얼렁뚱땅 가치평가 업데이트 - 구간에 따른 예상 성과 시각화 및 논의

들어가는 글

안녕하십니까? 못난 돌입니다. 오랜만에 가치평가 툴을 업데이트하게 되었습니다. 여러모로 수정할 부분들이 많았고 제가 가치평가를 하기에 앞서서 재무제표를 해석하는 방법에 있어 잘못 이해하고 있던 것들이 있어서 시간이 오래 걸리게 되었습니다.

개선된 사항은 다음과 같습니다. Pioneer님의 생각과 답변 과정에서 영감을 받았습니다.

1. 사용되는 값 구체화

2. 계산 논리 구체화

3. 할인율 추정 논리 구체화 - 이 부분은 할인율에 대한 생각을 반영한 부분입니다.

4. 기대수익률 추정 - 할인율과 별개로 기대수익률을 추정할 수 있는 방법론을 작성하다보니 필요성을 느끼게 되었습니다.

5. 예상 성과 시각화 - 가장 마음에 드는 부분입니다.

여러모로 간단한 가치평가 툴이기에 더 정교하게 만들 수 있습니다. 다만, 제가 원하는 것이 실무적으로 활용가능한 가치평가 툴이자 퀄리티 기업에 대한 가치평가 툴이었기에 이 정도만으로도 충분히 효용을 기대할 수 있으리라 생각합니다.

알아서 사용을 하셔도 좋지만 Valley 외부로의 반출은 삼가해주시면 감사하겠습니다.

서론

가치평가 과정에 사용되는 가정들을 다루어보겠습니다.

1. 제가 사용할 ROE_k는 구간 [k, k+1] 동안의 순이익과 k에서의 자기자본의 비율을 의미합니다.

   • 구간 [k, k+1] 내부의 단위 기간 i에 대하여,

     • e_i : i 마다 발생하는 순이익

     • V_i : i 가 종결되었을때의 자기자본

     • roe_i : e_i/V_i

     • E_k : [k, k+1] 동안의 e_i의 합(구간동안 발생한 순이익)

     라고 하자.

   • 모든 e_i, V_i를 추정할 수 없으므로 roe_i를 활용해 수익성을 판단할 수 없다.

   • 따라서 ROE_k를 추정해야 한다.

     $$ROE_k=\frac{E_K}{V_k}$$

     유의해야할 점은 얼렁뚱땅 ROE_k는 Valley를 포함한 여러 데이터에서 확인할 수 있는 ROE와 다른 방식으로 계산된다는 점이다.

     $$ROE_k=\frac{2E_{k-1}}{V_{k-1}+V_k}$$

2. 다시 말해, 제가 사용할 ROE_k는 미래의 수익성을 예상한 값이고 Valley 등의 데이터는 과거의 수익성을 (거칠게) 정규화해서 계산한 값입니다.

3. 제가 사용할 자기자본 V_k에 대해서 다음이 성립한다고 가정합니다.

   • P_k : 구간 [k, k+1] 동안 주주에게 환원된 가치의 총합

   • alpha_k : 구간 [k, k+1] 동안 발생한 기타 포괄손익 등의 총합

     (얼렁뚱땅 가치평가에서는 이 값이 큰 영향력을 가지지 않는다고 가정)

   $$V_{k+1}=V_k+E_k-P_k+\alpha_k$$
   $$\alpha_k<<V_k$$
   $$V_{k+1}= V_k+E_k-P_k$$

   • 마지막 등식이 성립되기 위해서는 다음의 가정이 성립해야 한다.

     1. 자본적지출, 연구개발비, 주식기반보상, 일시적 손익(구조조정, 손상차손, 자산매각, 소송비, 벌금, 환율차조정 등)은 모두 일정 기간을 지나면 원가, 판매관리비 등의 비용에 모두 반영되거나 상쇄된다.

     2. 따라서 순이익, 자기자본에 대한 보정을 실시하려는 경우 해당 기업의 회계 특성을 인지하고 그에 맞추어야 한다.

        • 자본화된 비용이 있는지 확인하거나,

        • 손상차손이 더 발생할 수 있거나,

        • 자기자본은 늘기 쉽지만 한동안 수익성이 발생하기 어렵다는 것을 확인한다거나...

4. 다시 말해, 제가 사용할 ROE_k는 복잡한 추정을 토대로 산출될 수 있으나 기업의 재무제표에 대한 깊은 이해가 없다면 분명히 오차가 크게 발생할 수 있다는 것을 알아야합니다.

5. 제가 사용할 할인율은 잠재 인플레이션입니다.

   • 이렇게 설정한 이유는 나중에 예제를 들어 간단히 설명해보겠습니다.

소개

이전 얼렁뚱땅 시리즈들에 대한 피드백들을 반영해서 최대한 직관적으로 시트를 구성해봤습니다.

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