Asset Horizon

# 개요 IS(Income Statement)는 기업의 수익 & 비용을 나타내는 재무제표이다. 때문에 이를 PL(Profit Loss)로 부르는 경우도 있다. BS와 크게 다른 점은 유량(Flow)개념이라는 것이다. BS는 저량(Stock) 개념으로 작성되기 때문에 2016년 12월 31일 기준, 또는 2015년 12월 31일 기준 등 한 시점을 기준으로 한다. 하지만 IS의 경우 '1년 동안' 또는 '1분기 동안' 등 기간을 기준으로 한다. DART에서 사업보고서를 통해 기본적인 년간 기준 IS를 살펴볼 수 있다. IS의 구조를 간단히 말하자면 Revenue(=sales, 매출)에서 출발해 비용(Costs & Expenses)를 차감하여, 마지막으로 이익(Profit)을 구해내는 방식으로 작성된다. 위..

이번에는 실제 BS의 예시를 볼 것이다. DART에서 BS를 받을 때, '연결'기준으로 받아야 한다. 2016년 말 SK하이닉스의 보고된 BS는 다음과 같다. (단위는 백만원이다.) 2016년말 기준으로 동사의 자산 총계는 약 32조원이다. 부채는 8조원, 자본은 24조원이지만, 이는 회계기준으로 작성되어 있는 것이다. 이를 앞의 글에서 논의한 대로 Valuation을 위한 BS로 바꾸는 작업을 진행하여 보자. # 자산 요약 먼저, 동일한 유형의 계정을 묶어 간략하게 만들어야 한다. 세부적으로는 유동, 비유동의 구분이 필요하지만 간단히 보기위해 묶어서 작성하였다. 먼저 자산 쪽을 보면 다음과 같다. 우선, 현금 또는 금융 자산을 모두 모았다. 보고된 재무제표에서는 보통 유동, 비유동을 구분하지만, 여기서..

R-Squared 변수 y를 해석하거나 예측하기 위해 하나 또는 여러개의 독립변수를 이용하는 것이 Linear Regression 모델이다. 우리는 OLS method를 알아보았는데, 이를 통해 다음 두 경우를 각각 분석한다고 해보자. A와 B모두 OLS method로 도출한 회귀선의 절편과 기울기가 같다. 따라서 모델상으로는 똑같은 구조를 띄게 된다. 하지만 A의 경우 Error-term이 전체적으로 큰데 비해, B의 경우 Error-term의 분산정도가 작은 것을 확인할 수 있다. 동일한 OLS regression model을 가지고 A를 분석하는 것보다 B를 분석하는 것이 더욱 정확하다고 말할 수 있는 것이다. 우리는 이에 대해 동일한 모델이 B의 경우 더욱 설명력이 높다고 말하며, 이를 수치화 하..

# Gauss-Markov 정리 Classical assumption 0, 1, 2, 3 총 네개를 활용하면, OLS estimator의 분산은 다른 estimator(linear in Y & unbiased)의 분산보다 항상 작거나 같음을 증명할 수 있다. 좀더 정확히 표현하면 다음과 같다. 먼저 OLS가 아닌 다른 estimator는 다음과 같이 Beta_~로 정의하였다. 다음으로 분산이 작거나 같다는 것을 좀더 명확히 표현하면 다음과 같다. (p.s.d : positive semi definite) # Gauss-Markov 증명

# Classical Assumptions on DGP OLS estimator와 참값 사이에는 어떤 관계가 있을까? 이를 알아보기 전에 먼저 참값에 해당하는 DGP의 몇가지 전통적 가정을 살펴보자. 이번에는 DGP를 스칼라 형태로 표현하면서, X_i와 Beta_i 만 행렬로 표기하였다. 이렇게 표현된 DGP와, 이에 대한 가정들은 다음과 같다. A0) x는 확률변수(Random Variable)이 아닌 고정된 값이다. A1) Epsilon_t의 평균은 항상 0이다. 이는 Time-series에 걸친 Epsilon 들의 분포를 말하는 것이아니다. t=1, t=2 등 각각의 기간에 있는 Epsilon은 확률변수인 것이다. 실현된 Data set에서는 y와 x를 관찰가능하고, 그에 따라 추정한 OLS est..

OLS Multi Linear Regression 이전 글에 이어, 이번에는 OLS method로 풀어지는 다중회귀분석(Multi Linear Regression)을 다룰 것이다. 다중회귀분석이란 하나의 종속 변수를 설명하기 위해 2개 이상의 독립변수를 사용하여 모델링하는 것을 의미한다. 식으로 나타내면 다음과 같다. Simple Linear Regression의 경우 k=1 이었던 경우이며, k가 2 이상일때는 Multi-로 지칭한다. y를 회사원 A씨의 소비라고 한다면, X1은 소득, X2는 월간 참여한 경조사 수로 생각해보자. y에 대해 기존 X1만으로는 설명되지 않는 부분 중에서 X2를 추가하여 설명할 수 있는 부분이 있을 수 있을 것이다. Multi-를 활용하면 이런식으로 모델을 정교하게 만들 ..

OLS Simple Linear Regression 경제학의 모형은 수식으로 표현되는 경우가 많다. 이러한 수식을 실제 데이터를 통해 검증하기 위해 통계적 방법론이 요구된다. 경제학에 활용가능한 통계적 방법을 연구하고 이를 적용하는 것은 '계량경제학'으로 분과되었다. 또한 이러한 방법론을 금융시장에 적용하는 것을 일반적으로 '퀀트(Qunant, Quantitative)'라고 부르고 있다. 이번 글은 통계적 방법론 중에서 기초적이지만 활용도가 매우 높은 회귀분석에 대해 알아보고자 한다. 두 변수 y와 x를 생각해 보자. 이해를 돕기위해 y는 회사원 A의 월간 소비, x는 월간 소득이라고 해보자. 이것을 T 개월동안 관찰했을 때 우리는 T개의 y값과 T개의 x값을 가지게 되고 이는 Data set을 만들어낼..

회계기초 Balance Sheet - 01 이 글에선 Valuation을 목적으로 재무제표를 분석할 때, 보고된 회계보고서를 어떻게 조정해야 하는지 다룰 것이다. 우리는 경제적 실체를 명확히 하기위해, 그리고 영업가치를 보다 정확히 추정하기 위해 몇가지 조정을 해야 한다. 이러한 조정이 이뤄지면 보고된 BS와는 조금 다른, Valuation을 위한 BS를 확인 할 수 있다. # Basic Format 보고된 재무제표는 자산, 부채 및 자본으로 이루어져 있다. 이 중에서도 부채는 차입성 부채와 비차입성 부채로 나뉜다. 비차입성 부채는 영업활동을 영위하면서 발생하는 지불, 지급 및 서비스의 제공 의무 등을 뜻한다. 따라서 비차입성 부채는 영업부채(OL, Operating Liability)로 보아도 무방하다..

# 소개 기업의 연차 사업보고서 또는 분기보고서에는 여러 가지 정보가 담겨있다. 그 중 이 글에서 다루는 것은 재무제표(FS, Financial Statements)에 관한 것이다. 재무제표란 쉽게 말해 기업의 가계부이다. 무엇을 얼마나 가지고 있고, 얼마나 썼고, 얼마나 벌었는지 등등 다양한 거래내역이 기록되어있다. 이러한 거래내역은 영업활동으로 분류되는 것도 있고, 일시적이거나 주된 영업과 관련이 없어 비영업활동으로 분류되는 것도 있다. 기업의 재무제표는 크게 4가지로 구분하며, 각각의 간단한 설명은 다음과 같다. 1) 대차대조표 (BS, Balance Sheet): 한 시점에서 기업이 가지고 있는 자산과 부채를 나타냄 2) 손익계산서 (IS, Income Statement): 한 기간 동안 발생한 ..

Modigliani & Miller (1958) - Under some conditions, the total value of the firm(Enterprise Value, EV) is independent of the financial structure. M&M 이론은 기업의 Capital Structure를 설명하는 이론이다. 초기의 모델은 강력한 가정을 동반하여 매우 간단하게 설명된다. 이렇게 가정이 들어오면서 현실성은 많이 결여되었지만, 핵심 아이디어를 매우 직관적으로 볼 수 있다는 장점이 있다. # 가정 1) No taxes 2) No bankruptcy risk or costs & agency costs 3) Both investors and corporations can lend or bo..