|
|
| (사용자 2명의 중간 판 4개는 보이지 않습니다) |
| 1번째 줄: |
1번째 줄: |
| '''자기자본비용'''(cost of equity)은 기업에 대해 주주들이 요구하는 요구수익률이다. 일반적으로 자기자본비용은 명확히 드러나지 않는다. 그래서 다음과 같은 방법으로 자기자본비용을 추정할 수 있다. | | '''자기자본비용'''(cost of equity)은 기업에 대해 주주들이 요구하는 요구수익률(required rate of return)이다. 일반적으로 자기자본비용은 명확히 드러나지 않는다. 그래서 배당할인모형과 자본자산가격결정모형과 같은 방법을 통해 자기자본비용을 추정할 수 있다. |
|
| |
|
| 첫번째로, 배당성장모형을 활용한 자기자본비용의 추정이 있다. 성장률 값에 민감하게 반응하기에 주로 안정된 기업에 적용한다.
| | == 배당할인모형 == |
| | '''배당할인모형'''(dividend discount model)은 미래에 받게 될 배당의 현재가치로 주식의 가치를 계산하는 방법이다. 배당할인모형에서는 주식의 배당에 대해서만 가치를 인정하며 의결권 등 주식으로부터 주어지는 다른 가치를 고려하지 않는다. 또한, 미래의 배당은 확정적이지 않기 때문에 배당에 대한 추가적인 가정이 필요하다. 그 중에서 배당이 매년 일정한 비율로 영구히 성장한다고 가정하면 다음과 같은 식을 구할 수 있다. |
|
| |
|
| 두번째로, 자본자산가격결정모형이 있다. 무위험수익률과 시장위험프리미엄을 더한 값으로, 배당성장모형과 달리 배당이 없는 기업에도 적용할 수 있다.
| | <div style="text-align: center;"> |
| | <math>P_0 = \frac{D_1}{R_E-g}</math> |
| | </div> |
|
| |
|
| == 배당성장모형 ==
| | 여기서 <math>P_0</math>는 현재 주식의 가격, <math>D_1</math>는 다음 기간의 배당, <math>R_E</math>은 자기자본비용, <math>g</math>는 배당의 성장률이다. 위 식은 영구연금 공식을 활용하여 쉽게 얻을 수 있다. 위 식을 자기자본비용에 대해 정리하면 다음과 같은 식을 구할 수 있다. |
| 배당 성장 모형이란 배당이 매년 일정 비율(g)로 영구적으로 성장한다는 가정하에 미래 배당에 대한 기대를 현재 가치로 환산하여 적절한 주가를 계산하는 모형이다. 배당성장모형은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다. | |
| P=D1/(r-g)
| |
|
| |
|
| 이를 활용하여 자기자본비용을 추정할 수 있는데, 배당성장모형을 통한 자기자본 비용의 추정 식은 다음과 같다.
| | <div style="text-align: center;"> |
| | <math>R_E = \frac{D_1}{P_1} + g</math> |
| | </div> |
|
| |
|
| Re=D1/P0+g
| | ===배당할인모형의 한계=== |
|
| |
|
| 여기서 P는 주가, D는 다음 배당금, r은 자기자본 비용, g는 배당 성장률을 뜻한다. D1/P0은 배당수익률, g는 배당 성장률이므로 이 두 비율을 더하면 주주의 전체 기대수익률인 자기자본비용을 구할 수 있다.
| | 배당할인모형은 배당을 지급하지 않는 기업에 적용할 수 없다. 또한 배당할인모형을 통한 자기자본비용의 추정이 배당의 성장률 값에 민감하다. |
| | |
| 다만 주의해야 할 점은, 현재 받은 배당이 아니라 다음번에 받을 배당을 식에 적용해야 한다는 것이다.
| |
| | |
| ==배당성장모형의 한계==
| |
| 배당성장모형은 배당(D)이 포함되는 식이므로,배당을 지급하지 않는 기업에 적용할 수 없다는 한계가 있다.
| |
| | |
| 또한 배당성장모형을 통한 자기자본비용의 추정이 성장률(g) 값에 민감도가 높아 정확한 예측이 어렵다는 한계가 있다. | |
| 배당성장모형은 위에서 설명했다시피, 배당 성장률(g)이 영구적으로 일정한 비율로 성장한다는 가정하에 성립하는 식이다.
| |
| 따라서 이제 막 성장하는 성장주와 같은 경우는 안정적인 배당 지급이 어려울 것이므로, 배당성장모형을 통해 예측하는 결과가 현실과 비교하였을 때 다를 확률이 크다.
| |
|
| |
|
| == 자본자산가격결정모형 == | | == 자본자산가격결정모형 == |
| ==='''자본자산가격결정모형'''(Capital Asset Pricing Model, CAPM)의 정의===
| | '''[[자본자산가격결정모형]]'''(Capital Asset Pricing Model; CAPM)은 주식시장에서 기업이 감수하는 시장위험의 정도에 비례하여 주주가 요구하는 수익률이 높아진다는 이론이다. 구체적으로는 다음과 같은 식이 성립한다. |
| 기대수익률과 베타의 관계를 나타내는 '''SML''' 등식을 의미한다. '''CAPM'''의 수식은 다음과 같다: <br>
| |
| '''E(R''i'') = R''f'' + β''i'' × [E(R''M'')−R''f'']'''
| |
| | |
| E(R''i'') : 특정 자산 ''i''의 기대수익률 <br>
| |
| R''f'' : 무위험 수익률 (risk-free rate) <br>
| |
| β''i'' : 자산의 베타계수, 평균 자산과 비교하여 특정 자산이 갖는 체계적 위험의 상대적 크기 <br>
| |
| E(R''M'')−R''f'' : 시장 위험 프리미엄 (market risk premium) <br>
| |
| ----
| |
| | |
| ===='''증권시장선'''(security market line: '''SML''')의 정의====
| |
| 기대수익률과 베타계수를 연결한 점들이 이루는 직선을 의미하며 양(+)의 기울기를 갖는다.
| |
| ===='''시장포트폴리오'''와 베타====
| |
| 시장포트폴리오는 시장 내의 모든 자산으로 구성된 포트폴리오를 의미한다. 시장포트폴리오의 베타값은 시장 내의 모든 자산들의 체계적 위험의 평균이므로 1이다. 그러므로 SML의 기울기는 다음과 같다: <br>
| |
| <math>\frac{E(R_M) - R_f}{\beta_M} = \frac{E(R_M) - R_f}{1} = E(R_M) - R_f</math>
| |
| | |
| ====SML과 개별 자산의 위치====
| |
| 모든 개별 자산의 기대수익률은 해당 자산의 베타계수와 비례해 SML 상에 위치한다. 어떤 자산의 기대수익률과 베타를 E(R''i'')과 β''i''로 표기하여 SML 상에 위치한다고 보면 다음과 같은 식으로 이어진다:<br>
| |
| <math>\frac{E(R_i) - R_f}{\beta_i} = E(R_M) - R_f</math> <br>
| |
|
| |
|
| 이를 다시 정리하면, 자산가가격결정모형이 되는 것이다: <br>
| | <div style="text-align: center;"> |
| E(R''i'') = R''f'' + β''i'' × [E(R''M'')−R''f'']
| | <math>R_E = r_f + \beta \times \left( R_M - r_f \right) </math> |
| ----
| | </div> |
|
| |
|
| ===자기자본비용에 적용하기===
| | 여기서 <math>r_f</math>는 무위험수익률, <math>\beta</math>는 기업의 시장위험(베타), <math>R_M</math>은 주식시장 전체의 평균 수익률을 의미한다. |
| CAPM을 통해 계산한 E(R''i'')는 특정 자산과 주식에 대해 투자자들이 요구하는 기대수익률이기 때문에 '''자기자본비용'''(기업이 자본을 조달하기 위해 투자자에게 제공해야 하는 수익률)과 동일한 개념으로 간주될 수 있다.
| |
| ----
| |
|
| |
|
| ===자본자산가격결정모형의 장단점===
| | 자본자산가격결정모형을 통해 자기자본비용을 추정하는 것에는 배당이 꾸준하지 않거나 없는 기업에 대해서도 적용 가능하다는 장점이 있다. 한편, 베타를 먼저 추정해야 한다는 단점이 존재한다. |
| ====장점====
| |
| 1. 체계적 위험을 반영하여 자산의 기대수익률을 계산한다. <br>
| |
| 2. 배당금이 꾸준하게 증가하지 않는 기업에도 적용이 가능하다.<br>
| |
| ====단점====
| |
| 1. 베타계수와 시장 위험 프리미엄을 추정해야 하므로, 자기자본 비용의 정확한 값을 구할 수 없다.<br>
| |
| 2. 미래 예측에 있어 과거 데이터를 사용하는 것은 변동성이 큰 경제 상황을 예측하기에 최적의 방법이 아닐 수 있다.<br>
| |