기업 분석 방법 (2) : 주식가치의 평가 (Valuation) _ 배수법 (Multiple Method) 2탄 : 배수법 활용하기

안녕하세요 지난번 포스팅에서는 기업 분석 방법 (2) : 주식가치의 평가 1탄 배수법에 대해서 알아보았습니다. 이전에 공지한 것처럼 이번 포스팅에서는 배수법을 활용하는 방법에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다. 

  

기업 분석 방법 (2) : 주식가치의 평가 (Valuation) _ 배수법 (Multiple Method) 1탄 : 배수법에 대하여

1. 활용 예제

 

한 투자자가 어느 기업의 주식가치를 동종업종의 상장된 유사기업의 재무자료를 참고하여 추정하고자 하는 경우 입니다. 

1)  PER

유사 기업의 PER이 10배 일 경우, 목표기업의 주식가치도 그 당기순이익의 10배라고 생각할 수 있습니다.
이러한 경우, 주식가치ⓐ는 10,000 * 10 (PER) = 100,000으로 추정되며 주당가치ⓑ는 100,000 ÷ 2000  =  50이 되게 됩니다. 
 

2) PSR

유사기업의 PSR이 1.25배인 경우, 목표기업의 주식가치도 그 매출액의 1.25배라고 생각할 수 있습니다.
이러한 경우, 주식가치ⓐ는 100,000 * 1.25 (PSR) = 125,000으로 추정되며 주당가치ⓑ는 125,000 ÷ 2000  =  62.5이 되게 됩니다. 
 

3) PBR

유사기업의 PBR이 2배인 경우, 목표기업의 주식가치도 그 자본총계의 2배라고 생각할 수 있습니다. 
이러한 경우, 주식가치ⓐ는 40,000 * 2 (PBR) = 80,000으로 추정되며 주당가치ⓑ는 80,000÷ 2000  =  40이 되게 됩니다. 
 

4) 할인율 적용

위에서 추정한 주식가치 또는 주당가치의 경우, 비유동성 할인 및 소규 기업인 경우 소규모 할인을 하여 약 20%~40% 정도를 반영해야 하겠습니다. 이러한 할인율은 정해진 방법이 없으나, 안전마진을 최대한 고려해서 잡는 것이 중요합니다. 추가적으로 많은 투자 경험이 쌓이게 되면 직관적으로 적절한 할인율을 적용할 수 있을 것입니다. 
 

5) 다른 활용법

유사하게 배수법을 이용하여 평가하고자 하는 목표 기업의 주식가치가 시장에서 과대/과소평가되어 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 
목표 기업의 PER이 유사기업의 PER보다 큰 경우, 과대평가되어 있다고 볼 수 있습니다. 
반대로 목표기업의 PER이 유사기업의 PER보다 작은 경우, 과소평가되어 있다고 볼 수 있습니다. 
PBR/PSR의 경우도 유사하게 고려해볼 수 있습니다. 
 

6) 한계점

"1. 활용예제"에서 확인한 것처럼 같은 목표 기업을 PER/PSR/PBR이라는 다른 지표를 사용할 경우, 다른 주식가치 혹은 기업가치가 계산되는 것을 알 수 있습니다. 또한 배수법은 유사기업이 존재하지 않을 경우 적용하기 어려운 단점이 있습니다. 이처럼 배수법은 굉장히 모호하며 여러 가지 한계점을 갖고 있습니다. 
 
A. 과대/과소평가에 대한 것은 목표기업이 속한 업종에 공통으로 존재하는 시장위험만을 반영하게 되며, 분석한 기업 자체의 고유 위험은 고려되지 않습니다. 
즉, 분석하려는 기업이 갖고 있는 정성적/정량적 위험에 대해서는 별도로 분석하여 할인율을 적용해야 함을 뜻합니다. 
 
B. 어떠한 지표를 이용하여 배수법을 활용하는지에 따라 주식가치/내재가치는 변합니다. 
즉 이러한 배수법은 내재가치를 구하는 절대적인 방법이 될 수 없으며, 참고 목적으로만 활용하는 것이 타당합니다. 
본인의 경우, 각 산업군 별 적절한 배수법의 지표를 정하여 활용하며 일반적으로는 모든 지표를 전부 활용하여 내재가치를 추정하려고 노력합니다. 
 
C.  유사기업이 없을 경우 적용하기 어려운 단점이 있습니다. 
상장/비상장 기업 중 유사기업이 없는 경우, PER/PBR/PSR의 기준점을 찾기 어려운 단점이 있습니다. 이러한 경우, 안전마진이 충분히 확보된 PER을 사용하거나 시장 평균 PER을 사용하는 등의 방법이 있습니다만, 배수법의 정확도를 감소시키게 됩니다. 이러한 상황을 대비하여 다양한 내재가치 산정법에 대해서 공부하고 적용 및 활용해야 합니다. 
 
 
이상으로 배수법의 활용에 대한 포스팅을 마치도록 하겠습니다. 이어지는 포스팅에서는 DCF Method에 대해서 다루도록 하겠습니다.