역가복주, 수가제, 수(가) 좋다, 수가타, 수가하다, 수가히, 수각, 수각대, 수각집, 수각하다, 수각황망, 수각황망하다, 수간, 수간 거리, 수간경, 수간고묘, 수간 곡선, 수간급, 수간 길이, 수간 도포, 수간두옥, 수간 둘레, 수간류, 수간모옥, 수간 석해, 수간수, 수간압, 수간 유하량, 수간 유하 우량, 수간자, 수간 재적, 수간 재적표, 수간 주사, 수간 주사법, 수간 주입, 수간 주입법, 수간 직경, 수간초옥, 수간축, 수간 피복 종이, 수간하다, 수간 해석법, 수간형, 수간호사, 수간호원, 수간화, 수갈색 .

시작 또는 끝이 같은 단어들

명으로 시작하는 단어 (1,536개) : 명, 명가, 명가곡, 명가군, 명가금, 명가사, 명가수, 명가요, 명가자제, 명가지, 명가하다, 명간, 명간하다, 명갈이, 명감, 명감나무, 명감독, 명감하다, 명강사, 명강연, 명강의, 명개, 명개미, 명개흙, 명거, 명거 배수, 명거 배수로, 명거 배수 시설, 명건, 명건축, 명검, 명검사, 명검하다, 명게, 명견, 명견만리, 명견만리하다, 명결, 명결하다, 명경, 명경과, 명경기, 명경대, 명경박사, 명경시, 명경업, 명경지수, 명경하다, 명경학유, 명계, 명계하다, 명고, 명고옥, 명고하다, 명곡, 명곡집, 명골, 명공, 명공거경, 명공연 .

수로 끝나는 단어 (8,437개) : 운동 점성 계수, 상용로그수, 이용자 수, 천문 상수, 누적 생성 함수, 탑수, 상대 온도 지수, 배변 횟수, 위험 지수, 총혈구수, 고속 자리 올림수, 비트 변수, 사골 육수, 연인수, 적률 생성 함수, 부족 주파수, 공장급수, 엇겨놓기수, 연계수, 산술 내장 함수, 뢰수, 재고율 지수, 경정 계수, 수동 토압 계수, 토크 계수, 시험 진동수, 비가역 함수, 색통수, 승마 선수, 오른쪽 공격수, 타석수, 주거 비용 지수, 폐영역 회수, 연속 변형 함수, 마찰곁수, 쌍곡선 여현 함수, 도매 물가 지수, 비벌수, 단위 환산 계수, 선행 변수, 표면 상수, 행복수, 조화급수, 유효 교차 계수, 복당 평균 이유 자돈 수, 사수, 선발 투수, 등산임수, 불완전 정의 논리 함수, 바이패스 계수, 시스템 매개 변수, 미분 가능 지수 예시 함수, 활동도곁수, 앉은장수, 십진수, 상록 침엽수, 송도 오이 장수, 표본 상관 계수, 착수 미수, 옹근어깨수 .

[머신러닝] 의사결정나무(Decision tree) -2 : CART(Classification And Regression Trees)와 지니지수(Gini index) 활용사례, 계산

의사결정나무에서 중요하게 알아야 할 것은 1) '어떻게 나무를 키울것인가?' 2) '불필요한 것들을 어떻게 쳐낼 것인가?'이다. 그중, 재귀적 분할 의사결정나무 알고리즘은 1)'어떻게 나무를 키울 것인가?'에 대한 내용에 해당한다. 즉 나무를 만드는 과정으로, 그 방법에는 CART, C4.5, CHAID가 있다. 또한 앞에서 정리한 내용처럼 의사결정나무에서 나무를 만들 때는 불순도가 줄어드는 방향으로 가지를 형성해나가야 하기 때문에 '불순도 알고리즘'에 대한 내용을 같이 엮어서 알아두어야 한다.

* 불순도 알고리즘 : 의사결정나무를 만들어나갈 때 클래스를 정확하게 구분해줄 수 있는 분류기준을 찾는 것이 중요하다. 즉, 이 데이터를 어떤 기준으로 분류했을때 동일한 객체들로만 잘 모아지게 할 수 있을까?를 고려해서 분류기준을 찾는것이 중요한데, 이때 불순도 알고리즘을 사용하여 현재 집단에 어느 정도 다른 객체들이 섞여있는지 확인하고 불순도가 낮은 쪽으로 가지를 형성해나가게 된다.

📌 CART(Classification And Regression Trees)

CART는 가장 널리 사용되는 의사결정나무 알고리즘으로, 이름에서도 알 수 있듯이 분류와 회귀 나무에서 모두 사용할 수 있다. 불순도를 측정할 때 목표 변수(y)가 범주형인 경우 지니 지수를 사용하고, 연속형인 경우 분산을 사용하여 이진 분리를 한다.

➰ 지니지수(Gini index)

CART에서 사용하는 불순도 알고리즘인 지니 지수는 '불확실성'을 의미한다. 즉, 지니지수는 얼마나 불확실한가? (=얼마나 많은 것들이 섞여있는가?)를 보여준다. 따라서 지니 지수가 0이라는 것은 불확실성이 0이라는 것으로 같은 특성을 가진 객체들끼리 잘 모여있다는 의미이다.

지니지수 그래프

또한 지니지수는 통계학의 복원 추출 개념을 사용하기 때문에 식에 제곱이 들어간다. 한 번만 측정하는 것은 우연히 그 결과가 발생할 수 있기 때문에 최소한 두 번은 측정해봐야 정확하게 알 수 있다는 의미로 제곱을 해준다고 생각하면 된다. 어떤 집단에 한가지 특성을 가진 객체만 있을수록 그 집단을 한마디로 설명하기 좋다. 따라서 그룹 내에 있는 구성원들의 특성이 동일해질수록 지니 지수는 낮아지고, 다양한 구성원들이 섞여있을수록 지니 지수가 높아진다.

➰ 지니지수 예시

옷 쇼핑몰을 운영하고 있는 A 씨가 쇼핑몰 고객들 중, 충성고객(LC : loyal customer)과 이탈 고객(CC : churm customer)을 구분하는 규칙을 만들어서 이탈할 것으로 예상되는 고객들에게 이탈 방지를 위한 조치를 취하려 한다. 이때 총 10명의 고객을 대상으로 (성별 / 결혼 유무) 중 어느 조건(분류 기준)으로 나눠야 이탈 고객(빨간색)만 잘 지수 예시 분류할 수 있을지 알아보자.

〰️ '성별'을 기준으로 분류했을 때의 지니 지수

〰️ '결혼 유무'를 기준으로 분류했을때의 지니지수

해당 집단을 '성별'에 따라 분류했을 때는 지니 지수가 0.5에서 0.167으로 감소했고, '결혼 유무'에 따라 분류했을때는 지니지수가 0.5에서 0.48로 감소했다. 따라서 이탈 고객(빨간색)을 파악하기 위해서는 '성별'에 따라 해당 집단을 분류하는 것이 좋다.

【지수・로그 함수】 실생활 활용 사례 총정리

지수함수는 그 크기에 비례해서 값이 증가하는 함수입니다. 크면 클수록 더 빨리 증가하고 작으면 작을수록 더 느리게 줄어드는 특성이 있습니다.

한국어에는 '기하급수적'이라는 말이 있는데요. 지수함수의 증가는 딱 이 '기하급수적'이라는 말이 어울리는 함수입니다. 증가 속도가 점점 가속되니까요.

지수・로그 함수는 실생활에서 어떻게 쓰이고 있을까?

지수・로그 함수가 실생활에서는 어떻게 쓰이고 있을까요?

아쉽지만 우리가 마트에 가서 물건을 사고 가격 계산에 덧셈과 곱셈을 활용하는 것처럼 직접 지수함수를 활용하는 경우는 매우 드뭅니다.

대신 지수함수를 이용해서 지수함수는 실제 생활에서 볼 수 있는 기하급수적인 상황을 설명하거나 예측할 때 주로 활용되고 있습니다.

로그의 경우는 큰 수를 사람이 인지 하기 쉬은 척도로 만드는데 자주활용되고 있습니다.

어떤 상황들이 있는지 같이 확인해볼까요?

바이러스의 확산 예측(보건 복지 영역의 활용 사례)

암세포 전이 속도 예측(의학 영역에서 활용 예)

스마트폰 보급 및 판매량의 예측(IT 산업 활용 사례)

종이를 12번 이상 접기 어려운 이유 설명

인터넷의 정보를 완전히 삭제하는 것이 어려운 이유 설명

복리 수익의 예측(금융 영역 활용사례)

지수 함수 실생활 활용 사례

바이러스의 확산 예측(보건 복지 영역의 활용 사례)

바이러스-확산-수-지수함수-실생활-활용-사례

코로나 19가 전세계에 퍼지게 된 팬데믹 상황은 잊기 어려운 기록입니다. 이 과정에서 많은 곳에서 감염자 수의 예측을 보도했었는데요. 일반적으로 바이러스의 확산은 일반적으로 기하급수적으로 증가합니다.

단순히 접촉만해도 감염이 될 수 있기 때문에 감염자가 늘어날 수록 접촉의 수도 급속히 늘어나기 때문이죠. 이런 상황에서 감염자의 수를 계속 예측하는데 지수함수과 활용되었습니다.

인구 증가의 예측

인구-증가-지수함수-실생활-활용-사례

전세계의 인구는 지수 예시 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 2022년을 기준으로 약 79억명이 지구에 살고 있는 것으로 집계되었습니다.

물론 한국을 포함한 일부 국가에서는 오히려 인구가 주는 현상도 발견되고 있지만 지구 전반에서는 매우 빠른 속도로 인구가 증가하고 있기 때문에 식량 문제와 환경 문제를 걱정하는 학자들이 많습니다.

이런 인구 증가를 예측하는데도 지수함수가 활용됩니다.

참고로 전세계에서 인구가 가장 많은 것은 중국이지만 2030년에는 인도의 인구가 중국을 추월할 것으로 예상하고 있습니다.

침입종의 번식 예측

황소 개구리는 사실 외래종으로 초기에는 먹이사슬에서 벗어나 있어서 급속하게 개체수가 늘어났습니다. 그 번식 속도가 너무 빨라서 학자들이 우려를 할 정도였습니다. 이런 상황에서 황소 개구리의 개체가 늘어나는 수를 예측할 수 있는 것 역시 지수 함수로 할 수 있습니다.

다만 현재는 황소 개구리의 개체는 많이 줄어든 상태입니다. 처음에 낮설어했던 한국의 종들이 먹이로 인식하면서 먹이사슬에 포함되면서 자연스럽게 개체가 줄어든 것으로 보고 있습니다.

숲의 화재 피해 범위 예측

숲-화재-범위-지수함수-실생활-활용-사례

숲에서 불이 나기 시작하면 화재 범위가 점점 빠른 속도로 확산되며 이 범위를 예측하는데 지수함수를 활용할 수 있습니다(화재 피해 범위는 연소 시간과 지수적인 관계가 있는 것으로 밝혀졌습니다).

암세포 전이 속도 예측(의학 영역에서 활용 예)

암은 여전히 가장 무서운 질병 중 하나입니다. 암세포가 다른 자신을 계속 복제하기 때문에 암세포가 늘어나는 속도는 지수 예시 세포가 늘어날 수록 점점 빨라집니다. 암세포의 분열 속도 역시 지수함수로 예측을 할 수 있습니다.

스마트폰 보급 및 판매량의 예측(IT 산업 활용 사례)

스마트폰-보급-지수함수-실생활-활용-사례

스마트폰의 판매수는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 점점 활용 되는 분야가 늘어나고 일상화되면서 사용 연령층도 늘어나고 있습니다. 이런 스마트폰의 보급이나 판매량 역시 지수함수를 통해 예측해볼 수 있습니다.

핵 연쇄 반응의 시뮬레이션

화학 반응은 지수적인 증가를 보여주는 경우가 많습니다. 우라늄의 원자도 여기에 포함이 되는데요. 우라늄 원자의 핵은 외부에서 중성자 충격을 받을 경우 핵은 크기와 모양이 같은 두 부분으로 쪼개집니다. 이 과정에서 엄청난 열을 방출합니다.

이렇게 쪼개지는 우라늄 원자가 늘어날 수록 쪼개지는 수가 늘어나면서 방출되는 열도 늘어나겠죠? 우라윤 원소가 완전히 소모될 때까지 계속되는기 때문에 하나의 핵 반응에 의해서 방출되는 에너지가 무려 200메가 전자 볼트 정도로 매우 높다고 합니다.

이런 핵의 연쇄반응을 시뮬레이션 하는데 지수함수를 활용할 수 있습니다.

식품 부폐 속도의 예측

빵-곰팡이-지수함수-실생활-활용-사례

곰팡이, 박테리아, 효모 등과 같은 미생물 등은 식품을 상하게 합니다. 부패 과정은 온도, 습기, 성장을 방해하는 기타 요소 등에 따라 다릅니다.

하지만 일반적으로 미생물 등이 증식하는 속도는 기하급수적으로 늘어납니다. 따라서 지수함수를 이용해서 속도를 상황별로 예측해볼 수 있습니다.

종이를 12번 이상 접기 어려운 이유 설명

종이는 접을 때마다 두께가 기하급수적으로 늘어납니다. 두께가 0.001cm인 종이를 계속 반으로 접어나가면

지수함수를 활용하면 종이를 접은 횟수에 따라서 두께가 늘어나는 정도를 그래프로 표현할 수 있습니다. 이걸 통해 종이를 여러번 접는 것이 얼마나 힘든 일인지 설명하는 것이 쉬워집니다.

공개된 인터넷의 정보를 완전히 삭제하는 것이 어려운 이유 설명

인터넷-정보-삭제-지수함수-실생활-활용-사례

인터넷 공간을 활용하고 있는 사람들은 점점 많아지고 있습니다. 한 사람이 다른 사람에게 자료를 공유하고 특히 그것이 인기 있는 정보일 경우 공유수가 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다.

이 때문에 인터넷 상에 한 번 퍼진 정보를 지수 예시 완벽하게 추출하거나 삭제하는 것은 사실 상 불가능에 가까운 작업입니다.

데이터가 공유되는 양을 지수함수로 예측해보고 그래프로 표현할 수 있습니다. 이런 추세를 보여준다면 인터넷에 퍼지기 시작한 정보를 완전히 삭제하는 것이 왜 어려운지 쉽게 설명할 수 있습니다.

복리 수익의 예측(금융 영역 활용사례)

금융-지수함수-실생활-활용

은행에 예금이나 적금을 들 때 이자를 받는 방식은 크게 두 가지가 있습니다. 만약 두 가지 중 한 가지만 선택을 한다면 꼭 복리를 주는 상품을 선택해야 합니다.

단리는 원금에만 이자를 지급합니다. 따라서 매년 지급되는 이자가 똑같습니다. 하지만 복리의 경우 지급된 이자에도 이자를 붙여 줍니다. 따라서 매년 지급되는 이자가 점점 늘어나게 됩니다.

이 차이가 초기에는 매우 작아보이지만 시간이 지날 수록 큰 차이가 됩니다. 복리는 기하급수적으로 늘어나기 때문에 시간이 지날 수록 금액이 불어나는 폭이 매우 커집니다.

이런 특성 때문에 리스크 없이 받을 수 있는 은행의 복리 이자는 투자를 하는 사람에게 매우 유리합니다. 은행의 복리 상품은 많지도 않지만 있다고 해도 그 기간이 2년 미만인 경우가 대부분입니다.


복리의 힘을 잘 보여주는 스토리로 맨해튼을 판 인디언의 이야기가 있습니다.

인디언들은 1626년 맨해튼을 단돈 24달러(약 2만 4천원)에 팔았습니다. 정말 어리석어 보이죠? 하지만 만약 이 돈을 7.5% 복리를 주는 상품에 투자를 했다고 지수 예시 가정하면 24달러는 2020년에 약 57조 달러 정도가 되었을 것이라고 합니다. 미국의 2018년 국내 총생산이 20조 달러였다고 하니 정말 어마어마한 금액입니다.

하지만 단리 상품에 투자를 했다면 인디언들이 받는 돈은 733달러에 불과하다고 하니 시간이 지날 수록 복리의 수익률이 훨씬 커진다는 것을 알 수 있습니다.

자본주의라는 체제의 단점은 자산을 소유하지 못한 사람과 그렇지 못한 사람의 빈부격차가 점점 커진다는 것입니다. '부익부 빈익빈'이라는 단어가 이것을 잘 표현하고 있습니다.

하지만 자산을 가지고 있는 것이 유리하다는 것과 복리의 힘을 이해하고 제대로만 활용한다면 누구나 부자가 될 수 있는 기회가 있다는 장점 역시 있습니다.

복리의 핵심은 시간이 길어질수록 수익률이 급격히 높아진다는 것이었습니다. 따라서 복리 예금이든 투자든 가능한 빠르게 시작하는 것이 유리합니다.

하지만 자산을 잃는 경우는 복리의 효과를 누릴 수 없기 때문에 손실을 가능한 줄일 수 있는 방법을 파악하는 것이 투자에 있어서 가장 중요한 부분입니다 .


0 개 댓글

답장을 남겨주세요