공통 리스크와 상관관계

1. 조합 전에 정할 네 가지

1) 진학 실패 허용도

• 0에 가깝게 낮음: 올해 반드시 진학, 재수 불가
• 낮음: 가능하면 올해 진학, 한 장 정도는 소신·위험 단계도 검토 가능
• 중간: 선호 대학을 위해 일부 불합격 위험 수용
• 높음: 원하는 대학이 아니면 재수·반수도 가능

2) 효용의 우선순위

• 대학 간판 우선
• 전공 우선
• 지역·생활비 우선
• 취업·자격증·교직 등 진로 구조 우선
• 합격 자체 우선

3) 후보의 합격 범위

합격예측을 한 점이 아니라 다음 범위로 정리합니다.

• 안정 단계 후보: 불리한 가정까지 반영해도 비교적 여유가 남음
• 적정 후보: 일반적인 가정에서 합격권이나 모집인원·표본 변화에 영향받음
• 소신 후보: 유리한 충원·지원분산이 필요하거나 합격선 부근
• 상향 후보: 현재 자료상 불합격 쪽이 우세하지만 구조적 기회가 있음

이 명칭은 개인 내부 기준입니다. 이대로의 안정·적정·소신·위험 단계와 섞어 쓰지 않습니다.

4) 상관관계

세 대학이 모두 수학 반영이 높고 영어 감점이 큰 구조라면 같은 약점 때문에 동시에 불리합니다. 반대로 내 강점이 다른 방식으로 반영되는 대학을 섞으면 모델 리스크를 일부 분산할 수 있습니다.

쉬운 예시

공통 리스크가 큰 조합

• 세 곳 모두 수학 가산점에 크게 의존
• 세 곳 모두 모집인원 3명 이하
• 세 곳 모두 한 합격예측 서비스에서만 적정
• 세 곳 모두 같은 수준대의 인기 학과

이 경우 한 가정이 틀리면 세 곳이 함께 흔들릴 수 있습니다.

리스크를 나눈 조합

• 한 곳은 수학 반영비율이 높은 대학
• 한 곳은 탐구 상위 1과목 반영 대학
• 한 곳은 모집인원이 비교적 크고 충원이 꾸준한 대학

단, 모든 후보는 합격하면 진학할 의사가 있어야 합니다.

스트레스 질문

1. 수시이월이 예상보다 적어도 조합이 유지되는가?
2. 탐구 변표가 불리하게 확정되어도 한 장은 남는가?
3. 합격예측 표본이 막판에 강해져도 감당 가능한가?
4. 한 장이 소수 모집단위라면 다른 두 장도 변동성이 큰가?