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(팟캐스트) NAVIGATING VALUE IN DYNAMIC MARKETS WITH ROBERT SHILLER, JEREMY SIEGEL, AND TOM HAINES (1)
Archive (a work in progress)읽을거리-책, 구루들의 이야기

(팟캐스트) NAVIGATING VALUE IN DYNAMIC MARKETS WITH ROBERT SHILLER, JEREMY SIEGEL, AND TOM HAINES (1)

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돌연변이
2024.10.23조회수 11회
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돌연변이
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지혜로운 사람이 되고 싶습니다. "I may be paranoid, but not an android"


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팟캐스트: Navigating Value in Dynamic Markets With Robert Shiller, Jeremy Siegel, and Tom Haines (Ep. 63) – Advisor Mentorship Podcast (blubrry.net)

유튜브영상: Navigating Value in Dynamic Markets With Robert Shiller, Jeremy Siegel, and Tom Haines (Ep. 63) - YouTube


chat GPT를 통해 번역했습니다.


게스트소개:


로버트 쉴러

로버트 쉴러 미국 예일대 교수 (AP=연합뉴스DB)

예일대 경제학 교수이자 예일 경영대학원 금융학 교수이다. 금융시장, 행동경제학, 거시경제학, 부동산, 대중의 도덕적 판단 등에 관해 전방위적 글을 쓰는 세계적 경제학자이자 실천가다. '뉴욕타임스'에 칼럼 '경제적 시각'을 정기적으로 기고하는 그는 누리엘 루비니, 스티븐 로치와 함께 '월가 비관론자 3인방'으로 불리며, 거품경제의 몰락을 예언하여 주목을 끌기도 했다. 칼럼 등을 통해 오바마 정부에 보낸 냉철한 의견들은 매번 미국 정부와 미국 국민 모두에게 큰 반향을 얻고 있다. 1980년부터 미 경제분석국 연구위원으로 활동하면서 세일러와 행동금융학 워크숍을, 애커로프와 행동 거시경제학 워크숍을 십여 년간 공동으로 진행하고 있으며 2013년 유진 파마, 라스 피터 핸슨 등과 함께 금융 시장 예측에 대한 공로로 노벨 경제학상을 수상하였다.(교보문고 참조)


제레미 시겔:

사진: 제레미 시겔 와튼 스쿨 교수

세계적으로 권위를 인정받는 증권 시장 분석가 겸 장기 투자 이론가. 1976년부터 30년이 넘는 기간 동안 펜실베이니아 대학 재무학 교수로 재직하고 있으며, 미국 산업연구소 소장으로 활동하고 있다. 워런 버핏의 친구이자 조언가이기도 한 그는 우수한 연구 실적과 교수 능력으로 학계 안팎에서 30여 차례 우수 교수에 선정되었다. 1993년에는 가치 투자의 아버지 벤저민 그레이엄과 데이비드 도드를 기리는 ‘그레이엄과 도드 상’을 받았으며, 2003년에는 미국 증권업 협회에서 주는 ‘탁월한 리더십 상’을 수상했다. 인터넷주 버블 당시 과거 증권 시장의 역사적 분석을 통해 ‘현 증시는 과대평가됐다’는 주장을 공개적으로 밝혀 화제가 되었던 그는 각종 세미나와 컨퍼런스의 연사로도 유명한데, 2007년에는 미래에셋의 초청으로 한국을 처음 방문하기도 했다. 대표적인 저서로는 『장기 투자 바이블(Stocks for the Long Run)』을 비롯해 『투자의 미래(The Future for Investors)』, 『월스트리트 혁명(Revolution on Wall Street)』 등이 있다.(교보문고 참조)




Jeremy Hauser(Host): Welcome to the InsureMonk Advisor Mentorship Podcast with Vice President Jeremy Hauser. People are calling 2024 the year of value, but if you're like me, you might be wondering, where exactly is this value? Well, let's turn to the experts for answers. In this week's episode of the Advisor Mentorship Podcast, I'm your host, Jeremy Hauser, and we’re joined by an all-star academic panel alongside Tom Haines from the Annexus Group.


Jeremy Hauser(사회자): InsureMonk의 Advisor Mentorship 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 저는 부사장 제레미 하우저입니다. 사람들이 2024년을 '가치의 해'라고 부르고 있지만, 저처럼 '그 가치가 정확히 어디에 있는 걸까?'라고 궁금해하시는 분들이 있을 겁니다. 그래서 오늘 전문가들에게 그 답을 들어보려 합니다. 이번 주 Advisor Mentorship 팟캐스트에서는, 호스트인 저 제레미 하우저와 함께 Annexus Group의 톰 헤인스 그리고 올스타 학술 패널이 참여합니다.


사회자: Professor Robert Shiller is an American author, economist, and academic who won the Nobel Prize in Economics in 2013 and created the Case-Shiller Index, which tracks trends in home prices. We are also joined by Jeremy Siegel, an author and American economist who holds the Russell E. Palmer Professorship of Finance at the Wharton School of the University of Pennsylvania. He frequently appears on CNBC and other networks to provide commentary on the economy and financial markets. Both professors earned their PhDs from MIT, and gentlemen, it’s a true honor to have you with us today. How are we doing? Doing well? Great to hear. We’re definitely going to share some valuable insights today. It’s also an honor to have Tom Haynes from Annexus with us. Before we dive into the topics we have lined up, many people might not know that you two have a history together. You’ve known each other for quite some time. So, as we start this podcast, and since today is May 3rd, with some reports just out and this episode airing later in May, Professor Siegel, could you share a memorable event or moment you’ve had with Professor Shiller?


사회자: 로버트 쉴러 교수님은 미국의 작가이자 경제학자이며, 2013년에 노벨 경제학상을 수상하셨고 주택 가격 동향을 제공하는 케이스-쉴러 지수를 만드셨습니다. 또한 저희는 제러미 시겔 교수님도 모셨습니다. 그는 저서도 출간한 경제학자이며, 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 러셀 E. 팔머 금융학 교수직을 맡고 계십니다. 시겔 교수님은 CNBC 등 여러 매체에서 경제와 금융 시장에 대한 논평을 정기적으로 제공하고 계십니다. 두 교수님 모두 MIT에서 박사 학위를 받으셨는데요, 오늘 두 분을 모시게 되어 정말 영광입니다. 오늘 기분이 어떠신가요? 잘 지내고 계시죠? 오늘 정말 많은 좋은 인사이트를 나눌 수 있을 거라 확신합니다. Annexus의 톰 헤인스님도 모시게 되어 기쁩니다. 오늘 다양한 주제로 논의하기 전에, 많은 분들이 두 분이 오랜 인연이 있다는 사실을 모를 수도 있을 것 같습니다. 두 분은 꽤 오랜 시간 알고 지내셨죠. 그래서 팟캐스트를 시작하면서, 오늘이 5월 3일인데, 금요일에 몇몇 보고서가 나왔고 이 에피소드는 5월 말에 방송될 예정입니다. 시겔 교수님, 쉴러 교수님과 함께한 기억에 남는 순간이 있으면 말씀해주시겠습니까?


시겔: Oh, we've shared so many moments together. I mean, the first one that comes to mind is the day we met 57 years ago, on the first day of graduate school at MIT. We've spent time with our families together—vacationing in places like the Poconos and the Jersey Shore. So, there are countless fond memories of both our families being together and our intellectual journey together over more than half a century. It’s been incredible.


시겔: 아, 저희가 함께한 순간이 너무 많죠. 첫 번째로 떠오르는 건 57년 전, MIT 대학원 첫날 만났던 순간입니다. 저희 가족들과 함께 지냈던 시간들—포코노스와 뉴저지 쇼어에서 함께한 휴가들 같은 것들이요. 우리 두 가족이 함께한 소중한 기억들과, 지적으로도 반세기 넘게 함께 해온 그 모든 순간들이 정말 많습니다. 정말 멋진 시간이었어요.


사회자: Wow, that's amazing—longer than I’ve been alive! You two have certainly known each other for quite some time. How about you, Bob? Is there any particular moment or story that stands out when you think about your relationship with Siegel?


사회자: 와, 정말 대단하네요. 제가 태어난 것보다 더 오래 알고 지내셨군요! 두 분이 서로를 아주 오랫동안 알고 지내신 게 확실하네요. 그럼, 쉴러 교수님은 어떠세요? 시겔 교수님과의 관계를 떠올리며 특별히 기억에 남는 순간이나 이야기가 있나요?


쉴러: Yeah, I've been thinking about that. One thing that comes to mind—and I may be sharing it to illustrate my approach to narratives and stories—is that most of what we go through in life fades from memory, but some moments stand out and become part of our long-term memories. One of those moments for me is the moon landing in 1969. Apollo 11 dropped off astronauts on the moon, and they walked on the surface, which was broadcast live. That's a memory that’s shared by almost everyone who was alive at that time.


쉴러: 네, 저도 그 부분에 대해 생각해봤습니다. 떠오르는 한 가지는, 제 이야기와 서사에 대한 태도를 설명하기 위해 말하는 것일 수도 있지만, 인생에서 우리가 겪은 대부분은 잊혀지지만, 몇몇 순간은 오랫동안 기억에 남는다는 거예요. 저에게는 1969년의 달 착륙이 그런 순간 중 하나입니다. 아폴로 11호가 달에 우주비행사들을 내려주고 그들이 달 표면을 걸었던 장면이 생중계되었죠. 그때 살아 있던 거의 모든 사람의 기억 속에 남아 있을 겁니다. 저희 집에서 그걸 봤죠.


시겔: We watched it at my apartment, didn't we, Bob?


시겔: 제 아파트에서 함께 봤잖아요, 그렇죠, 밥?


쉴러: That’s what I was going to say. Yes, I asked Jeremy about it, and he didn’t remember at first. I had to check. Was this a false memory? No, I remember it very clearly. But I went and did some background checking. Back in those days, before mobile phones, I used to write letters to my parents. I told them Jeremy had invited me to his apartment to watch this unforgettable event on his television, since I didn’t have a TV. So it’s absolutely true that it happened.


쉴러: 그게 제가 말하려던 거예요. 맞아요, 제가 제레미에게 물어봤는데 처음엔 기억을 못 하더라고요. 그래서 확인해 봤어요. 이게 잘못된 기억인가 싶었지만, 아주 분명하게 기억하고 있었어요. 그래서 몇 가지 배경 조사를 해봤어요. 그때는 휴대전화가 없던 시절이라, 부모님께 편지를 쓰곤 했거든요. 그때 제레미가 저를 그의 아파트로 초대해서 이 절대 놓칠 수 없는 이벤트를 그의 TV로 보자고 했다고 부모님께 썼던 기억이 나요. 제가 TV가 없었거든요. 그래서 그건 분명히 사실이었어요.


시겔: Right. I know we watched it together, but I just couldn’t remember exactly where. That shows how far back we go. I have memories of Bob and me studying together in the MIT library, which was connected to the economics department. I remember it closed at 11 p.m., so we’d walk the long corridors of MIT to the Student Center, which was open 24 hours, and continue studying there. We’d grab a snack and keep working. There are just so many memories going back all these years. It’s incredible.


시겔: 맞아요. 같이 봤던 건 확실하지만, 어디서 봤는지는 기억이 가물가물했어요. 그게 우리가 얼마나 오랜 시간을 함께했는지를 보여주네요. 밥과 제가 MIT 도서관에서 같이 공부했던 기억이 나요. 그 도서관은 경제학과와 연결되어 있었죠. 도서관이 밤 11시에 문을 닫았고, 우리는 MIT의 긴 복도를 따라 24시간 열려 있는 학생 센터까지 걸어가서 공부를 계속했어요. 간단한 간식을 먹으며 공부를 이어갔죠. 정말 오랜 세월 동안 함께한 많은 기억들이 있어요. 정말 놀랍습니다.


2020년 예측에 대하여


사회자: Yes, decades of memories. And I know Tom mentioned this before we started recording—what’s interesting is that you two haven’t done an event together in quite some time. The last time was around 2020, during a rather turbulent period globally, and especially in the U.S. Back then, both of you made some noteworthy predictions during a webinar. Professor Siegel, you predicted high inflation, warning that it would depend on how well COVID was controlled, but you foresaw significant inflation. Professor Shiller, you predicted that international equities would perform well following the pandemic. Now, four years later, how have those predictions played out?


사회자: 네, 수십 년에 걸친 기억들이죠. 그리고 톰이 녹음 전에 얘기했듯이, 두 분이 같이 한 이벤트가 꽤 오랜만이라고 들었습니다. 마지막으로 함께한 건 2020년쯤이었죠. 당시 전 세계적으로, 특히 미국에서는 매우 혼란스러운 시기였어요. 그때 두 분이 한 웹 세미나에서 중요한 예측을 하셨죠. 시겔 교수님께서는 인플레이션이 크게 상승할 것이라고 예측하셨는데, 그게 COVID가 어떻게 통제되느냐에 따라 달라질 것이라고 하셨죠. 반면, 쉴러 교수님께서는 팬데믹 이후 국제 주식이 좋은 성과를 낼 것이라고 예측하셨습니다. 그로부터 4년이 지난 지금, 그 예측들은 어떻게 이루어졌나요?


시겔: Well, regarding inflation, given that my specialty is monetary theory and policy, I saw the explosion of the money supply and knew that, within 12 to 18 months, we were going to experience significant inflation. I was warning about it on CNBC and various other programs. This was based on what I've studied, learned, and taught for nearly 50 years as a college professor. So, that prediction definitely materialized. It wasn’t temporary either; it lasted for a couple of years, and we've had to bring it down. And we have, but not without some pain. The American public has felt the impact, with prices rising faster than wages. So, that was a key economic prediction, and it played out just as expected.


시겔: 인플레이션에 관한 한, 제 전문 분야가 통화 이론과 정책이기 때문에, 당시 돈 공급이 급격히 증가하는 걸 보고, 12개월에서 18개월 후에 우리는 상당한 인플레이션을 겪게 될 거라고 알았어요. 그래서 CNBC를 비롯한 여러 프로그램에서 그 점을 경고했었죠. 제가 50년에 가까운 시간 동안 연구하고 가르쳐 온 지식을 바탕으로 한 예측이었습니다. 그 예측은 확실히 적중했습니다. 일시적인 것이 아니라 몇 년간 지속될 것이라고 했고, 결국 인플레이션을 억제해야 했습니다. 그리고 어느 정도 억제되었지만, 그 과정에서 고통을 겪었죠. 미국 대중들도 가격이 오르고 임금은 그만큼 오르지 않아 어려움을 겪었어요. 그래서 그 예측은 매우 중요한 경제적 예측이었고, 그대로 실현되었습니다.


사회자: I’d say you were spot on. And, Professor Shiller, you also had a bold prediction, particularly about international equities. At the time, the U.S. economy was doing exceptionally well, right up until around April 2020. You suggested looking at opportunities outside the U.S. How do you think that has panned out, and where do we stand today?


사회자: 정말 정확한 예측이었네요. 그리고 쉴러 교수님, 당시 국제 주식에 대해 대담한 예측을 하셨죠. 2020년 4월까지 미국 경제는 매우 호황이었는데, 그때 미국 밖에서 기회를 찾아보는 것이 좋겠다고 말씀하셨습니다. 그 예측은 어떻게 되었고, 현재 상황은 어떤가요?


쉴러: Well, the forecasts I give are long-term, so we've only had about four or five years since that last appearance together. I think my point is more in line with my latest book, Narrative Economics. In it, I emphasize something that many of us have considered—the idea that stories have a life of their own. They are like viruses; they spread, evolve, and persist. Sometimes they fade away for a while, only to reappear in a new, mutated form. I believe we’re still living in the narrative of Paul Volcker's strict policies that ended the inflation crisis. That story has influenced the recent inflation as well.

As for international equities, I wasn’t offering a precise forecast on stock market returns. It’s a complicated landscape with multiple narratives at play simultaneously. I think Jeremy and I don’t fundamentally disagree on this. I recall discussing bubbles with Jeremy, and I’m reminded of his book, The Future for Investors. The subtitle of his book, 'Why the Tried and True Triumph Over the Bold and the New,' really captures the essence of our current situation. There's a lot of excitement around technology and AI right now, and that excitement is driven by narratives. People love the story of AI, particularly in the U.S., where we take pride in our advancements in information technology. But we must remember that it is, at its core, a story.


쉴러: 제 예측들은 장기적인 것이기 때문에, 저희가 함께 했던 마지막 출연 이후로는 4~5년밖에 지나지 않았습니다. 저는 최근 출간한 Narrative Economics에서 강조한 점과 맥락을 같이한다고 생각합니다. 그 책에서 저는 많은 사람들이 생각해온 것—즉, 이야기는 그 자체로 생명력을 가진다는 점을 강조합니다. 이야기는 바이러스와 같아서 퍼지고, 진화하며, 오랫동안 지속됩니다. 그러다 한동안 사라졌다가 변형된 형태로 다시 나타나기도 합니다. 저는 우리가 아직도 폴 볼커의 강력한 정책이 인플레이션 위기를 끝냈다는 서사 속에 살고 있다고 생각해요. 그 이야기가 최근의 인플레이션에도 영향을 미쳤다고 봅니다. 국제 주식에 대해서는 정확한 예측을 한 건 아닙니다. 그건 매우 복잡한 상황이고, 여러 서사들이 동시에 작용하고 있어요. 제레미와 저는 이 부분에서 큰 이견이 없다고 생각합니다. 제가 제레미와 버블에 대해 이야기했던 것이 기억납니다. 그리고 그의 책 The Future for Investors를 다시 꺼내 보았어요. 그 책의 부제는 'Why the Tried and True Triumph Over the Bold and the New('시도되고 진실한 것이 대담하고 새로운 것을 이기는 이유)'인데, 이 부제는 우리가 처한 현재 상황을 정확히 설명합니다. 기술과 AI에 대한 많은 흥분이 있습니다. 사람들은 AI에 대한 이야기를 사랑하죠. 특히 미국에서는 정보 기술 발전에 대한 자부심이 큽니다. 그러나 우리는 그것이 결국 하나의 서사라는 점을 기억해야 합니다.


Magnificent Seven(AI)의 강세에 대하여


사회자: That’s a great point, and it leads us perfectly into something I wanted to bring up with both of you and Tom. Actually, Tom joined the podcast back on episode 54, and one of the key topics that captured the audience’s attention was The Magnificent Seven. This was a major discussion point late last year, and it generated a lot of interest from our listeners. Tom, would you like to give a brief overview of The Magnificent Seven and your thoughts on that, along with the other 493 stocks? A quick refresher for our two guests.


사회자: 정말 좋은 말씀입니다. 그 이야기는 제가 두 분과 톰에게 말씀드리고 싶었던 주제로 자연스럽게 연결됩니다. 사실, 톰은 팟캐스트 54회에 출연했었는데, 그때 많은 청중들이 가장 관심을 가졌던 주제 중 하나가 The Magnificent Seven이었어요. 작년 말에 방영된 이 에피소드에서 정말 많은 사람들이 그 주제에 대해 더 알고 싶어 했죠. 톰, The Magnificent Seven에 대한 짧은 개요와 그 외 493개 주식에 대한 생각을 두 게스트 분들께 간단히 설명해주시겠어요?


톰: You're absolutely right, Jeremy, and Professor Shiller, I’ve actually paraphrased you quite a bit. I highlighted that it was becoming clear that The Magnificent Seven is a narrative. Over the last decade, we’ve seen similar narratives, like the FAANG stocks, and now we’re seeing a shift towards The Magnificent Seven. I echoed much of what you said—that this narrative could drive potential momentum and even lead to irrational exuberance. That’s not to say that AI won't fundamentally redefine society, much like the Internet did. Professor Siegel has mentioned that in our conversations as well. But the question remains: is this sustainable? When we consider the normalization of the economy, we have to ask ourselves whether the other 493 stocks will lack long-term strength. Maybe not in 2023 or even in the early parts of 2024 or 2025, but in the long term, is it sustainable? That’s what we discussed, and I wouldn’t have had those insights if I hadn’t read your book, Professor Shiller, and connected the dots. So, it’s great that you’re bringing this perspective today.


톰: 제레미, 맞는 말씀입니다. 그리고 쉴러 교수님, 제가 실제로 교수님의 말씀을 많이 인용했습니다. 저는 The Magnificent Seven이 점점 더 하나의 서사로 자리 잡고 있다는 점을 강조했어요. 지난...

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We wondered, “Are we sinking into a black hole?” But it became pretty obvious, maybe a month or two after the vaccine was confirmed in the fall of 2020, that we weren’t headed into a black hole. Unemployment, which had been around 14%, started to drop significantly. The economy bounced back. We wrote the article in the spring of 2021 because, by then, it felt like the economy was booming. It was everywhere—the economy, the companies we spoke to, and the unemployment rate—all signs pointed to a strong recovery. But the Fed wasn’t adjusting. They were still buying, I think, around $120 billion a month in securities, which may have reduced to about $95 billion by that time, and rates were still at zero. I believe that if they’d had a clean slate, they would have never been buying bonds to that extent given the economic conditions. But, in my opinion, they were trapped by forward guidance. 솔직히 말해서, 우리는 모두 COVID로 인해 약 3년 동안 잘못된 판단을 했다고 생각합니다. 저 역시 마찬가지였고, 처음에 이 일이 발생했을 때 우리는 “우리가 블랙홀에 빠지고 있는 것일까?”라고 궁금해했습니다. 하지만 2020년 가을에 백신이 확인된 지 한두 달 후쯤에는 우리가 블랙홀로 향하고 있지 않다는 것이 꽤 명백해졌습니다. 실업률은 약 14%였는데, 급격히 하락하기 시작했고 경제는 회복되었습니다. 우리는 2021년 봄에 그 기사를 썼습니다. 그때쯤에는 경제가 활황을 띠고 있다는 느낌을 받았기 때문입니다. 경제와 우리가 이야기했던 기업들, 실업률까지 모든 곳에서 강력한 회복의 신호가 보였습니다. 하지만 연준은 조정하지 않았습니다. 그들은 여전히 월 약 1,200억 달러의 증권을 매입하고 있었고, 그때쯤에는 약 950억 달러로 줄었을 수도 있지만 금리는 여전히 제로였습니다. 제 생각에는, 만약 그들이 처음부터 다시 시작할 수 있었다면, 당시 경제 상황을 고려해 그 정도로 많은 채권을 매입하지는 않았을 것입니다. 하지만 제 판단으로는, 그들은 선제 안내에 묶여 있었습니다. It’s pretty incredible that we had to write the article because it was so obvious. It took 13 months from when inflation passed 2% for them to finally raise rates. During that time, they also bought $2 trillion worth of bonds. The reason I draw this analogy to today, although it’s quite different, is because back then I was very confident that they were wrong about inflation. 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Okay, Today, we’re still quite a bit above the target, with measurements showing somewhere between 2.5% and 3.25%, depending on the metric used. 그때 상황이 너무 명백했기 때문에 우리가 그 기사를 써야 했다는 것이 믿기지 않을 정도입니다. 인플레이션이 2%를 넘은 후, 금리를 올리기까지 13개월이 걸렸습니다. 그 기간 동안 연준은 2조 달러의 채권도 매입했습니다. 제가 오늘날과 그때를 비교하는 이유는, 그때는 연준이 인플레이션에 대해 잘못 판단하고 있다는 확신이 있었기 때문입니다. 통화 공급은 40% 증가하고 있었죠. 앞서 말했듯이, 당시 경제는 활황이었습니다. 하지만 이번 상황은 훨씬 미묘합니다. 다만, 저는 이 비대칭성을 보고 있습니다. 그때는 인플레이션이 목표를 넘어 8.5%까지 올라갔고, 3개월 더 지속되었지만, 그들은 여전히 금리를 제로로 유지하고 채권을 마구 사들였습니다. 그리고 마침내 그들이 움직였을 때, 금리를 25bp만 인상했습니다. 그리고 그들의 근거는 "인플레이션의 ‘흰자’를 봐야 한다(인플레이션 위협이 눈앞에 확실히 드러날 때 까지 기다린다)"는 것이었는데, 그때 인플레이션은 이미 3%, 4%, 심지어 5%에 이르고 있었습니다. 오늘날 우리는 여전히 목표치보다 꽤 높은 수준에 있으며, 측정 방식에 따라 2.5%에서 3.25% 사이로 나타납니다. The economy 스탠리드러켄밀러: They’ve come up with this, I guess, theory that monetary policy is restrictive due to real inflation rates. But I don’t really go by theory. I’m a market-driven person. Frankly, over the years, we’ve found that markets are better predictors than professors. When I look around, equities are at record highs, gold is at a record high, GDP is above trend, and bank earnings and forecasts look solid. We’re not seeing any signs of restriction. Crypto is going crazy—you name it. So, suddenly, the same group that insisted on "seeing the whites of inflation's eyes" and being data-dependent rather than forward-looking is now cutting rates by 50 basis points, not the quarter they started with, and we haven’t even hit the target yet. And this is all based on the theory that monetary policy is restrictive. What I’d say is this: I don’t have the same conviction I did in 2021, when we wrote that article, that the Fed is going to be wrong. But from a risk-reward perspective, it just doesn’t make sense to me at all to lay out the cards they have and commit to forward guidance again. What I was trying to say by comparing it to 2021 is that I just hope, if the data doesn’t support them—and it hasn’t so far since they started this narrative—they adjust this time and don’t get trapped by forward guidance as they did in 2021. 그들은 실제 인플레이션율 때문에 통화 정책이 긴축적이라는 이론을 내놓았습니다. 하지만 저는 이론에 의존하지 않습니다. 저는 시장에 기반을 둔 사람입니다. 솔직히 말해서, 우리는 수년간 시장이 교수들보다 더 나은 예측자라는 것을 알게 되었습니다. 주위를 둘러보면, 주식은 사상 최고치를 기록하고 있고, 금은 사상 최고치에 있으며, GDP는 추세를 웃돌고 있고, 은행 수익과 전망도 견고해 보입니다. 우리는 어떤 긴축의 징후도 보이지 않습니다. 암호화폐도 크게 상승하고 있습니다—말하자면 시장 전반이 그렇습니다. 그런데도, 인플레이션이 뚜렷하게 나타날 때까지 기다리겠다며 데이터에 의존하겠다고 했던 그들이 이제 50bp를 인하하고 있습니다. 처음에는 25bp로 시작했는데, 목표에도 아직 도달하지 않았죠. 이 모든 것이 통화 정책이 긴축적이라는 이론을 바탕으로 한 것입니다. 제가 말하고 싶은 것은 이겁니다: 저는 2021년에 그 기사를 쓸 때처럼 연준이 잘못 판단하고 있다고 확신하지는 않습니다. 하지만 위험과 보상의 관점에서, 그들이 이번에도 선제 안내에 얽매이는 것은 전혀 합리적이지 않다고 생각합니다. 제가 2021년과 비교한 이유는, 만약 데이터가 그들과 함께하지 않는다면—그리고 그들이 이 내러티브를 시작한 이후로 확실히 그렇지 않았습니다—이번에는 그들이 조정하고, 2021년처럼 선제 안내에 갇히지 않기를 바란다는 것이었습니다. 사회자: Listen, does this mean that you thought 50 basis points was an absolute mistake? And do you think that there is a risk of an inflationary spike in the way we saw in the 1970s? 그러니까, 50bp 인하가 완전한 실수라고 생각하신 건가요? 그리고 1970년대에 봤던 것처럼 인플레이션 급등의 위험이 있다고 보십니까? 스탠리 드러켄밀러: Yeah. Do you have the chart we talked about earlier? 네. 아까 이야기했던 차트가 있나요? 사회자: Let’s see if we can pull it up. It’s certainly a chart that investors have been paying attention to. 그걸 띄워볼 수 있을까요? 이 차트는 투자자들이 주목해 온 차트입니다. 스탠리 드러켄밀러: But even if we don’t have the chart, in the 1970s, inflation dropped from a remarkably similar level to where it was in 2021. 차트가 없더라도, 1970년대에 인플레이션이 2021년과 매우 비슷한 수준에서 내려갔었죠. Fed rates 스탠리 드러켄밀러: I think inflation peaked at 9% in 2021, and it was around 8% back in the seventies. Inflation dropped down to 3% as the Fed started easing due to the 1975 recession. The Fed began loosening policy, but inflation surged again, reaching a peak of about 12% when Volcker came in and aggressively curbed it. I’m not predicting that will happen, but easing into a financial market melt-up, given the fiscal policies we have in place, certainly poses a risk. I think it’s a mistake not to account for that risk. I don’t really understand the rush to cut by 50 basis points, and I think the market has already priced in a 97% chance of a rate cut at the next meeting, all due to Fed guidance. It’s funny—my friend Jim Grant, one of my favorite writers, once said, “They’re not data-dependent; they’re forward guidance-dependent.” And that’s exactly what they’re showing again. Look, he could be right, and I hope he is, but this is a big risk because if they’re wrong and inflation surges because monetary policy isn’t actually restrictive enough, combined with ongoing fiscal expansion, they might need to tighten again. If that happens,...
읽을거리-책, 구루들의 이야기
2024. 10. 17
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스탠리 드러켄밀러의 블룸버그 인터뷰: Fed Policy, Election, Bonds, Nvidia (24.10.17)

팟캐스트 Equity mate- Expert: Aswath Damodaran – Valuation 101: 모든 숫자는 스토리를 말해준다(240312).

Equity mate- Expert: Aswath Damodaran – Valuation 101: 모든 숫자는 스토리를 말해준다. 이 글은 Fine님의 남겨주신 댓글로 부터 작성하기 시작하였습니다. 원문: Expert: Aswath Damodaran - Valuation 101: Every number tells a story - Equity Mates Media 유튜브영상(https://youtu.be/RUJ-OvRicEM) 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다 Bryce: Equity Mates Investing 팟캐스트에 오신 걸 환영합니다. 투자 세계에서 가능한 것들을 탐구하는 방송입니다. 처음으로 이 방송을 들으신 분들께 큰 환영을 보냅니다. 저는 브라이스이고, 항상 함께하는 저의 투자 친구 렌이 함께합니다. 렌, 잘 지냈나요? Alec: 아주 잘 지냈어요, 브라이스. 이번 에피소드에 정말 기대가 됩니다. 우리는 지금 가치 평가의 대가와 이야기하게 됐거든요. 투자에서 아마 가장 어려운 부분이 개념적으로는 미래의 불확실한 가치에 대해 구체적인 숫자를 매기는 거라는 생각이 들어요. 저는 더 나은 평가를 위해 노력하고 있어요. 그리고 가치 평가에 대해 이 전문가만큼 잘 아는 사람은 전 세계에, 진짜로 아무도 없다고 생각해요. Bryce: 맞아요. 오늘 우리는 뉴욕 대학교 스턴 경영대학원의 재무학 교수이자 금융 업계에서 '가치 평가의 대가'로 알려진 아스와스 다모다란 교수님을 모시게 되어 정말 기뻐요. Alec: 그래요, 정말 기대됩니다. 교수님이 학생들에게 가치 평가를 어떻게 소개하는지, 그리고 본인이 대중화하거나 소개한 주요 개념들에 대해 이야기해볼 거에요. 그리고 오늘날의 시장에 대해서도 이야기하고, 물론 '매그니피센트 세븐'이라 불리는 미국의 대형 기술주들의 가치 평가에 대해서도 물어볼 예정입닏. 그중에 어떤 종목이 여전히 저평가되어 있는지 듣는 게 기대돼요. 그런데 본격적으로 들어가기 전에, 모든 분께 한 가지 알려드릴 게 있어요. Alec: 맞아요. 이 팟캐스트는 교육과 오락 목적을 위한 것입니다. 저희는 자격이 있지만, 여러분의 개인 재정 상황을 알지 못합니다. 따라서 모든 조언은 일반적인 것입니다. 이제 아스와스 다모다란 교수님과의 대화로 들어가 보겠습니다. Bryce: 아스와스 교수님, Equity Mates에 오신 걸 환영합니다. Aswath: 초대해 주셔서 감사합니다. Bryce: NYU에서 새로운 학생들이 올 때, 가치 평가를 가르칠 때 개념적으로 어디서부터 시작하시나요? Aswath: [00:02:16] 기본에서 시작합니다. 학생들에게 이미 기본을 알고 있다는 점을 설명하려고 합니다. 제가 할 수 있는 일은 그들의 상식에 구조를 제공하는 것뿐입니다. 말하자면, 가치 평가에는 이론이 없습니다. 가장 단순한 작업입니다. 무언가에 숫자를 매기는 것이죠. 두 가지 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다. 사업을 소유함으로써 얻을 수 있는 현금 흐름을 추정하거나, 다른 사람들이 유사한 사업에 얼마를 지불하고 있는지 살펴보는 것입니다. 여기에서부터 시작해서 세부 사항을 더할 수 있지만, 저는 기본에서 시작합니다. 그리고 나서, 여러분이 현금 흐름을 어떻게 산출하고, 위험과 시간을 어떻게 조정할지 고민할 거라는 걸 알지만, 그것들은 세부 사항입니다. 수업 내내 큰 그림의 관점을 가지고 가는 것이 중요합니다. 기본에서 시작해 점차 발전시키는 것이죠. Alec: 정말 간단하게 말씀하시네요. 하지만 저는 이게 투자에서 가장 어려운 부분이라고 생각해요. Aswath: [00:03:10] 아니에요. 투자와 인생을 혼동하고 계신 것 같아요. 인생이 어려운 겁니다. 미래를 예측하는 게 어렵죠. 제가 말하고자 하는 것은, 투자의 메커니즘 자체는 쉽다는 겁니다. 사람들이 어려워하는 것은 미래 예측이고, 그걸 가치 평가를 모르는 탓으로 돌리곤 하죠. 예를 들어 저평가된 엔비디아를 평가하는 경우, 가장 큰 도전은 현금 흐름이나 할인율을 추정하는 법을 모르는 것이 아닙니다. 우리는 AI가 어떤 방식으로 전개될지, 그것이 엔비디아의 AI 칩 판매에 어떻게 나타날지 알 수 없습니다. '가치 평가를 이해하지 못하는 문제'와 '미래가 불확실하다는 사실을 받아들이고 싶지 않아 하는 문제'를 구분해야 합니다. 그리고 이러한 불확실성이 가치 평가에 반영될 것입니다. Alec: 정말 공감되네요. 이번 에피소드 제목이 '투자는 쉽고, 인생은 어렵다'가 될지도 모르겠어요. 가치 평가 작업에 있어서 교수님과 관련된 몇 가지 개념들이 있는데, 책을 쓰시거나 오랜 시간 연구하신 개념들이죠. 교수님께서 이런 개념들을 설명해 주시고, 우리가 이해할 수 있도록 도와주시면 좋겠습니다. 인터뷰를 준비하면서 저희는 이 대화의 시작점으로 '가격과 가치의 차이'를 이해하는 것이 적절하다고 생각했습니다. Aswath: [00:04:25] 사람들에게 최근에 구매한 아파트나 집에 얼마를 지불했는지 생각해 보라고 합니다. 많은 미국인들에게는 이제 집을 사는 것이 점점 어려워지고 있죠. 집이나 아파트에 얼마를 지불할지에 대해 생각할 때, 본질적인 평가를 하지는 않습니다. 비슷한 집에 다른 사람들이 얼마나 지불하는지를 보고 결정하는데, 이게 바로 가격 책정입니다. 사실 우리의 삶 대부분이 군중의 행동을 따라가는 방식으로 이루어집니다. 예를 들어, 저는 로튼토마토에서 평점을 보고 넷플릭스에서 무엇을 볼지 결정하고, 옐프를 통해 어디서 식사할지 결정하곤 합니다. 마켓을 생각하는 것은 본질적으로 군중의 판단을 따르는 것입니다. 즉, 군중의 판단을 믿고 따르는 게 가격 책정의 역할이죠. 개별적으로는 군중이 회사에 대해 실수할 수도 있지만, 집단적으로는 대개 옳은 결정을 내립니다. 가치 평가에서는 접근 방식이 다릅니다. 다른 사람들이 사고 있기 때문에 무언가를 사지 않습니다. 사업으로서 그 자산에 관심이 있기 때문에 구매하는 것입니다. 자산을 사업으로 사는 경우, 다른 사람들이 그 사업에 대해 어떻게 생각하는지 고려하기보다는 현금 흐름을 생각해야 합니다. 결국 중요한 건 현금의 유입과 유출이죠. 자산을 사업으로 생각할 때, 그 사업을 이해해야 합니다. 사업의 성장, 수익성, 위험을 이해하고, 이를 모두 평가에 반영해야 합니다. 이를 할인된 현금 흐름(DCF) 가치 평가라고 부를 수 있지만, 가치 평가는 이런 현금 흐름 가치 평가보다 훨씬 오래되었습니다. 1937년에 존 윌리엄스가 이런 현금 흐름 가치 평가의 메커니즘을 설명한 최초의 인물인데, 저는 본질적 가치 평가가 할인된 현금 흐름 가치 평가보다 더 오래된 개념이라고 생각합니다. 1500년대의 베네치아 유리 제조업자가 현금 흐름, 성장, 위험을 기반으로 사업의 가치를 결정하는 것처럼, 이건 시간이 오래된 개념입니다. 사업을 이해해야 평가할 수 있기 때문에 더 많은 작업이 필요하죠. 따라서 어떤 것을 평가하는 것과 가격을 책정하는 것 중 선택할 수 있다면, 대부분의 사람들은, 심지어 가치 평가를 하고 있다고 주장하는 사람들조차 실제로는 가격 책정을 하고 있는 것입니다. Alec: 그리고 교수님의 글에서 사람들이 가격 대비 수익비율(P/E)이나 동종 기업과의 P/E 비교를 보고 가치 평가를 하고 있다고 주장하는 걸 언급하셨는데, 사실 이는 진정한 가치 평가 작업이 아니라 가격 책정 작업이죠. Aswath: [00:06:54] 사람들이 왜 그렇게 하는지 아세요? 가격 책정은 얕고 가치 평가는 깊다고 가르치기 때문입니다. 모두가 워런 버핏이 되고 싶어 하죠. 사람들이 얼마나 지불하는지에 따라 주식을 선택하는 사람이 되고 싶어 하진 않으니까요. 그래서 그들은 비록 가격 책정을 하고 있어도 가치 평가를 하는 것처럼 가장하려고 합니다. 특히 전문 자산 관리자의 경우는 더욱 그렇습니다. 현금 흐름, 성장, 위험을 생각한다고 외관을 만들어야 하지만, 실제로는 단지 모멘텀, 분위기, 다른 사람들이 뭘 사고 있는지를 생각하고 있을 뿐이죠. 저는 사람들에게 우리가 더 정직해지면 더 나은 투자를 할 수 있다고 말합니다. 투자에서 최악인 것은 트레이딩(trade)하면서 투자자(investor)처럼 행동하거나 그 반대로 하는 것입니다. 트레이딩(trade)은 가격 책정을 통해 이루어지고, 투자(invest)는 가치를 통해 이루어집니다. 둘 중 하나가 더 낫거나 나쁜 것은 없습니다. 하지만 스스로를 투자자라고 주장하는 대부분의 사람들은 사실 트레이딩을 하고 있습니다. 저가 매수, 고가 매도를 하는데, 그게 나쁜 것은 아닙니다. 돈을 버는 데 있어 투자와 마찬가지로 좋은 방법이며, 단지 다른 접근 방식일 뿐이죠. Alec: 가격과 가치의 개념과 관련하여 '숫자와 서사(numbers and narratives)'라는 개념이 있는데, 교수님께서는 이 주제로 책까지 쓰셨죠. 그래서 이 숫자와 서사에 대해 설명해 주시고, 가치 평가 작업을 할 때 이들이 어떻게 함께 맞물리는지 말씀해 주실 수 있을까요? Aswath: [00:08:22] 그 책이 어떻게 태어났는지 설명해 드릴게요. 그 책은 겉보기에는 서로 모순된 몇 가지 현상을 관찰하면서 시작되었습니다. 첫째, 40년 전보다 오늘날 훨씬 더 많은 데이터를 가지고 있습니다. 회사를 평가할 때, 저는 실제 종이 연례 보고서를 들고, 펜으로 장부에 가치를 계산하던 시절을 기억할 정도로 나이가 많습니다. 최소한의 도구와 제한된 데이터를 가지고 있었죠. 이제 우리는 그 어느 때보다 더 많은 데이터와 더 강력한 모델을 가지고 있습니다. 하지만 여기에는 모순이 있습니다. 저는 오늘날의 가치 평가의 질이 과거보다 좋아지기보다 오히려 나빠지고 있다는 점을 눈치챘습니다. 모든 데이터를 가지고 더 정교하고 나은 평가를 할 것 같지만, 실상은 그렇지 않더군요. 왜 이런 일이 벌어지는지 생각해 보면서, 사람들이 더 이상 회사를 평가하지 않고 금융 모델링을 하고 있다는 사실을 깨달았습니다. 사람들은 엑셀 스프레드 시트를 보고, 숫자를 조정하고, 예측치를 입력하고, 함수를 추가하고 매크로를 작성하고, 때로는 파이썬까지 동원해서 작업을 합니다. 이제는 과정의 메커니즘이 되어 버렸고, 숫자는 본질적으로 사업에 대한 이야기의 반영이라는 사실을 잊어버렸습니다. 옛날에는 숫자가 제한되어 있었기 때문에 이야기를 반드시 해야 했습니다. 예를 들어, 1980년대로 접어들며, 코카콜라가 미국 기업이지만 세계적으로 확장할 준비가 되어 있어 더 빠르게 성장할 것이라고 생각한다는 이야기를 했죠. 그리고 생산자와 유통을 분리했기 때문에 이익률이 높을 수 있다고 설명했습니다. 그리고 나서 그때의 숫자들을 종이에 적었죠. 오늘날에는 20년간의 성장과 마진 예측이 있습니다. 사람들은 그 숫자가 어디에서 오는지 잊어버린 거죠. 모든 숫자는 본의 아니게라도 이야기를 가지고 있습니다. 수업에서 하는 한 가지 연습이 있습니다. 학생들에게 은행 가치를 평가하는 엑셀 스프레드 시트를 주고, 그 숫자가 담고 있는 암묵적인 이야기를 말해 보라고 합니다. 그리고 그 모델이 설명하는 회사와 같은 회사가 실제로 존재할 수 있을지 평가하게 하죠. 숫자와 서사는 사람들이 숫자와의 연결을 잃은 공간을 메우는 작업으로, 모델이 애널리스트를 지배하는 것이 아니라 애널리스트가 모델을 지배하도록 하기 위한 것입니다. Alec: 네, 정말 멋진 설명이에요. 책에서 우버 같은 회사의 예를 들어주셨는데, 이 회사는 수익을 내지 않으면서도 수십억 달러의 가치를 인정받았잖아요. 이처럼 가치 평가가 서사에 의해 좌우되는 경우가 많다고 하셨죠. AI 붐도 마찬가지인 것 같아요. Aswath: [00:11:10] 다시 말씀드리자면, 모든 가치 평가가 서사에 의해 좌우되는 건 아닙니다. 회사의 위치(회사의 생애주기)에 따라 달라집니다. 예를 들어, 2013년의 우버는 역사적인 데이터가 거의 없었습니다. 회사는 정말 잠재력만 가지고 있었죠. 그래서 가치의 전부가 이야기에 ...

다모다란 교수님의 특강: 체제 변화(Regime Change)와 가치(Value): 아람코에 대한 후속 포스트(November 19, 2019)

다모다란 교수님의 특강: 체제 변화와 가치: 아람코에 대한 후속 포스트(Regime Change and Value: A Follow up Post on Aramco) 원문: Musings on Markets: Regime Change and Value: A Follow up Post on Aramco (aswathdamodaran.blogspot.com) 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다(저도 틈만 나면 다시 쉽게 읽을수 있도록, 이미지도 번역해놓았습니다.) 며칠 전 게시물에서 저는 아람코의 가치를 약 1.65조 달러로 평가했지만, 이는 체제 변화에 대한 우려를 조정하기 전의 가치라는 점을 언급했습니다. 그러나 이 언급은 독자들이 간과한 듯하며, 그 이유는 (a) 제가 이 언급을 평가 끝부분에 했고, (b) 체제 변화에 따른 조정이 다소 임의적으로 보였기 때문일 것입니다. 예를 들어, 가치에서 약 10%를 깎아내린 것입니다. 최근 정치적 혼란이 세계 여러 지역에서 일상화됨에 따라 체제 변화가 점점 더 중요한 이슈로 부상하고 있기에, 체제 변화가 가치에 미치는 영향을 다루는 게시물이 필요하다고 판단했습니다. 그리고 아람코는 이를 위한 매우 좋은 사례가 될 것입니다. 계속 기업 위험과 단절 위험(*Going Concern and Truncation Risks) 위험은 투자에 본질적으로 수반되는 요소입니다. 그렇다고 해서 모든 위험이 투자자에게 동일하게 다가오는 것은 아닙니다. 실제로, 현대 금융은 분산된 투자자에게는 분산할 수 없는 위험, 즉 거시경제적 위험만이 가치에 영향을 미친다는 통찰에서 시작되었습니다. 이 섹션에서는 덜 언급되지만 가치에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 계속 기업 위험과 단절 위험이라는 또 다른 위험 분류를 살펴보고자 합니다. *Going Concern Risks: 이 위험은 기업이 장기적으로 운영을 지속할 수 있을지 여부에 대한 리스크로, 흔히들 이야기하는 Operating Risk(운영 리스크)의 확장 개념으로 저는 해석했습니다(그렇게 해석한 이유는 24년 팟캐스트에 이야기하시길, Going corncern risk를 operating risk라 바꾸어 설명하셨기 때문입니다. 사실 본질적으로는 Operating Risk는 일상적인 운영상의 문제를 다루는 반면, Going Concern Risk는 기업이 앞으로도 계속해서 운영을 유지할 수 있을지 여부와 관련된 더 근본적인 위험이지만, 사실 우리가 일상적으로 DCF에서 다루는 Operating risk는 Going Concern risk개념과 더 가깝습니다.) DCF 평가: 계속 기업 위험(Going Concern Risk)에 대한 판단 기업의 내재 가치는 항상 예상 현금 흐름, 성장, 그리고 그 현금 흐름이 얼마나 위험한지에 따라 결정됩니다. 그러나 최근 몇 십 년간 데이터 접근성의 향상과 경제 모델을 평가에 적용하려는 작은 시도들이 결합되면서 할인된 현금 흐름(DCF) 평가가 내재 가치를 추정하는 도구로 발전하게 되었습니다. 간단히 말해, 자산의 할인된 현금 흐름 가치는 다음과 같이 계산됩니다: 상장된 기업으로 확대하여, 해당 기업이 영속적인 생명을 가질 수 있다고 가정하면, 이 가치는 다음과 같이 표현될 수 있습니다: 제 게시물을 꾸준히 읽어 오신 분이라면 제가 DCF 모델을 이용해 기업 가치를 평가할 뿐만 아니라, 이 모델이 매우 유연하여 스타트업부터 인프라 프로젝트에 이르기까지 다양한 자산 평가에 사용할 수 있다고 믿는다는 사실이 그리 놀랍지 않으실 것입니다. 하지만 DCF 모델에는 그 지지자나 비판자 모두 인식하지 못하는 중요한 한계가 있으며, 이에 대한 논의가 필요합니다. 구체적으로, DCF는 계속 기업을 평가하는 접근법이며, 모델의 모든 요소가 이 전제에 기반을 두고 있습니다. 따라서 기업의 예상 현금 흐름을 매년 계속 기업으로서 추정하고, 할인율 또한 계속 기업으로서의 리스크를 반영하게 됩니다. 실제로 이러한 계속 기업 가정 덕분에 장기적으로, 때로는 영구히 현금 흐름이 지속될 것이라는 가정이 가능해지며, 이 현금 흐름에 최종 가치를 부여할 수 있습니다. 단절 위험(Truncation Risks) DCF가 계속 기업 가치를 평가하는 방식이라는 전제를 받아들인다면, DCF 평가에서 간과되는 다른 투자 위험에는 어떤 것들이 있을지 궁금하실 것입니다. 제가 보기에 가치를 평가할 때 무시되거나 잘못 반영되는 위험은 단절 위험(Truncation Risks)입니다. 계속 기업 위험과 단절 위험의 차이를 가장 간단히 설명하는 방법은 특정 연도, 예를 들어 3년 차의 현금 흐름을 추정하는 것입니다. 계속 기업 위험에서는 3년 차의 실제 현금 흐름이 기대와 다를 가능성을 우려하지만, 단절 위험에서는 회사가 3년 차에 존재할지 여부를 걱정하는 것입니다. 그렇다면 어떤 유형의 위험이 단절 위험에 해당할까요? 기업의 생애 주기를 살펴보면, 단절 위험은 생애 주기의 양 끝에서 중요할 뿐만 아니라 주된 위험 요소가 될 수 있습니다. 스타트업이나 젊은 기업에서는 생존 위험이 핵심입니다. 약 3분의 2의 스타트업이 생존 가능한 비즈니스로 성장하지 못하는 현실을 고려할 때 특히 그렇습니다. 한편, 쇠퇴하고 노화된 기업, ...

다모다란 교수님의 특강: 숫자와 서사: 모델링, 스토리텔링, 그리고 투자 (June 24, 2014)

다모다란 교수님의 특강 숫자와 서사: 모델링, 스토리텔링, 그리고 투자 원문: Musings on Markets: Numbers and Narrative: Modeling, Story Telling and Investing (aswathdamodaran.blogspot.com) 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다(저도 틈만 나면 다시 쉽게 읽을수 있도록, 이미지도 번역해놓았습니다.) 1986년에 처음으로 가치 평가 수업의 개요를 짤 때, 한 선배 교수님께서 이 길을 가지 말라는 조언을 받았습니다. 그분은 가치 평가에는 수업을 구성할 만큼의 이론이 충분하지 않으며, 결국 그럴듯한 회계 수업을 가르치는 것에 그칠 것이라고 말씀하셨습니다. 저는 그 조언을 무시하기로 했고, 그 결정에 후회한 적이 없습니다. 두 가지 이유에서입니다. 첫째, 이론이 거의 없는 주제를 가르치는 것을 좋아하기 때문입니다. 질문은 전적으로 실무에 관한 것이며, 독특한 기술과 도구를 활용해 과제를 해결해야 하고, 시장이 과제의 주인 역할을 합니다. 둘째, 이 수업을 가르치면서 제가 알고 있는 거의 모든 가치 평가 지식과, 더 중요하게는 제가 모르는 것이 얼마나 많은지 깨달았기 때문입니다. 이번 글은 수업에서 반복되는 주제 중 하나로, 좋은 가치 평가를 만들어내는 숫자와 서사의 상호 작용에 대해 다룹니다. 숫자 게임 대부분의 사람들이 평가에 대해 생각할 때, 복잡한 재무제표와 정교한 엑셀 스프레드시트를 떠올리며, 제 평가 수업에 들어오는 사람들도 예외는 아닙니다. 그들은 제가 회계 규칙과 모델 구축에 몰두할 것이라 예상하며, 배경이 회계나 금융에 있는 사람들은 실망하고, 그렇지 않은 사람들은 안도합니다. 제가 회계 규칙에 대해 아는 것은 그것들이 매우 많다는 것뿐이며, 엑셀의 고수도 아니라는 사실을 알게 되기 때문입니다. 오해하지 마세요! 정보를 얻기 위해 회계 자료를 참고하고 엑셀을 자주 사용하지만, 저는 그것들이 평가에서 차지하는 위치를 다음과 같이 봅니다. 회계 자료는 제 평가의 원재료일 뿐, 그 이상도 이하도 아닙니다. 모든 원재료와 마찬가지로 무엇을 사용할지, 무엇을 버릴지 결정해야 하며, 실제로 버리는 것이 사용하는 것보다 훨씬 많습니다. 원재료의 최종 사용자로서, GAAP나 IFRS, 회계 업계가 아니라 제가 판단하기에 합리적인 것과 그렇지 않은 것을 결정합니다. 공정가치 회계에 대해서는 그 동기(회계를 더 의미 있게 만들기 위한 목적)에는 공감하지만, 그 결과에는 큰 감명을 받지 않습니다. 제게 공정가치 회계 추정치는 빠르고 편리한 전자레인지용 냉동식품과 같아서, 실제 음식과 혼동할 일은 없습니다. 엑셀(또는 Numbers)은 다목적으로 활용 가능한 강력한 도구이지만, 모든 도구와 마찬가지로 잘못 사용되거나 과하게 사용될 수 있습니다. 제 엑셀 지식은 평가를 완료하는 데 도움이 되는 부분에 한정되어 있으며, 더 간단한 도구나 아예 도구를 사용하지 않고도 할 수 있는 부분까지 엑셀을 사용할 정도로 마스터하는 데 시간과 자원을 들일 생각은 솔직히 없습니다 그렇다면 왜 그렇게 많은 평가자와 분석가들이 숫자 기반 평가에 대한 자신들의 (적어도 그들 스스로 생각하기에) 숙련도를 강조할까요? 제 생각에 그 답은 숫자 기반 모델이 가져오는 세 가지 환상에 있습니다. 정밀성의 착각(The illusion of precision): 좋든 나쁘든, 우리는 불확실한 결과에 숫자(기대 값, 위험 조정 할인율 등)를 부여하면 조금 더 안정감을 느끼는 경향이 있습니다. 이는 건강한 태도일 수 있지만, 위험을 수치화하면 그 위험이 사라진다고 믿는 것은 건강하지 않은 생각입니다. 객관성의 착각(The illusion of objectivity): 저는 모든 평가가 어느 정도 편향되어 있다고 생각하며, 중요한 것은 그 편향의 정도와 방향입니다. 평가에는 우리가 가지고 있는 회사에 대한 선입견과 신념이 반영되며, 때로는 다른 목적에 의해 그 편향이 더해지기도 합니다. 분석가들은 숫자가 거짓말을 하지 않는다는 암묵적 주장을 통해 편향성을 방어하려 하지만, 사실 진실을 왜곡하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 특정 숫자만 선택적으로 사용하는 것입니다. 통제의 착각(The illusion of control): "숫자를 잘 아는 사람"들은 종종 숫자를 사용하여 "숫자에 약한 사람들"을 침묵시키고 수용하게 만듭니다. 500개 항목의 세부 사항과 자유 현금 흐름, 그리스 알파벳, 다양한 약어와 같은 전문 용어를 더함으로써 위압감을 더욱 강화하는 경우도 있습니다. 제 생각에, 이야기(또는 스토리라인) 없이 숫자만을 사용해 평가를 구성할 때 최소 세 가지 중요한 위험이 존재합니다. 첫째, 가치평가는 단순히 수치를 입력하는 작업으로 전락하여, 판매를 촉진하거나 미리 설정된 가치를 확인하는 도구로 사용될 수 ...

Medium-OpenAI, 2026년까지 손실 140억 달러로 3배 증가 예상: AI 경쟁에서 혁신의 비용

OpenAI, 2026년까지 손실 140억 달러로 3배 증가 예상: AI 경쟁에서 혁신의 비용 by Gabe Araujo, M.Sc. (CEO & Founder of CodeCraft Publications 🌍 Educator in Automation, Data Science, and AI🛠) 원문: OpenAI Projections Show Losses Tripling to $14 Billion by 2026: The Cost of Innovating in the AI Race | by Gabe Araujo, M.Sc. | Oct, 2024 | Medium 사실 OpenAI Projections Imply Losses Tripling to $14 Billion in 2026 — The Information 에 대한 글을 번역하고 싶었으나, Exclusive이기 때문에 다음 글로 번역합니다(Chat GPT를 사용했습니다). OpenAI가 내부 예측치를 공개했는데, 2026년까지 손실이 140억 달러로 3배 증가할 수 있다고 합니다. 이 숫자는 상당히 충격적인데, 마치 실리콘밸리 스타트업이 돈을 무한히 쓰는 것처럼 보이기도 합니다. 하지만 이건 단순히 자금을 태우며 성장하려는 일반적인 테크 유니콘과는 다릅니다. OpenAI는 AI 업계에서 가장 영향력 있는 회사 중 하나이기 때문입니다. 그래서 도대체 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요? 이 수치는 엄청나게 들리지만, 그 이면에는 이야기가 있습니다. 그리고 단순히 혁신을 위해 돈을 쓴다는 것만이 아닙니다(물론, 혁신을 위한 지출도 큰 부분이죠). 이건 미래를 만드는 데 드는 비용이자, 경쟁이 치열해지고 규제의 압박이 커지며 기술 자체도 매우 빠르게 발전하는 상황에서 AI 시장 최정상에 남기 위한 대가입니다. 그러나 섣불리 경고를 울리기 전에, OpenAI의 예측이 왜 이토록 놀라운 수치를 보여주는지, 그리고 이 손실이 AI 개발의 미래에 어떤 의미를 갖는지 깊이 살펴볼 필요가 있습니다. 간단히 “또 다른 ...
읽을거리-책, 구루들의 이야기
2024. 10. 11
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팟캐스트 Equity mate- Expert: Aswath Damodaran – Valuation 101: 모든 숫자는 스토리를 말해준다(240312).
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2024. 10. 16
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다모다란 교수님의 특강: 체제 변화(Regime Change)와 가치(Value): 아람코에 대한 후속 포스트(November 19, 2019)
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2024. 10. 16
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