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[메모장] 성장률 모델링_개념O, 방법론X

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[메모장] 성장률 모델링_개념O, 방법론X

하루공부

2025.03.12조회수 6회

1. 서론: 공부하면서 느낀 점

성장률을 모델링하는 방법에는 다양한 접근법이 존재합니다. 성장률 모델링이 중요한 이유를 생각해보면, 성장률에 따라 Terminal Value가 변하기 때문입니다. 처음에는 "성장률 조정이 정말 필요할까?"라는 의문이 들었습니다. 그 이유는 성장률에 따라 Terminal Value가 변하는 경우는 단 하나뿐이라고 생각했기 때문입니다. 즉, 성장률을 어떻게 설정하느냐에 따라 초기값 대비 최종 FCF(자유현금흐름) 값이 얼마나 달라질지가 핵심이라고 보았습니다.

하지만 성장률 모델링을 깊이 들여다보면, 단순히 최종 FCF 값의 변화만이 전부가 아닙니다. 10년간 성장에 부여하는 가중치에 따라 Terminal Value가 다양하게 달라질 수도 있습니다. 성장률을 어떻게 조정하느냐에 따라 장기적인 가치 평가가 크게 달라질 수 있는 것이죠.

스티븐 잡스는 이렇게 말했습니다. "모든 프로젝트는 시간이 흐를 수록 그 성과는 떨어진다." 기업도 마찬가지이죠. 10년 간 60%씩 매년 성장하는 기업은 없을 것 같습니다. 따라서 N년 간의 성장률에 대해서 특정기간에 가중치가 어떻게 줘야할지 고민해보고 싶었습니다.

성장률 모델링에 대한 시작과 끝은 다모다란 교수님의 말씀에서 통찰을 얻을 수 있습니다.

DCF 모델의 핵심은 성장률 자체보다 기업이 자본비용을 초과하는 수익을 창출할 수 있는지의 여부에 있습니다. 안정 성장기에 자본수익률(ROC)이 자본비용과 동일해지면, 성장률 가정이 변해도 터미널 가치는 ...

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댓글 2개

하루공부

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성장 아카이브 (오류 지적은 항상 감사하게 생각합니다) * 루틴 & 다수시행 **적절한 자기통제 비대칭성 펀더멘털 (퀄리티 ↔ 성장) Valuation Multiple ***정성적인 알파 추정 추세추종 시장의 효율성 ****복리 효과와 시간지평

ILGO

2025.03.13

열심히 연구하시네요. 멋있습니다!

하루공부

작성자

2025.03.13

오늘도 ILGO님 감사해요. 가정값들 공부하는데, 리서치만으로 한계가 있네요. 일고님이 추천해준 맥킨지 사보려고 합니다. 이번 주말은 서점 탐방해볼까해요. 덕분이에요 감사합니당

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1. 서론: 전편에 이어서,,, 1.1. 'ROIC → FFCF 연결성'을 생각해보면 생각해보면, EBIT margin의 중요성이 보임 다모다란 교수님의 엑셀을 활용해 보신 분이라면, FFCF(기업잉여현금흐름; Free Cash Flow to Firm) 값이 여러 가정에 따라 변동할 수 있다는 점을 잘 아실 겁니다. 교수님께서는 특히 잘 모르는 상황에서는 가정을 함부로 설정하지 않기를 권장하시죠. 그럼에도 불구하고, 초보자인 저조차도 특정 값들의 추정치를 직접 작성해야 하는 상황이 발생합니다. 이번 글에서는 그 중에서 하나인 EBIT Margin(영업이익률)에 대해 다뤄보려고 합니다. 1.2. Operating Margin vs EBIT Margin Valley AI에서는 EBIT과 영업이익을 혼용하여 사용하고 있습니다(EBIT ≈ 영업이익). 이는 데이터의 범용성과 일관성때문이라고 생각됩니다. 한편으로 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)은 이자와 세금을 제외한 기업의 순이익을 의미합니다. 영업이익과 순이익 사이에 있는 모호한 개념이죠. 가치평가 강의를 들으신분들은 다 알겠지만, 구하는 방법을 요약하자면 아래와 같습니다. 수익 기반 방법: EBIT = 총 수익 - 매출원가(COGS) - 영업비용 순이익 기반 방법: EBIT = 순이익 + 이자비용 + 세금 위처럼 엑셀 수식을 살펴보면, 다모다란 교수님께서는 수익기반의 방법으로 EBIT을 구하고 있음을 알 수 있습니다. 2. EBIT Margin 추정법: 과거 데이터 활용 2.1. 산업평균 및 동종업계 비교 산업평균: 너무 쉽습니다. Valley AI, 혹은 다모다란 교수님이 제공하고 있는 데이터에서 산업평균을 가져오기만 하면 됩니다. 아니면, 유사기업의 마진율을 그대로 사용할 수도 잇습니다. 분석하는 기업이 2~3등 기업으로, 추후 1등과 유사한 퀄리티를 가질 수 있다고 판단된다면, 1등 기업을 벤치마크하여 그 기업의 N 년간 평균 마진율을 사용할 수 있겠습니다. 2.2. 기업의 과거 실적 데이터 분석하고자 하는 기업의 평균 마진율: Valley AI에서는 평균값을 제공하고 있어, 그대로 활용하면 됩니다. 너무 쉬운 방법입니다. 다만 다모다란 교수님 TOOL을 사용하면 기업의 과거 실적을 활용하기에 다소 무리가 있습니다. 물론 5년치 자료를 하나하나 입력하여 구할 수 있지만,, 시간 효율측면에서 좋은 접근법인지 잘 모르겠습니다. 2.3. 다모다란 교수님 DCF 엑셀을 사용한다면, 생각해볼 점 과거 데이터가 없더라도 EBIT 마진을 추정할 수 있는 방법은 다양합니다. 첫째, 과거 데이터를 기반으로 EBIT 마진과 다른 변수들 간의 관계를 선형 회귀분석을 통해 추정할 수 있습니다. 그러나 이는 개인 투자자가 접근하기에는 다소 복잡한 방법일 수 있습니다. 둘째, 경영진의 가이던스를 활용하여 매출액과 영업이익을 추정할 수 있지만, 이를 통해 EBIT을 정확히 추정하는 데는 한계가 있어 보입니다. 마지막으로, Valley AI를 활용하여 과거 데이터를 다모다란 교수님의 TOOL에 그대로 입력하는 것도 정확한 결과를 보장하지 않습니다. 그 이유는 당연히 '영엽이익 ≠ EBIT', 'EBIT ≈ 영업이익'이기 때문이죠. 저는 과거 데이터를 활용하고자 한다면, Valley AI를 사용해야 한다고 생각합니다. (개인적인 생각이지만??) 다모다란 교수님 자료보다 Valley AI 업데이트 속도가 빠르기 때문입니다. 그런데 ...

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'Valuation 고찰' & '나의 성장일기가 되기를 바라는 글'

(1) 2018년도: 투자 공부의 시작 사실 정확하게 기억이 나지 않는다. 고시원, 연구실, 주변을 서성이는 그런 삶이었다. 처음으로 돈에 대한 공부를 시작했다. (2) 21년도 이전 투자에 대한 복기 투자의 길에 첫 발을 내딛었을 때, 나는 가치평가를 할 수 없다. 따라서 상대가치평가로 저평가된 종목, 그리고 성장하는 테마에 투자했다. 생각보다 그 효과는 놀라웠다. COIVD 시기에 겹쳐서 일까? 당시 시장에서 무수한 테마, 삼프로TV에서는 매주마다 종목을 추천해주기를 반복했다. 당시 펀터멘털적으로 괜찮을 주식을 샀고, 운 좋게 1000% 이상 수익이 났다. 매번 포트폴리오가 2~3배씩 뛰면서, 내가 투자 실력이 있다고 착각했던 시기였다. (3) 21년도 이후 투자에 대한 복기: RIM을 활용하다 투자금액이 커졌다, 그리고 저렴한 주식을 더욱 찾기 힘들어졌다. 나는 가치평가의 중요성을 느끼고, RIM을 이용한 투자를 시작했다. 투자성과는 나쁘지 않았다. (4) 22~23년도 나의 실력에 대한 의구심인가? 손실에 대한 두려움인가? 투자금이 더욱 커져서일까? 투자에 대한 두려움을 느꼈다. 당시 DCF와 같은 펀터멘털 평가를 모르는 사람이 투자하는 게 맞나? 사실상 투자에 대한 공백기였다. (5) 24년 실력을 키우고 싶은 '나'는 Valley AI에 가입했다. 올해 목표는 3가지였다. 9월쯤에 달성하여, DCF를 활용하기 시작했다. (6) 현재 'Valuation이 무엇인가'라는 생각이 머리에서 끊기지 않는다.. ① DCF 하면서 기시감이 든다. 곰곰이 생각해보니, RIM을 활용하였을 때의 기시감이었다. 생각보다 효용성이 높지 않았다. ② 숫자가 주는 힘은 생각보다 강력했다. DCF로 적정가치를 구하지 못하는 기업, 즉 기업 성과가 나지 않는 기업이 차라리 투자하기 쉽다. 기업의 미래/비즈니스에 투자하면 되니깐 말이다. 매력적인 기업이라고 생각하여 DCF를 돌려봤다. 마이.. 비싸다.....

[Benchmark] ROIC & Invested Capital Turnover

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