Quant Report 2월 Quant Model Portfolio 2015. 01....

1

Quant Portfolio 누적수익률

60

80

100

120

140

160

180

200

220

08.9 09.3 09.9 10.3 10.9 11.3 11.9 12.3 12.9 13.3 13.9 14.3 14.9

(pt) MPKOSPI

자료: FnGuide, HMC투자증권

2월 Quant Model Portfolio

수익성과 컨센서스 상승 모멘텀 기준 접근 필요

증권/계량분석 박재위 02) 3787-2634

[email protected]

1월 계량 포트폴리오 리뷰

1월 모델 포트폴리오 누적 수익률은 12월 29일부터 1월 29일까지 2.21% 수익률을 기록했고, 벤치마

크인 KOSPI 지수는 0.21%를 기록해, 당사 계량 모델포트폴리오는 시장 대비 2.00%p 상회하는 양호한

수익률을 기록했다. 성과분석을 해보면 주로 종목선정효과가 양호했던 점이 성과로 이어진 것으로 나타났

다. 이는 전월 수익성이 좋으면서 하락 리스크가 작은 스타일을 선정한 영향 때문이었으며, 실제로 근래 시

장변화요인에서도 성장주 프리미엄 컸고(가치주-성장주), 더불어 개별종목장세가 이어지면서 리스크가 작

은 경우가 수익률 상승으로 이어졌었다. 그 결과 전월 선정했던 각 스타일 팩터(동일가중)들도 결과적으로

모두 시장대비 크게 초과 성과를 보였던 것으로 나타났다. 이외 자산배분효과 측면에서는 성과를 보이긴 했

지만 상대적으로 부족한 모습을 나타냈다. 전월 IT, 필수소비재 비중확대는 배분효과로 나타난 반면, 유틸

리티와 에너지 섹터 비중조정은 효과를 감소시킨 것으로 나타났다. 그 결과 종목선정효과는 1.72%p를 기

록해 양호한 효과를 보였고, 반면 자산배분효과는 0.28%p를 기록한 것으로 나타났다.

2월 계량 포트폴리오 전략

2월 계량 포트폴리오 선정에서는 기존 방식과 더불어 스타일 효과를 확대하기 위해 초과성과 추종방식을

기준 포트폴리오로 제시하고, 기존 방식은 첨부하는 형태로 하였다. 이는 대내외 악재로 시장 흐름이 횡보

하고 있어, 매크로 기반의 탑다운 방식이 시장과 흐름을 같이해 성과가 크지 않기 때문이다. 그래서 2월 전

략은 초과성과 추종방식 기준으로 제시했으며, 영업이익률, ROE, 목표주가 및 EPS변동 모멘텀 팩터를 고

려할 것을 추천한다. 이는 팩터 기준으로 시장을 나누어 흐름을 볼 때, 최근까지 안정적인 평균수익률과 양

호한 선행성을 보이고 있기 때문이며, 변동성 또한 크지 않아 리스크도 상대적으로 작기 때문이다. 그리고

포트폴리오 구성에서는 위 팩터별 점수가 모두 양호한 종목을 기준으로, 정보비율이 가장 높아질 수 있도록

비중을 배분하였다. 마지막으로 팩터 선정상 주의할 요인들로는 기관/외국인 수급요인을 추종하거나, 실적

발표시즌이 됨에 따라 컨센서스 조정비율이 높은 요인들은 주의해야 할 팩터로 나타났으며, 관련 종목들은

매도 포지션을 가져가는 것을 추천한다.

Quant Report 2015. 01. 30

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MODEL PORTFOLIO

1. 2월 HMC 퀀트 포트폴리오

<표1> HMC Quant Portfolio Profile(초과수익 추종형)

리스크 및 밸류에이션 스타일 특성

포트폴리오 V/P(X) 0.80 가치주 비중 67.9%

포트폴리오 정보비율(%) 0.82 성장주 비중 32.1%

포트폴리오 베타 0.93 대형주 비중 89.3%

포트폴리오 표준편차 10.3% 중형주 비중 10.7%

포트폴리오 추적오차 5.0% 소형주 비중 0.0%

자료: FnGuide, HMC투자증권,

<표2> 2월 HMC Quant Portfolio(초과수익 추종형)

Code Name 산업 제안비중(W) V/P(X) BETA ROE

(15Y)

EPS QoQ

(1Q15) A096770 SK이노베이션 에너지 1.0% 1.63 1.08 4.5% 158.5%

A004020 현대제철 소재 1.0% 1.64 1.36 6.4% 6.4%

A005490 POSCO 소재 1.1% 1.67 1.07 5.0% 20.6%

A010520 현대하이스코 소재 2.1% 0.66 0.63 19.5% -3.3%

A011200 현대상선 산업재 1.4% 0.07 0.69 -25.9% 66.3%

A000880 한화 산업재 1.0% 1.73 1.14 6.1% 85.0%

A012630 현대산업 산업재 6.3% 0.66 1.14 8.5% 6.7%

A002380 KCC 산업재 1.2% 0.97 1.46 4.8% -46.3%

A035250 강원랜드 경기소비재 4.1% 0.40 0.75 15.0% 41.8%

A012330 현대모비스 경기소비재 4.9% 0.88 1.17 14.9% -6.4%

A021240 코웨이 경기소비재 5.7% 0.45 0.69 28.2% NA

A023530 롯데쇼핑 경기소비재 4.0% 1.73 0.73 5.0% -11.7%

A161390 한국타이어 경기소비재 9.5% 0.71 0.77 15.9% 8.1%

A051900 LG생활건강 필수소비재 5.8% 0.19 0.80 22.2% 49.1%

A001800 오리온 필수소비재 6.1% 0.40 0.81 13.7% 75.9%

A006800 대우증권 금융 1.0% 1.12 1.09 4.7% 186.3%

A071050 한국금융지주 금융 2.1% 0.97 1.05 7.8% 9.7%

A000030 우리은행 금융 1.0% 2.84 1.46 5.8% 200.7%

A005940 우리투자증권 금융 1.0% 2.02 0.99 5.5% 1.3%

A037620 미래에셋증권 금융 1.0% 1.21 1.16 7.6% 21.5%

A036570 엔씨소프트 IT 4.2% 0.43 1.21 16.4% -12.8%

A000660 SK하이닉스 IT 2.5% 0.68 1.06 23.4% -7.3%

A035420 NAVER IT 4.4% 0.31 1.21 32.8% 7.7%

A005930 삼성전자 IT 10.5% 0.61 1.44 12.1% 8.0%

A034220 LG디스플레이 IT 2.3% 0.75 0.80 11.4% -52.8%

A032640 LG유플러스 통신서비스 4.5% 0.72 0.33 8.8% 23.5%

A017670 SK텔레콤 통신서비스 5.6% 0.87 0.56 13.9% 13.8%

A015760 한국전력 유틸리티 4.7% 2.11 0.62 15.4% 230.6%


주 1: Quant Portfolio의 편입종목은 당사 섹터 애널리스트의 투자의견과 다를 수 있음.

주 2: V/P는 Value(RIM으로 산출한 적정주가)와 Price(현재주가)로 계산되며, 높을수록 저평가 된 것으로 판단함. (기준은 1.0 이상이 양호)

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Quant Analyst 박재위 02)3787-2634 / [email protected]

<표3> 2월 HMC Quant Portfolio(KOSPI 추종형)

섹터 모델비중 시총비중 V/P(X) 투자의견 ROE

(15Y)

EPS QoQ

(1Q15) 에너지 2.0% 3.2% 1.22 Under 10.5% 353.9%

소재 9.2% 9.2% 1.27 Neutral 6.1% 16.4%

산업재 11.3% 12.5% 0.98 Under 6.9% 8.0%

경기소비재 16.2% 17.4% 1.02 Under 6.8% -2.3%

필수소비재 9.6% 8.4% 0.38 Over 13.6% 35.2%

의료 0.0% 0.0% 0.65 Neutral 11.4% -4.5%

금융 13.2% 13.2% 1.18 Neutral 14.0% 55.2%

IT(S/W) 12.0% 3.9% 0.30 Over 24.0% -17.2%

IT(H/W) 17.4% 25.5% 0.64 Under 13.5% -5.4%

통신서비스 4.9% 3.3% 0.88 Over 14.0% 53.5%

유틸리티 3.6% 3.6% 2.13 Neutral 10.2% 201.6%


주 1: Quant Portfolio의 편입종목은 당사 섹터 애널리스트의 투자의견과 다를 수 있음. 주 2: ROE/EPS는 추정치가 존재하는 기업기준으로 산출.

<표4> 2월 HMC Quant Portfolio(KOSPI 추종형)

Code Name 산업 제안비중(W) V/P(X) BETA ROE

(15Y)

EPS QoQ

(1Q15) A003600 SK 에너지 2.0% 1.62 1.06 9.3% 58.8%

A010520 현대하이스코 소재 1.0% 0.66 0.63 19.5% -3.3%

A010130 고려아연 소재 2.2% 0.96 0.75 11.9% -4.5%

A004000 삼성정밀화학 소재 6.0% 1.13 1.05 1.4% NA

A001120 LG상사 산업재 2.2% 1.03 1.19 7.8% 19.6%

A010120 LS산전 산업재 3.5% 0.72 0.67 13.3% -24.9%

A012750 에스원 산업재 4.6% 0.38 0.64 15.7% 2.5%

A004800 효성 산업재 1.0% 1.22 1.11 10.4% -48.2%

A035250 강원랜드 경기소비재 1.0% 0.40 0.75 15.0% 41.8%

A012330 현대모비스 경기소비재 6.0% 0.88 1.17 14.9% -6.4%

A161390 한국타이어 경기소비재 2.2% 0.71 0.77 15.9% 8.1%

A005380 현대차 경기소비재 6.0% 1.20 1.54 12.6% -6.5%

A021240 코웨이 경기소비재 1.0% 0.45 0.69 28.2% NA

A033780 KT&G 필수소비재 3.6% 0.58 0.74 13.6% -5.6%

A051900 LG생활건강 필수소비재 6.0% 0.19 0.80 22.2% 49.1%

A071050 한국금융지주 금융 2.6% 0.97 1.05 7.8% 9.7%

A005940 우리투자증권 금융 5.0% 2.02 0.99 5.5% 1.3%

A138930 BS금융지주 금융 2.4% 1.18 0.81 9.4% -14.9%

A024110 기업은행 금융 2.2% 1.49 1.29 7.3% 97.0%

A055550 신한지주 금융 1.0% 1.17 1.16 7.5% 54.3%

A034220 LG디스플레이 IT 5.0% 0.75 0.80 11.4% -52.8%

A035420 NAVER IT 4.0% 0.31 1.21 32.8% 7.7%

A034730 SK C&C IT 4.0% 0.28 0.93 19.1% -3.0%

A005930 삼성전자 IT 12.0% 0.61 1.44 12.1% 8.0%

A000660 SK하이닉스 IT 5.0% 0.68 1.06 23.4% -7.3%

A032640 LG유플러스 통신서비스 1.5% 0.72 0.33 8.8% 23.5%

A017670 SK텔레콤 통신서비스 3.4% 0.87 0.56 13.9% 13.8%

A015760 한국전력 유틸리티 3.6% 2.11 0.62 15.4% 230.6%


주 1: Quant Portfolio의 편입종목은 당사 섹터 애널리스트의 투자의견과 다를 수 있음.

주 2: V/P는 Value(RIM으로 산출한 적정주가)와 Price(현재주가)로 계산되며, 높을수록 저평가 된 것으로 판단함. (기준은 1.0 이상이 양호)

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MODEL PORTFOLIO

2. 1월 포트폴리오 리뷰

1월 증시는 연초와 중순경에 조정되는 모습을 보이다, 이후 상승추세로 전환해 전월대비 1.85%

수익률을 기록했다. 하지만 지수에 영향을 준 내용들을 살펴 보면, 대내외 영향으로 변동이 컸던 것

으로 나타났다. 내용을 살펴보면 대외 영향으로 스위스 환율제도변경, ECB 양적완화, 국제유가하

락에 따라 지수가 등락을 보였었고, 이외에도 4분기 실적 발표 영향으로 기대치 부합여부에 따라

성과 차이가 발생했던 것으로 나타났다. 때문에 1월 증시는 수익성 지속여부가 주요 리스크 요인으

로 작용했었으며, 성장주에 유리한 상황이었다. 하지만 당사 계량포트폴리오의 경우 전월 가치주

비중을 확대했었고, 결과적으로 성과 개선폭은 제한되는 모습을 나타냈다. 특히 섹터배분 효과에서

가치주 프리미엄으로 유틸리티 섹터의 비중을 확대했던 점이 성과감소로 이어졌었다. 반면 종목선

정부분에서는 다소 성과를 만회할 수 있었는데, 1월 시장의 리스크 팩터였던 수익성 기반으로 접근

했던 것이 긍정적으로 작용하면서, 전반적인 성과는 양호했던 것으로 나타났다.

<표5> 누적 HMC Quant Portfolio 성과

섹터 3개월 6개월 9개월 1년 MP설정 이후

MP 3.04% 1.48% 6.81% 10.42% 90.71%

KOSPI 1.32% -4.77% -0.78% 1.93% 9.68%

초과성과 1.72% 6.25% 7.58% 8.49% 81.03%

자료: FnGuide, HMC투자증권, 기준일: 2015년 1월 29일

<그림1> 1월 포트폴리오 종목별 월간수익률

-15.0%

-10.0%

-5.0%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

아모

레퍼

시픽

SK

C&

C

한국

항공

우주

삼성

전기

삼성

화재

롯데

케미

칼

한국

금융

지주

오리

온

LG유

플러

스

SK

텔레

콤

미래

에셋

증권

한국

타이

어

강원

랜드

SK

하이

닉스

대한

항공

삼성

전자

NA

VE

R

현대

제철

한국

전력

하나

금융

지주

코웨

이 SK

현대

백화

점

두산

중공

업

현대

차

KB

금융

PO

SC

O

한화

KO

SP

I

월간수익률 KOSPI

자료: FnGuide, HMC투자증권, 기준일: 2015년 1월 29일

<그림2> 1월 산업별 월간수익률 <그림3> 1월 KOSPI vs MP 수익률 추이

-15.0-10.0-5.00.05.0

10.015.0

생활

용품

소비

자서

비스

디스

플레

이화

학에

너지

소프

트웨

어음

식료

및담

배하

드웨

어증

권상

업서

비스

통신

서비

스제

약및

바이

오미

디어

내구

소비

재및

의류

반도

체은

행보

험금

속및

광물

유틸

리티

자동

차및

부품

유통

조선

건설

운송

(%) 01월 산업별 수익률

95.0

96.0

97.0

98.0

99.0

100.0

101.0

102.0

103.0

104.0

14.12.28 15.01.04 15.01.11 15.01.18 15.01.25

(pt) KOSPI MP 기준선

자료: FnGuide, HMC투자증권, 기준일: 2015년 1월 29일 자료: FnGuide, HMC투자증권, 기준일: 2015년 1월 29일

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2. 2월 포트폴리오 전략

2월 포트폴리오 전략은 크게 2단계로 먼저 초과성과 추종방식과 시장추종 방식으로 나누어 제

시한다. 초과성과 추종방식은 시장변동 요인인 리스크 팩터의 흐름과 예측력을 기준으로 선정했으

며, 시장 추종방식의 경우는 기존과 동일하게 탑다운 형식으로 포트폴리오 스타일, 업종배분, 종목

선정기준으로 분류해 제시했다.

먼저 초과성과 방식을 살펴보면, 팩터 기준으로 시장을 분할해(상/하위30%) 볼 때 주로 수익성

과 컨센서스 모멘텀 기준으로 수익률이 높은 것으로 확인되었다. 아래 표를 보면 각 팩터별 평균수

익률과 최근 12개월 평균선행성을 확인해 볼 수 있으며, 선정기준은 평균선행성(상관계수)이

10% 이상이면서, 통계적으로 유의한 경우가 해당된다. 더불어 각 팩터간 상관관계가 크지 않도록

선정했다. 그 결과 주요 팩터는 영업이익률, ROE, B/P, 목표주가 변동률로 나타났으며, 해당요인

점수가 높은 종목을 추출해, 초과성과가 최대화 될 수 있도록 포트폴리오 비중을 배분했다.

두 번째 시장 추종방식에서는 분기/월간 변동성 차이가 크지 않아 가치주 종목 비중을 상대적으

로 늘렸고, 종목은 위 펀더멘털 팩터와 더불어 매크로 팩터 점수도 같이 높은 경우를 산출해 선정

했다. 마지막으로 업종배분에서는 최근 환율상승, 유가하락, 물가상승이 전망됨에 따라 디스플레

이, 생활용품, 음식료 및 담배, 통신서비스 업종의 비중을 확대했고 반대로 조선, 에너지, 유통, 내

구소비재 업종의 비중을 축소했다.

<표6> 2월 팩터별 특성과 투자의견

팩터 투자의견 프리미엄

방향

프리미엄

수익률(연율)

IC

이동평균 %

영업이익률 Long + 5.25 24%

EPS추정치변동율 모멘텀(컨) Long + 2.85 24%

ROE Long + 2.34 29%

목표주가 변동율(컨) Long + 3.84 18%

BETA Netural - 2.30 22%

B/P(PBR 역수) Netural + -0.45 23%

V/P(잔여가치모형 기준) Netural + 1.62 21%

자기자본비율 Netural + 0.99 22%

E/P(PER 역수) Netural + 2.44 8%

부채비율 Netural - 1.03 12%

공매도거래량(월간누적) Netural - -1.65 10%

직전 12개월 수익률 Netural + -0.54 3%

기관순매수대금(누적) Short - -2.42 -3%

외국인수매수대금(누적) Short - -4.46 -1%

이익조정비율(컨) Short + -3.15 -8%

EPS성장율(컨,전분기대비) Short + -5.92 -45%

자료: FnGuide, HMC투자증권,

주1: IC이동평균은 10% 이상이 기준이며, 최근 12개월 평균치를 의미.

주2: 프리미엄 방향은 +이면 해당 팩터의 값이 양수를 의미하며, 반대는 음수를 의미.

주3: 분석방식은 최근 43개월간 팩터기준으로 시장을 나누어(상위 30%, 하위 30%) 평균수익률과 예측력을 분석함

주4: (컨)은 컨센서스를 의미하며, 최근 3개월 평균치를 사용함.

주5: EPS추정치 변동율 모멘텀은 1주, 1개월, 3개월 추청치 변동방향이 같은 경우를 의미.

6

MODEL PORTFOLIO

<표7> Factor 지수의 백테스트 결과 KOSPI Index Factor Index 초과성과

연수익률(%) -4.07 7.24 11.31

평균수익률(%) -0.34 0.60 0.94

T값(>0) -0.60 0.98 3.29

P-Value 0.72 0.17 0.00

히트율(%) 74.40 정보비율(Y) 1.74

자료: FnGuide, HMC투자증권 리서치센터, 대상: 최근 43개월 월간수익률, 종목 28개 기준.

주1: 수익률은 국고채 3년물 차감해 사용, 주2: 히트율 – 분석기간 동안 초과성과 발생비율을 의미

주3: 정보비율 – BM대비 대비 초과수익률을 의미이며 연율화 수치를 표시

<그림4> 최종 팩터 모형의 백테스트 결과 <그림5> 종목팩터 모형의 IC시계열 추이

70.0

80.0

90.0

100.0

110.0

120.0

130.0

140.0

150.0

11.6 11.12 12.6 12.12 13.6 13.12 14.6 14.12

(pt) MP Idx

KOSPI

-40.0%

-30.0%

-20.0%

-10.0%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

11.6 11.12 12.6 12.12 13.6 13.12 14.6 14.12

IC시계열 IC추세선

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 선정팩터를 기준으로 40개월 투자시 성과 자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: IC(정보계수)는 기대값과 실제값의 상관관계

<그림6> 종목팩터 모형의 지수추이 (B/P, 저평가여부) <그림7> 종목팩터 모형의 지수추이 (영업이익률 순위)

70.0

75.0

80.0

85.0

90.0

95.0

100.0

105.0

110.0

11.6 11.12 12.6 12.12 13.6 13.12 14.6 14.12

BP Idx

KOSPI

70.0

80.0

90.0

100.0

110.0

120.0

130.0

11.6 11.12 12.6 12.12 13.6 13.12 14.6 14.12

OPM Idx

KOSPI

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 선정팩터를 기준으로 40개월 투자시 성과 자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 선정팩터를 기준으로 40개월 투자시 성과

<그림8> 종목팩터 모형의 지수추이 (목표주가상향) <그림9> 종목팩터 모형의 지수추이 (ROE 순위)

70.0

80.0

90.0

100.0

110.0

120.0

130.0

11.6 11.12 12.6 12.12 13.6 13.12 14.6 14.12

TPCHG Idx

KOSPI

70.0

75.0

80.0

85.0

90.0

95.0

100.0

105.0

110.0

115.0

120.0

11.7 12.1 12.7 13.1 13.7 14.1 14.7 15.1

ROE Idx

KOSPI

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 선정팩터를 기준으로 40개월 투자시 성과 자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 선정팩터를 기준으로 40개월 투자시 성과

7


3. 2월 매크로 변수 전망(KOSPI추종형)

당사는 2월 주요 거시 지표를 아래와 같이 가정했다. 먼저 전망지표는 단기 전망 및 모델의 간

결화를 위해 VAR(벡터자기회귀모형)를 기준으로 각각 산출했다. 그 결과 시장과 장단기금리차는

횡보할 것으로 나타났으며, 국제유가와 중국PMI는 하락할 것으로 나타났다. 상승에는 한국CPI와

환율만 변동할 것으로 나타나, 전반적으로 모멘텀 부재상황은 지속될 것으로 전망된다. 이외 전망

결과에 대한 시장 컨센서스와의 차이점에서는 유가변동이 해당되는 것으로 나타났다. 시장 컨센서

스는 단기적으로 횡보할 것으로 보고 있으며, 당사 모형 추정치의 경우와 달리 44달러 수준에서

횡보세를 보일 것으로 판단하고 있다. 다만 결과에 대한 신뢰도 측면에서는 현재 예측 수치의 평균

연관성이 양호한 것으로 나타나고 있어, 근거로 전망 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 상세한

매크로 지표 전망 수치는 아래표에 정리했으며, 자세한 세부 추정방법은 부록에서 찾아볼 수 있다.

<표8> HMC 산업 매력도 모형 매크로 전망과 방향성

금융지표 대상기간 전망치 방향성 평균상관계수

국제유가(두바이) 15 년02 월 41.3달러 ↓ 59%

중국 PMI(발표됨) 15 년01 월 52.0pt ↓ 50%

한국 CPI(발표됨) 15 년01 월 1.0% ↑ 33%

장단기금리(국채3년-CD90일) 15 년02 월 -5bp - 43%

원/달러 환율 15 년02 월 1,120원 ↑ 54%

KOSPI 변동율 15 년02 월 -0.60% - 32%

가치주 변동율 15 년02 월 0.48% ↑ 46%

자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 상관계수는 2005년 이후 전체 추정자료와 발표자료와의 유사성 의미.

<그림10> 매크로 모형 투입변수의 변동율 추정 <그림11> 12월 한국 섹터별 매력도 결과

-8.00%

-6.00%

-4.00%

-2.00%

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

15년 02월 거시경제 지표전망

-6.00%

-4.00%

-2.00%

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

필수

소비

재

통신

서비

스

의료 IT

금융

유틸

리티

소재

경기

소비

재

산업

재

에너

지

02월 업종별 매력도

자료: Bloomberg, HMC투자증권 자료: Bloomberg, HMC투자증권

<그림12> HMC섹터모형 (섹터) 적용시 Long,Short 추이 <그림13> HMC섹터모형 (종목) 적용시 Long,Short 추이

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

400.0

07.12 08.12 09.12 10.12 11.12 12.12 13.12 14.12

(pt) Long Sector Idx Short Sector Idx

KOSPI Idx

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

07.12 08.12 09.12 10.12 11.12 12.12 13.12 14.12

(pt) Long Stock Idx Short Stock IdxKOSPI Idx

자료: FnGuide, Bloomberg, HMC투자증권 롱숏비중 : 기간별 상하위 20% 업종 자료: FnGuide, Bloomberg, HMC투자증권, 롱숏비중 : 기간별 상하위 30% 종목

8

MODEL PORTFOLIO

4. 매크로 데이터 추이(KOSPI추종형) HMC 계량 모델 포트폴리오에서 사용되는 각 변수의 들을 아래와 같이 정리했다. 주요 내용은

모형 투입 변수의 추세와 전망 방향을 같이 표시했으며, 이를 종합적으로 고려한 기대수익률은 다

음 내용인 섹터/산업별 전체 투자매력도 상대비교 부분을 통해 확인해 볼 수 있다.

<그림14> 두바이 국제유가 추이 <그림15> 중국 PMI 추이

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

($/bl)

두바이

35.0

40.0

45.0

50.0

55.0

60.0

65.0

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

(pt)

중국 PMI

자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향 자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향

<그림16> 한국 CPI 추이 <그림17> 장단기 금리 추이

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

(%)

한국 CPI

-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.02.5

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

(%p)

장단기금리

자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향 자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향

<그림18> 원달러 환율 추이 <그림19> KOSPI PER Band 추이

800900

1,0001,1001,2001,3001,4001,5001,6001,700

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

(원)

원달러

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

KOSPI 6배8배 10배12배 14배

(pt)

자료: Bloomberg, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향 자료: I/B/E/S, HMC투자증권, 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향

9


<그림20> 변동성지수와 추정모형의 비교와 전망 <그림21> VKOPSI와 GARCH 변동성 모형 추정비교

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

13.2 13.5 13.8 13.10 14.1 14.4 14.7 14.10 15.1

(pt)(%)

1M 변동성 이동평균-3M 변동성 이동평균(좌)

K200 변동성지수(우)

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

10.1 10.7 11.1 11.7 12.1 12.7 13.1 13.7 14.1 14.7 15.1

(pt)VKOSPI 지수GARCH 변동성

자료: FnGuide, HMC투자증권, , 주: 화살표는 모형에 의한 전망방향 자료: FnGuide, HMC투자증권,

<그림22> 변동성 이동평균차와 코스피 변동비교 <그림23> 변동성 로테이션에 따른 가치주 성과비교

120.0

125.0

130.0

135.0

140.0

145.0

150.0

155.0

160.0

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

11.1 11.7 12.1 12.7 13.1 13.7 14.1 14.7

(pt)(pt)국면전환 확인

KOSPI

0.0

100.0

200.0

300.0

400.0

500.0

04.2 06.2 08.2 10.2 12.2 14.2

(pt) Wt.HML HML KOSPI

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 음영은 변동성 이동평균변화로 국면변화를 의미 자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: Wt는 변동성 기준에 따른 가중치 부여를 의미

<그림24> 사이즈 : 중소형주 프리미엄 추세 <그림25> 스타일 : 가치주 프리미엄 추세

90.0

92.0

94.0

96.0

98.0

100.0

102.0

104.0

14.11 14.11 14.12 14.12 14.12 15.1 15.1

(pt) 가치주 성장주 가치주 프리미엄

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 최근 3개월 주가변동추이, 자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 최근 3개월 변동추이, 화살표는 모형전망 방향

10

MODEL PORTFOLIO

5. 섹터/산업별 전체 투자매력도 상대비교(KOSPI추종형)

전체 섹터/산업별 투자매력도를 업종별로 비교한 결과를 아래와 같이 정리했다. 현재 경제전망

가정에서는 업종별 기대수익률에 대한 평균 기여도가 큰 유가와 중국PMI의 하락, 환율 상승이 전

망됨에 따라 전반적으로 업종은 경기방어형이 유리한 것으로 판단된다. 또한 가장 민감하게 영향

을 주는 시장 전망치도 상대적으로 변화가 적은 상황이라, 기타 변수의 변동이 주요 리스크로 작용

하는 상황이다. 때문에 변동 결과를 요약해보면 지표의 변화가 업종 지수에 긍정적인 경우는 환율

과 유가변화에 덜 민감하거나, 물가 상승에 의한 수혜 업종을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된

다. 관련 업종으로는 디스플레이, 생활용품, 통신서비스, 음식료 및 담배, 통신서비스 업종이 해당

되는 것으로 나타났으며, 반면 조선, 에너지, 유통, 내구소비재 업종의 경우는 관련 요인들의 반대

영향으로 기대수익률이 감소하는 모습을 보인 것으로 나타났다.

<그림26> 업종별 상대 민감도 비교와 전망 방향성

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

에너

지

화학

금속

및광

물

건설

조선

운송

자동

차및

부품

내구

소비

재및

의류

미디

어

유통

음식

료및

담배

생활

용품

제약

및바

이오

은행

증권

보험

소프

트웨

어

하드

웨어

반도

체

디스

플레

이

통신

서비

스

유틸

리티

두바이 β↓ 중국 PMI β↑ 한국 CPI β↑ 장단기금리 β-

달러대원 β↑ 마켓Prm β- 가치Prm β↑

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 변수명 뒤의 기호는 전망치 방향성을 의미

<그림27> 업종별 기대수익률 분해와 전망 방향성

-6.00%

-4.00%

-2.00%

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

에너

지

화학

금속

및광

물

건설

조선

운송

자동

차및

부품

내구

소비

재및

의류

미디

어

유통

음식

료및

담배

생활

용품

제약

및바

이오

은행

증권

보험

소프

트웨

어

하드

웨어

반도

체

디스

플레

이

통신

서비

스

유틸

리티

두바이 β↓ 중국 PMI β↑ 한국 CPI β↑ 장단기금리 β-

달러대원 β↑ 마켓Prm β- 가치Prm β↑

자료: FnGuide, HMC투자증권, 주: 변수명 뒤의 기호는 전망치 방향성을 의미

11


<표9> 2월 섹터 및 산업별 투자매력과 투자의견

섹터명 산업명 산업 매력도(%) 산업투자 의견

에너지 에너지 -4.49% 비중축소

소재 화학 -1.65% 시총비중

금속 및 광물 -1.28% 시총비중

산업재

건설 0.62% 시총비중

조선 -5.91% 비중축소

운송 -0.50% 시총비중

경기소비재

자동차 및 부품 -0.85% 시총비중

내구소비재 및 의류 -1.73% 비중축소

미디어 -0.89% 시총비중

유통 -3.22% 비중축소

필수소비재 음식료 및 담배 4.26% 비중확대

생활용품 4.39% 비중확대

의료 제약 및 바이오 1.69% 시총비중

금융

은행 -0.76% 시총비중

증권 1.50% 시총비중

보험 1.30% 시총비중

IT

소프트웨어 -0.04% 시총비중

하드웨어 -0.53% 시총비중

반도체 -1.50% 시총비중

디스플레이 4.84% 비중확대

통신서비스 통신서비스 3.06% 비중확대

유틸리티 유틸리티 0.64% 시총비중


주1: 섹터와 산업명은 MKF500 Industry 기준,

주2: 투자의견은 퀀트 의견으로 당사 섹터 애널리스트 의견과 상이할 수 있음

<그림28> 2월 업종별 매력도 전망

-8.00%

-6.00%

-4.00%

-2.00%

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

02월 업종별 매력도


12

MODEL PORTFOLIO

<Appendix> HMC Model Portfolio 구성방법

1. Model Portfolio 산업 및 섹터 투자비중

HMC Model Portfolio의 섹터 및 산업 투자비중은 HMC 산업매력도 모형과 섹터 담당자들과

의견 조율로 결정된다. 먼저 모형의 섹터구분은 투자자들이 일반적으로 사용하는 GICS Industry

와 Industry Group의 22개 산업을 대상으로 작업하게 된다. 그리고 투자비중 결정에서는 산업

매력도 모형으로 결정된 업종 투자의견과 섹터 담당자들의 의견을 고려해, 최종적으로 GICS 10

개 섹터 투자의견을 제시하게 된다. 이때 세부 프로세스는 모형을 통해 t+1기에 대해 22개 산업

의 수익률을 전망한 후, 포트폴리오에서 수익률 전망 상위 4개 산업의 투자비중을 시가총액 대비

확대하게 되며 반대로, 수익률 전망 하위 4개 산업의 경우는 비중을 축소하게 된다.

2. HMC 산업 매력도 모형

HMC 산업 매력도 모형은 QEPM(Quantitative Equity Portfolio Management, 2006

Ludwig B. Chincarini, Daehan Kim, 2006) 에서 제시하는 Economic Factor Model을 근거해

작성되었다. 우선 QEPM에 관해 간략히 소개하면 현대 재무이론에서 주식시장 수익률을 결정하

는 모형은 단일 요인 모형인 Sharp의 자본자산 가격결정 모형(CAPM, Capital Asset Pricing

Model)에서 시작해 Ross의 재정평가 모형(Arbitrage Pricing Mode, APM)과 Fama와

French의 3 Factor 모형과 같이 다요인 모형(multifactor Pricing Model)으로 발전되었다.

현대 재무이론에서 일반적으로 주식시장 수익률은 위험 감수에 대한 보상으로 정의한다.

QEPM(Quantitative Equity Portfolio Model)에서 주식시장 수익률을 설명하는 변수를 일반 위

험요인(Common Risk Factor)으로 정의하고 일반 위험요인을 다시 Factor Premium과 Factor

Exposure로 나눈다. QEPM은 주식시장 수익률은 아래와 같이 Factor Premium과 Factor

Exposure로 결정된다고 정의한다.

<공식 1> E(ri) = βi,t x E(fk)

Factor Premium은 투자자가 미래의 (Common Risk Factor. 일반위험요인의 미래 변화) 불

확실성을 감수할 경우 기대되는 보상 수준을 수치화한 것이다. Factor Exposure는 주식시장에서

일반 변수의 민감도로 정의된다. QEPM에 Economic Factor Model에서는 Factor Premium은

시장에 일반적으로 영향을 미치는 불확실한 변수가 시간에 따라 그 값이 변화지만 Factor

Exposure는 기업의 사업구조의 특징을 반영한 것으로 단기간 동안 그 값은 변하지 않을 것이다.

결국 Economic Factor Model에서 t-1 시점에서 t 시점의 Factor Premium은 전망치가 필요하

지만 t 시점의 Factor Exposure와 t-1 시점의 Factor Exposure가 동일한 것으로 가정함으로 t-1

시점에서 t 시점의 Factor Exposure를 예측할 필요가 없다.

13


그리고 이를 최종적으로 반영한 HMC 산업매력도 전망 모형은 5개 거시 변수와 시장(Market)

및 가치(Value) 요인까지 총 7개 변수에 근거해 산출되게 되며, 모형을 공식으로 표현하면 <공식

2>와 같다. 더불어 당사 모형의 산업 기준은 투자자의 편의를 위해 GICS Industry와 Industry

Group 중 투자자가 포트폴리오 구성할 때 일반적으로 이용하는 22개 산업 분류를 따랐다. 세부

특징으로는 독립변수 중 주요 5개 거시 변수는 GICS 10개 섹터 수익률을 가장 공통적으로 잘 설

명하는 거시변수를 찾아 구성하였다. 그래서 HMC 산업매력도 모형의 7개 독립변수는 시장요인

2개와 1개의 상품가격 지표, 그리고 4개 한국, 미국, 중국의 거시 지표로 구성되며, 22개 산업 수

익률 전망을 위해 프리미엄 전망치가 필요한 7개 변수와 정의는 <표1>과 같이 정리했다.

<공식2> PMItPMItitititi ffR 중국중국국제유가국제유가 ,1,,,1,,,,

장단기금리장단기금리한국한국 ,1,,,1,, ttiCPItCPIti ff

emiumMarkettemiumMarkettitti ff Pr,1Pr,,,1,, 달러대원달러대원

emiumValuetemiumValueti f Pr,1Pr,,

3. Macro 모델 변수 추정방법

HMC 산업매력도 모형의 추정방법은 컨센서스 예측과 함께 단기예측에 유용한 VAR 모형 및

VECM모형을 기준으로 추정했다. 먼저 컨센서스 예측은 중국PMI와 한국CPI 변수가 해당되며, 월

말 블룸버그 기준으로 입수가 가능하기 때문에 관련 전망치를 그대로 적용해 사용한다. 반면 이외

변수들의 경우는, 시계열 분석모형인 VAR, VECM을 같이 이용해 접근하게 된다. 모형을 사용한

이유는 방법이 단기예측에 적합하고, 무이론적이며, 과거치만 가지고도 계산이 용이하기 때문이다.

더불어 별도로 외생 혹은 독립변수 없이 모두 내생변수로 산정하여, 상호연관성을 고려해 접근이

용이하기 때문에 이 방법을 도입하게 되었다. 관련 방법은 크게 4가지 순서로 접근 가능하고, 내용

은 아래와 같다.

1. 각 변수별로 정상시계열여부를 확인.

(정상시계열: 평균과 분산이 시간에 무관하고, 두 값의 공분산이 시차에만 의존하는 시계열)

2. 각 변수별로 그레인져 인과관계를 파악해, 변수간 순서를 결정.

3. 변수 순서에 따라 VAR 모형을 구성한 후, 시차에 대한 통계치를 계산. 이때 선정 기준은 모형

이 간결하게 구축되도록 아카이케 통계량(AIC)와 슈바르츠 통계량(BIC)을 참고해 선정.

4. 마지막으로 시계열의 장기연관성 여부를 확인하기 위해 공적분 검정을 시도해, 장기균형관계

가 있는 경우 VECM을 사용하고, 그 외에는 VAR를 이용해 모형을 설정.

위 내용을 토대로 HMC 사용 변수에 적용해보면, 모형 내 공적분(변수간 장기균형관계)관계를

보이고 있어, VAR 보다 VECM을 이용하여 익월 추정치를 계산하게 된다. 다만 주의해야 할 부분

은 앞서 서술했듯이 예측을 위한 모형이기 때문에 계수에 대한 설명보다 변수에 포함된 정보와 상

관관계 추세에 무게를 두고 있어, 예측수치 정도의 의미로 접근하는 것이 합리적일 것으로 판단된

다.

14

MODEL PORTFOLIO

<표1> HMC 산업 매력도 모형에 적용한 프리미엄 정의

산업모형 변수 HMC 산업 모형 프리미엄 정의

t기 국제유가 t-1기 대비 t기 두바이 유가 변화율

t기 중국 PMI t-2기 대비 t-1기 중국 PMI 변화율 (발표시점에 때문에 1달 지연)

t기 한국 CPI t-2기 대비 t-1기 CPI 변화율 (발표시점에 때문에 1달 지연)

t기 장단기 금리 t기 장단기금리 대비 t-1기 장단기금리 차이

t기 원달러 환율 t-1기 대비 t기 원달러 환율 변화율

t기 Market Premium t기 KOSPI 지수 수익률 – t기 국고채 3년 수익률

t기 Value Premium t기 가치주 수익률 – t기 성장주 수익률

자료: HMC투자증권

4. Factor 종목선정 모형

HMC Factor 종목선성 모형은 QEPM(Quantitative Equity Portfolio Management, 2006

Ludwig B. Chincarini, Daehan Kim, 2006)에서 제시하는 Fundamental Factor Model을 근거

로 작성했다. 먼저 이론적 바탕이 되는 내용을 간략히 소개하면 현대 재무이론에서 주식시장 수익

률을 결정하는 모형은 단일 요인 모형인 Sharp의 자본자산 가격결정 모형(CAPM, Capital

Asset Pricing Model)에서 시작해 Ross의 재정평가 모형(Arbitrage Pricing Mode, APM)과

Fama와 French의 3 Factor 모형과 같이 다요인 모형(multifactor Pricing Model)으로 발전되

어 왔다. 그리고 이들 모형 공통적으로 요인들에 대한 의미는 위험 감수가 수익률이라는 보상으로

이어진다고 정의하고 있다. QEPM도 이러한 이론적 내용을 바탕으로 접근한 방식이며, 주식시장

수익률을 설명하는 변수를 일반위험요인(Common Risk Factor)으로 정의하고 이를 Factor

Premium과 Factor Exposure로 나누고 이들의 곱이 평균수익률을 결정한다고 설명하고 있다.

아래 <공식1>은 2개 변수에 의해 나타내지는 평균수익률 관계를 정리한 공식이다.

<공식 1> E(ri) = βi * E(f)

i=개별종목, f=Factor Premium(위험보상), βi=Factor Exposure(기업특성)

공식의 의미를 정리하면 평균 기대 수익률을 구성하는 항목 중 Factor Exposure는 개별적으로

투자자가 주식을 살 때 감안하는 요인을 의미하며, 반면 감안한 특성을 고려해 계산된 민감도는 모

형 안에서 전반적으로 영향을 주는 Factor Premium이 되면서 단위당 나타나는 위험보상의 의미

를 가진다고 볼 수 있게 된다. 단 이때 위험에 대한 분해가 동행되어야 하는데 주식시장 수익률이

위험보상에 근거하고 있다는 점을 고려할 경우, 위험은 다시 아래 같은 <공식2>와 같이 분산가능

과 분산불가능 위험으로 나눌 수 있게 된다.

<공식 2> 전체 위험 = 분산불가능 위험 + 분산가능 위험

15


이처럼 <공식2>처럼 나누는 이유는 리스크 분해를 통해 공통요인을 이용한 효과를 최대화 하는

데 목적을 가지고 있다. 이는 분산투자를 통해 효과를 볼 수 있는데, 예를 들어 <공식2>와 같이 분

산가능 위험은 분산 투자를 통해 해지될 수 있으며, 실질적으로 위험에 대한 보상은 분산불가능 위

험에 대한 보상으로 나타나는 것으로 볼 수 있게 된다. 그리고 시장 상황에 맞게 이러한 리스크 분

해를 활용하면 선별효과 측면에서도 긍정적으로 적용될 수 있게 된다.

결국 QEPM의 Fundamental Factor Model은 전체 주식시장 혹은 특정 유니버스에서 특정

Factor Premium이 유의하고 안정적인 요인을 찾아, 해당 Factor 요인 및 특성을 이용해 종목선

별 기능을 높이고, 나아가 포함된 개별 종목들의 리스크 분해를 통해 위험조정 기능으로서 활용하

는데 있어 장점을 가지고 있다.

그리고 이와 같은 배경을 가지고 만들어진 HMC Factor 종목 선정 모형은 주가수익률을 결정

하는 밸류에이션 변수, 기업실적 변수, 기업소유구조 변수, 애널리트스 변수를 포함해 분석해 월간

단위로 공통 요인에 대한 분석을 수행하였고 해당변수에 대한 기본구분과 정의는 아래 <표1>에 정

리하였다.

자료 기본 구성은 거래유동성을 고려해 시장대표 종목인 KOSPI 100을 기준으로 유니버스를

구성했다. 그리고 구성된 유니버스에서 공통적으로 유의하게 나타나는 Factor 현황과 분포 / 시장

과의 연관성 / 종목별 변수에 대한 리스크와 프리미엄을 분석하게 되며, 자료주기는 월간 단위 / 전

체기간은 결산기를 고려해 3년의 기간이 포함되도록, 총 6년을 기준으로 모형을 설정하게 된다.

Factor분류는 일반적으로 사용되는 구분을 도입하였다. 현재 분류는 밸류에이션 측면, 기업재무 측

면, 기술적 지표 측면, 투자활동 측면, 애널리스트 추청 측면으로 나누어 분류하였다. 그리고 이들

분류에서 각각 연관이 있는 Factor들을 구성해 종목별로 회귀분석(데이터 특성상 이분산성으로 인

해 GLS 방법을 사용)의 독립변수의 유의성과 월간 Long 성과 및 시장대비 초과성과를 분석하여,

선호 섹터와 종목들로 활용할 수 있도록 자료를 작업하였다. 그리고 종목선정에서는 유의한 상위

3~5가지 Factor를 선정하고, 이들 Factor간의 상관계수와 프리미엄(β)의 유의성을 고려해 최종

결정하게 된다.

검증은 패널회귀 분석에서의 개별 프리미엄(β) 유의성, 회귀식의 유의성, 그리고 유니버스 내

소분류에서도 공통 경향이 나타나는지를 통해 판단하게 된다. 이는 복수 Factor 조합을 고려할 경

우에도 위와 같은 검증 방식으로 작업하게 된다. 이외 변수선택에서는 상관관계와 개별 프리미엄의

유의성과 변화를 기준으로 판단한다. 그리고 검증된 결과는 시장 대표 유니버스 내에서 공통적으로

나타나는 Factor들의 유의성을 한번에 파악이 가능하기 때문에 투자에 앞서 참고지표로서 활용이

가능하다고 판단된다.

16

MODEL PORTFOLIO

<표2> Factor List

구분 계정 정의

종속변수 수익률(월간)(%) 종목별 월간 수익률 (국고채3년 수익률 차감)

독립변수

밸류에이션 요인

E/P(PER 역수)(%) 종목별 12M Trailing EPS / 해당일 주가

B/P(PBR 역수)(%) 종목별 FY0 BPS / 해당일 주가

V/P(Value to Price)(%) 잔여가치모형을 기준으로 종목별 기업가치를 산출해 적용

성장성 요인

매출액증가율(전분기)(%) 전분기 대비 매출액 증가율

영업이익증가율(전분기)(%) 전분기 대비 영업이익 증가율

EPS증가율(전분기)(%) 전분기 대비 EPS 증가율

안정성 요인

부채비율(%) 총부채/총자산

자기자본비율(%) 자기자본/총자산

차입금의존도(%) 총차입금/총자산

수익성 요인

ROE(%) 순이익/총자본(평균)

영업이익률(%) 영업이익/매출액

순이익률(%) 순이익/매출액

기술적 요인

시가총액(조원) 시가총액

수정주가(천원) 수정주가

거래량(60일 평균)(만주) 60일 평균거래량

변동성(60일) 60일 평균주가변동성

수익률(1개월)(%) 월간초과수익률 (국고채3년 수익률 차감)

공매도거래량(%) 공매도 거래량 / 거래량 (월간누적기준)

시가총액회전율(회) 거래대금/시가총액 (월간누적기준)

볼린저 밴드%B 밴드 내에 가격의 위치를 편차를 감안한 100분위 위치

스타일 요인

시장대비 β(W, 1Yr) 개별종목의 월간 36M β, BM은 소속 시장이 기준

VKOSPI 대비 52주 월간 β 개별종목의 VKOSPI 지수 대비 β

순수가치 대비 52주 월간 β 개별종목의 MKF500 순수가치 지수 대비 β

순수성장 대비 52주 월간 β 개별종목의 MKF500 순수성장 지수 대비 β

모멘텀 대비 52주 월간 β 개별종목의 MKF500 모멘텀 지수 대비 β

대안투자 요인

최대주주등-주식등 총지분(Q)(%) 분기별 공시, 종목별 최대주주 및 관련 주주의 지분

순매수대금(투신)(십억원) 종목별 월간 투신권의 순매수대금 월간합계

순매수대금(외인)(십억원) 종목별 월간 외국인의 순매수대금 월간합계

심리적 요인

목표주가 변동율(E3)(%) 컨센서스 목표주가 월간 변동율

EPS 증가율 (QoQ, E3)(%) 컨센서스 EPS 직전 분기대비 증가율

EPS (E3, 1M Chg)(%) 컨센서스 EPS 추정치 월간 변동율

EPS (상향-하향)/(전체)(E3)(%) 컨센서스 EPS 이익조정비율

EPS CV (E3) 컨센서스 EPS 변동계수, 표준편차/평균

추정기관수 (E3) 종목별 담당 추정 증권사 숫자

자료: FnGuide, HMC투자증권 리서치센터,

주 : Valuation의 경우 모델링을 위해 기본 자료를 역수로 치환해 사용.

17


4. V/P 산출방법

가치대비가격 비율인, VPR (Value-to Price Ratio)은 쉽게 설명하면 주식의 내재가치, V

(Value)를 시가(Price)로 나눈 비율이다. V/P비율은 기존 밸류에이션 지표인 P/E와 P/B와 달리

단순히 기업의 미래 이익가치와 순자산가치뿐 아니라 기업의 미래 초과이익 창출 능력을 종합적

으로 검증한 주주지분가치를 현재가치로 비교한 지표이다.

V/P비율을 도출하기 위해 필요한 기업의 내재가치 Value, ‘V’ 는 초과이익모형(Residual

Income Model, RIM)을 통해 산출된다. Ohlson(1995)이 제시한 초과이익 모형은 기업의 내재

가치를 기업의 자기 자본장부가치에 미래 초과이익의 현재가치를 합하여 산출된다. 초과이익

(Residual Income) 또는 비정상적 이익(Abnormal Income)은 기업의 수익이 자본비용을(Cost

of Capital) 초과할 것으로 예상될 때 인식되는 가치를 의미한다. 즉, 기업의 수익 또는 이익률이

당분간 자본비용 또는 기대수익률 이상을 창출할 것으로 예상되면 순자산가치 대비 기업의 가치

는 증가된다. 만일 A 라는 기업의 자본비용(Cost of Equity) 또는 기대수익률이 10%이고 주당

순자산(BPS0)이 10,000원이라고 가정하자. A 기업의 금년 주당순이익(EPS01)이 1,000원이

라고 예상된다면 금년 A 기업의 초과이익(RI1=EPS01-re•BPS0)은 ‘0’원일 것이다. 반면,

A 기업의 금년 주당순이익(EPS01)이 1,500원으로 예상된다면 A 기업의 1년 후 초과이익은

500원이고 이를 현재가치로 산출할 경우 대략 455원 정도의 가치가 인식된다. 결국 A라는 회사

는 사업을 통해 주주에게 금년도 주당 455원 이라는 추가적인 가치를 창출해 준 것이다. 이상과

같은 내용을 식으로 표현하면 <공식3>과 같이 된다.

초과이익모형은(Residual Income Model)과 전통적인 기업가치평가 방법으로 이용되는 배당

할인모형(DDM, Dividend Discount Model)과 현금할인모형(DCF, Discount Cash Flow

Model)을 비교하면 초과이익모형 (Residual Income Model)은 기업의 가치창출요소를 잘 반영

하는 장점을 가지고 있다. 기업의 배당이나 잉여현금흐름이 기업의 가치창출 요소를잘 포함하고

있지 못하거나 일부 가치창출요소를 배제하고 있는 점과 달리 초과이익모형(Residual Income

Model)은 주주가 기대하는 최소 요구수익률(자본비용, Cost of Capital) 이상의 수익률만을 가치

창출로 인식한다. 더불어 배당할인모형과 현금할인모형 대비 초과이익모형은 가치를 조기에 인식

해 상대적으로 잔여가치 비중이 높지 않은 점도 초과이익모형의 또 다른 장점이다. 전통적인 기업

가치평가 방법인 배당할인모형(DDM)과 현금할인모형(DCF) 그리고 초과이익모형(RIM)의 장

단점을 <표23>에 정리해 비교했다.

<공식 1>

(F.ROEt: t년도 ROE비율, re: Cost of Equity, 요구수익률)

18

MODEL PORTFOLIO

<표3> 밸류에이션 모형별 특징 및 장단점 비교

구분 배당할인모형 (DDM) 현금할인모형(DCF) 초과이익모형

모형의 구조 주주지분가치=미래 배당의 현재가치

할인율: 자본비용(re)

주주지분가치= 미래 잉여현금흐름의 현재

가치- 순재무부채 시장가치

할인율: 평균자본비용(rw)

주주지분가치=자기자본 장부가치 + 미래

초과이익의 현재가치

할인율: 자본비용(re)

가치창출

정보의

제공여부

배당은 가치창출에 관한 정보를 제공하

지 못함

기업가치가 영업활동과 영업투자에서 창출

됨을 나타냄

잉여현금흐름 자체는 창출된 가치를 나타내

지 않음

가치창출의 결정요인을 직접 나타낸

1. 투자의 수익성: ROE

2. 투자규모: 자기자본

3. 가치창출요건: 투자 수익성이 자본비용

이상일 때

모형실행의

상대적

장단점

장점:

1. rw를 추정할 필요 없음

2. 순재무부채 시장가치를 추정할 필요

없음

3. 회계방법과 무관함

단점:

1. 잔여가치의 비중 크고 잔여가치

추정치가 배당성장률 가정에 민감함

2. 무배당기업에 대해서는 사용하기

어려움

장점:

1. 회계방법과 무관함

2. 무배당기업에 사용가능

단점:

1. 잔여가치의 비중이 크고 잔여가치

추정치가 FCF 성장률 가정에 민감함

2. 투자효과를 반영하려면 예측기간이 길어

야 함

3. rw추정이 어려움

4. 순재무부채의 시장가치를 추정해야함

장점:

1. 주주지분가치의 큰 비중을 차지하는

자기자본 장부가치가 곧바로 측정 가능

함

2. 잔여가치의 비중이 작음

3. rw를 추정할 필요 없음

단점:

1. 미래 초과이익 예측시 보수적 회계의

영향을 반영해야 함

자료: 재무제표 분석과 가치평가 (김권중, 김문철 공저, 산문출판, 2006)

초과이익 모형 <공식1>에 따르면 기업의 미래 초과이익을 무한대까지의 기대치를 반영해야 하

므로 이를 현실적으로 측정하기 위해서는 t=1에서 유한시점 T연도까지의 형태로 변환할 필요가

있다. 유한시점의 T를 어떻게 설정하는지는 고민할 부분이다.

유한 T시점은 수익추정을 통해 기업의 미래 초과이익 가치를 잘 반영해 주는 기간이어야 할 것

이다. 이런 부분은 고려할 때 경기에 민감한 기업은 경기순환 기간을 고려해 유한시점 T를 결정

하는 것이 타당하다.

만일 특정 기업의 산업순환기 대비 유한 시점의 T가 짧을 경우 <그림29> 또는 <그림30>와 같

이 기업의 내재가치가 과대 또는 과소 평가될 가능성이 존재한다. 반대로 기업의 산업순환기 대비

T 시점이 긴 경우에도 기업의 내재가치는 과대 또는 과소 평가될 수 있다. 이런 점을 고려할 때

산업별 평균 순환 시점을 파악해 모형에 적용하는 것이 바람직해 보인다. 1970년 이후 국내 경기

동행지수 순환 변동 평균기간을 분석했을 때 확장기가 평균 31개월이며 수축기가 평균 19개월로

역사적 순환변동 평균기간은 50개월 정도로 파악된다. 이런 점을 고려하면 경기민감 기업은 산업

별로 유한시점 T를 3-5년 차별적으로 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

여기서 미래 초과이익을 산출하는 기업의 미래 ROE 값은 애널리스트들이 발표하는 ROE 예측

치의 평균값(Consensus)을 사용한다. 위에서 언급한 것과 경기에 민감한 산업에 속한 회사는 산

업별 경기 순환 기간을 고려해 3~5년으로 차별적으로 적용하는 것이 타당하나 현재 애널리스트

들의 이익예측치가 T는 3년까지 존재하는 관계로 이에 본 자료에서는 식 (1) i=1에서 T=3 연

도까지로 교체하고, T=3 시점에서 주식의 잔존가치(terminal value)는 초과이익지속계수 ‘w’

를 산출해 구했다. 비경기 산업과 경기 민감 산업을 구분하고 경기 민감 산업도 평균 산업주기를

고려해 유한 T 시점을 모형에 적용하는 것은 향후 과제인 부분이다.

19


초과이익의 지속계수는 기업의 초과이익이 얼마큼 오래 지속될 수 있는지 판단하는 계수이다.

이론적으로 초과이익의 지속계수 ‘ω’ 값은 0과 1 사이에 값을 가지게 된다. 이는 기업의 미래

초과이익이 궁극적으로 ‘0’으로 수렴할 수 밖에 없다는 사실을 전제하기 때문이다. 기업이 지

속적으로 높은 초과이익을 창출할 경우 초과이익을 나누기 위한 경쟁이 출현하게 되고 경쟁 기업

수의 증가로 초과이익은 궁극적으로 자본비용과 같은 ‘0’으로 수렴하게 될 것이기 때문이다.

기업별로 초과이익의 지속계수 ‘ω’를 산출하기 위해서는 회귀식으로 과거 및 미래 기업의 초

과이익으로부터 초과이익 추이를 산출해야 하나 여기서는 모형의 단순화를 위해 3개년 평균 초과

이익의 증가율로 대처했다. 금번 초과이익모형에 적용한 초과이익의 지속계수 ‘ω’는 <공식5>

와 같은 방법으로 산출했다.

앞서 언급한 것과 같이 경쟁기업출연으로 기업의 초과이익이 무한히 증가할 수 없고 오히려

‘0’으로 수렴할 수밖에 없는 관계로, 3개년 평균 초과이익의 증가율이 ‘1’을 초과하는 경우

에도 초과이익의 증가율 최대값은 ‘1’을 사용했다. 또한, 초과이익 증가율이 ‘0’ 이하인 경우

에도 초과이익의 증가율을 ‘0’으로 가정해 T=3 이후 기업의 미래 가치창출은 ‘0’으로 가정

했다.

위 초과이익모형 (Residual Income Model)을 표현한 <공식 3>을 다시 기업의 미래 초과이익

유한시점 T=3으로 바꾸고 초과이익의 지속계수 ‘w’로 잔여가치를 산출해 기업의 내재가치를

표현하면 <공식4>와 같다.

<그림1> 기업가치가 과대하게 평가되는 경우 <그림2> 기업가치가 과소하게 판단되는 경우

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46

(개월)

(pt)산업순환 지수

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46

(개월)

(pt)산업순환지수

자료: HMC투자증권 자료: HMC투자증권

20

MODEL PORTFOLIO

<공식 2>

주: RI: Residual Income 의 약자 f=future, a=Actual

W > 1 이면 W =1,

W < 0 이면 W=0

0<W<1 이면 W = Average (RI03f/RI02f, RI02f/RI01f, RI01f/RI0a)

<공식 3>

• 본 조사자료는 투자자들에게 도움이 될 만한 정보를 제공할 목적으로 작성되었으며, 당사의 사전 동의 없이 무단복제 및 배포할 수 없습니다.

• 본 자료에 수록된 내용은 당사가 신뢰할 만한 자료 및 정보로 얻어진 것이나, 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없으므로 투자자 자신의 판단과 책임하에 최종결정을 하시기 바랍니다.

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Quant Report 2월 Quant Model Portfolio 2015. 01....

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