II. 계량적 분석
주식시장에 영향을 미치는 요소를 거시적 요소와 미시적 요소로 분류한 뒤, 거시적
요소와 미시적 요소가 주식시장에 미치는 영향을 각각 분석키로 한다.
제1절. 거시적 분석
주식시장의 주가에 영향을 미치는 거시경제 변수는 총통화(M2), 총통화 증가율(M2-C),
전도시소비자물가지수(ACCP), 선행경기종합지수(CILI), GNP, 경제성장률(EGR), 생산자물가
총지수(PP), 종합수지(OB). 최종소비지출증가율(IRFCE), 총고정투자증가율(IRGFCF)로 정하
고, 이들과 주가와의 상관관계를 파악한 후, 주가와 이들 거시경제 변수와의 비교적 상관
관계가 높아 신뢰할 수 있다고 여겨지는 것들을 골라 1995년의 추정치를 구한 뒤, 상관관
계에서 얻어진 식을 바탕으로 주식사장의 추정치를 구하기로 한다.
가. 종합주가와 거시경제 변수와의 상관관계 분석
1. 종합주가와 총통화(M2)와의 상관관계 분석
Model: MODEL1
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 481995.39871 481995.39871 11.029 0.0089
Error 9 393325.44298 43702.82700
C Total 10 875320.84169
Root MSE 209.05221 R-square 0.5506
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5007
C.V. 37.01224
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 162.333379 136.60582091 1.188 0.2651
M2 1 0.006793 0.00204542 3.321 0.0089
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
2. 종합주가와 총통화 증가율(M2-C)간의 상관관계
Model: MODEL2
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 367150.61514 367150.61514 6.502 0.0312
Error 9 508170.22655 56463.35851
C Total 10 875320.84169
Root MSE 237.62020 R-square 0.4194
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.3549
C.V. 42.07014
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -459.706692 408.11405214 -1.126 0.2891
M2C 1 60.041468 23.54574997 2.550 0.0312
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
3. 종합주가와 생산자물가지수(PP)와의 상관관계
Model: MODEL3
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 394571.37217 394571.37217 7.387 0.0237
Error 9 480749.46952 53416.60772
C Total 10 875320.84169
Root MSE 231.12033 R-square 0.4508
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.3897
C.V. 40.91936
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -2070.633427 972.18545272 -2.130 0.0620
PP 1 26.559760 9.77236112 2.718 0.0237
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
4. 종합주가와 전도시소비자물가지수(ACCP)와의 상관관계
Model: MODEL4
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 482423.68569 482423.68569 11.051 0.0089
Error 9 392897.15600 43655.23956
C Total 10 875320.84169
Root MSE 208.93836 R-square 0.5511
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5013
C.V. 36.99209
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -533.566990 336.36631709 -1.586 0.1471
ACCP 1 11.317204 3.40441909 3.324 0.0089
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
5. 종합주가와 GNP와의 상관관계
Model: MODEL5
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 510367.12269 510367.12269 12.586 0.0062
Error 9 364953.71900 40550.41322
C Total 10 875320.84169
Root MSE 201.37133 R-square 0.5831
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5367
C.V. 35.65236
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 48.604207 157.66728964 0.308 0.7649
GNP 1 0.003308 0.00093252 3.548 0.0062
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
6. 종합주가와 경제성장률(EGR)과의 상관관계
Model: MODEL6
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 56025.77823 56025.77823 0.615 0.4529
Error 9 819295.06346 91032.78483
C Total 10 875320.84169
Root MSE 301.71640 R-square 0.0640
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0400
C.V. 53.41824
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 823.996235 342.66686256 2.405 0.0396
EGR 1 -29.391223 37.46473084 -0.785 0.4529
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다.
7. 종합주가와 최종소비지출증가율(IRFCE)와의 상관관계
Model: MODEL7
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 130687.70540 130687.70540 1.580 0.2405
Error 9 744633.13629 82737.01514
C Total 10 875320.84169
Root MSE 287.64043 R-square 0.1493
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.0548
C.V. 50.92612
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 16.911941 444.49571222 0.038 0.9705
IRFCE 1 69.595596 55.37507390 1.257 0.2405
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
8. 종합주가와 총고정투자증가율(IRGFCF)와의 상관관계
Model: MODEL8
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 64615.58159 64615.58159 0.717 0.4190
Error 9 810705.26010 90078.36223
C Total 10 875320.84169
Root MSE 300.13058 R-square 0.0738
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0291
C.V. 53.13747
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 437.626417 175.33426053 2.496 0.0341
IRGFCF 1 11.101479 13.10757822 0.847 0.4190
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
9. 종합주가와 선행경기종합지수(CILI)와의 상관관계
Model: MODEL9
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 627799.55955 627799.55955 22.827 0.0010
Error 9 247521.28214 27502.36468
C Total 10 875320.84169
Root MSE 165.83837 R-square 0.7172
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.6858
C.V. 29.36133
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -429.973733 214.13251025 -2.008 0.0756
CILI 1 10.845115 2.26991021 4.778 0.0010
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
10. 종합주가와 종합지수(OVERALL)와의 상관관계
Model: MODEL10
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 79431.62356 79431.62356 0.898 0.3680
Error 9 795889.21813 88432.13535
C Total 10 875320.84169
Root MSE 297.37541 R-square 0.0907
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0103
C.V. 52.64967
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 510.757523 106.26903701 4.806 0.0010
OVERALL 1 0.020129 0.02123833 0.948 0.3680
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
나. 추정거시경제 변수에 의한 주가 예측
신뢰도가 상대적으로 높아 신뢰할 수 있는 총통화(M2), 총통화 증가율(M2-C), 생산자물가지수
(PP), 전도시소비자물가지수(ACCP), GNP, 선행경기종합지수(CILI)의 1995년 각각의 추정치를 이용
하여 위에서 '가'에서 구하였던 각각의 식에 대입하여 이들에 의한 종합주가를 예측하기로 한다.
1. 1995년 추정 M2에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL1
Dependent Variable: M2
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 9905282444.5 9905282444.5 164.913 0.0001
Error 9 540572439.64 60063604.404
C Total 10 10445854884
Root MSE 7750.07125 R-square 0.9483
Dep Mean 59251.72727 Adj R-sq 0.9425
C.V. 13.07991
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 2315.545455 5011.7369540 0.462 0.6550
OBS 1 9489.363636 738.94030023 12.842 0.0001
--------------------------------------
따라서 1995년도 M2의 추정치는 다음과 같이 된다.
2315.545455 + 9489.363636 * 12 = 116187.909087
위의 값을 관계식에 대입하면....
162.333379 + 0.006793 * 116187.909087 = 951.597845
2. 1995년 생산자물가지수(PP) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL3
Dependent Variable: PP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 505.89827 505.89827 85.194 0.0001
Error 9 53.44355 5.93817
C Total 10 559.34182
Root MSE 2.43684 R-square 0.9045
Dep Mean 99.22727 Adj R-sq 0.8938
C.V. 2.45581
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 86.360000 1.57582849 54.803 0.0001
OBS 1 2.144545 0.23234324 9.230 0.0001
-------------------------------------------
따라서 1995년 추정 생산자물가지수는 다음과 같다.
86.36 + 12 * 2.144545 = 112.09454
이것을 식에 대입하면...
-2070.633427 + 112.09454 * 26.559760 = 906.5706527
3. 1995년 전도시소비자물가지수(ACCP) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL4
Dependent Variable: ACCP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3626.53236 3626.53236 233.010 0.0001
Error 9 140.07491 15.56388
C Total 10 3766.60727
Root MSE 3.94511 R-square 0.9628
Dep Mean 97.05455 Adj R-sq 0.9587
C.V. 4.06484
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 62.603636 2.55118230 24.539 0.0001
OBS 1 5.741818 0.37615131 15.265 0.0001
------------------------------------------
따라서 1995년 전도시소비자물가지수의 추정치는 다음과 같다.
62.603636 + 12 * 5.741818 = 131.505452
이 값을 식에 대입하면...
-533.566790 + 11.317204 * 131.505452 = 954.707237
4. 1995년 추정 GNP에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL5
Dependent Variable: GNP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 45683889607 45683889607 433.863 0.0001
Error 9 947661847.42 105295760.82
C Total 10 46631551455
Root MSE 10261.37227 R-square 0.9797
Dep Mean 156037.54545 Adj R-sq 0.9774
C.V. 6.57622
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 33763 6635.7194567 5.088 0.0007
OBS 1 20379 978.38345719 20.829 0.0001
----------------------------------------
따라서 1995년 추정 GNP는 다음과 같다.
33762 + 12 * 20379 = 278310
그러나 1995년은 수퍼엔고현상에 따른 매출액의 증대로 10.23%{{ 10/23%만큼의 매출액 증가율을 다음에 나오는 미시적분석에서도 10.23%만큼의 가중치를 주
기로 한다.
}}의 가중치를 주어
278310 * 1.1023 = 306781.113
이것을 식에 대입하여 보면...
48.604207 + 306781.113 * 0.003308 = 1063.436129
5. 1995년 선행경기종합지수(CILI) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL6
Dependent Variable: CILI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 5320.22727 5320.22727 2743.242 0.0001
Error 9 17.45455 1.93939
C Total 10 5337.68182
Root MSE 1.39262 R-square 0.9967
Dep Mean 91.72727 Adj R-sq 0.9964
C.V. 1.51822
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 50.000000 0.90056609 55.521 0.0001
OBS 1 6.954545 0.13278123 52.376 0.0001
--------------------------------------
따라서 1995년 선행경기종합지수는 다음과 같다.
50 + 6.954545 * 12 = 133.45454
이것을 식에 대입하여 보면....
-429.973733 + 10.845115 * 133.45454 = 1017.355433
6. 종합
각각의 거시경제 변수의 예측치에 의해 도출된 종합주가를 각각의 변수의 R-square로 가중
평균하여 최종 종합주가를 예측하기로 한다.
① M2 추정치에 의한 종합주가 * M2의 R-square = 951.557845 * 0.5506 = 523.927749
PP 추정치에 의한 종합주가 * PP의 R-square = 906.5706527 * 0.4508 = 408.68205
ACCP 추정치에 의한 종합주가 * ACCP의 R-square = 954.707237 * 0.5511
= 526.139158
GNP 추정치에 의한 종합주가 * GNP의 R-square = 1063.436129 * 0.5831
= 620.0896067
CILI 추정치에 의한 종합주가 * CILI의 R-square = 1017.355433 * 0.7172
= 729.647317
② 각각의 변수들의 R-square의 합 = 0.5506 + 0.4194 + 0.4508 + 0.5511 + 0.5831 +
0.7172
= 3.2722
③ 각각의 변수추정치에 의한 종합주가의 합 / 각각의 변수들의 R-square의 합
= 2808.507905 / 3.2722
④ 최종 종합주가는 858.29 이다.
따라서 현재의 주가는 1995년 5월 29일 현재 종합주가지수 877.50보다 약 2.24% 과대 평가
되어 있다.
제2절. 미시적 분석
주식시장의 EPS와 PER를 추정하는데 있어 매출액과 종합주가(KOSPI), GNP, 총통화(M2), 전
도시소비자물가지수(ACCP), 경제성장률(EGR)과의 상관관계를 분석해 상관관게를 비교적 신뢰할
수 있는 변수만을 선택해 이들의 1995년 추정치를 예측하므로써 관계식에서 1995년 매출액의 추
정치를 구한뒤 EPS와 PER를 구하기로 한다.
{{{{
}}{{SALES
}}{{KOSPI
}}{{GNP
}}{{M2
}}{{ACCP
}}{{EGR
}}{{1991
}}{{134109.6
}}{{657.13
}}{{206681
}}{{73024
}}{{109.3
}}{{9.1
}}{{1992
}}{{164240.3
}}{{587.15
}}{{229938
}}{{86492
}}{{116.1
}}{{5.0
}}{{1993
}}{{187988.1
}}{{728.15
}}{{237554
}}{{102579
}}{{121.7
}}{{5.6
}}{{1994
}}{{210369.4
}}{{965.70
}}{{257933
}}{{118620
}}{{129.3
}}{{8.4
}}
}}
자료 : 『주식』1995년 3, 4월
가. 1995년 매출액 추정
1. 매출액과 변수와의 상관관계 분석
① 종합주가(KOSPI)와의 상관관계 분석
Model: MODEL1
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Squar e F Value Prob>F
Model 1 2031886248.3 2031886248.3 3.465 0.2037
Error 2 1172884602.3 586442301.14
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 24216.57080 R-square 0.6340
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.4510
C.V. 13.90344
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 57977 63589.688443 0.912 0.4581
KOSPI 1 158.195217 84.98774351 1.861 0.2037
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
② 매출액과 GNP와의 상관관계 분석
Model: MODEL2
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3126533948.8 3126533948.8 79.925 0.0123
Error 2 78236901.726 39118450.863
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 6254.47447 R-square 0.9756
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9634
C.V. 3.59088
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -181179 39871.517062 -4.544 0.0452
GNP 1 1.524959 0.17057583 8.940 0.0123
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
③ 매출액과 총통화(M2)와의 상관관계 분석
Model: MODEL3
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3164406429.2 3164406429.2 156.792 0.0063
Error 2 40364421.371 20182210.685
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 4492.46154 R-square 0.9874
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9811
C.V. 2.57925
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 17685 12697.942621 1.393 0.2983
M2 1 1.644188 0.13130754 12.522 0.0063
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
④ 매출액과 전도시소비자물가지수(ACCP)와의 상관관계 분석
Model: MODEL4
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3172839582.8 3172839582.8 198.729 0.0050
Error 2 31931267.688 15965633.844
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 3995.70192 R-square 0.9900
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9851
C.V. 2.29405
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -282459 32453.635472 -8.703 0.0129
ACCP 1 3834.052817 271.97382947 14.097 0.0050
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
⑤ 매출액과 경제성장률(EGR)과의 상관관계 분석
Model: MODEL5
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 87987706.010 87987706.010 0.056 0.8343
Error 2 3116783144.5 1558391572.3
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 39476.46859 R-square 0.0275
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq -0.4588
C.V. 22.66459
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 192945 81414.371131 2.370 0.1413
EGR 1 -2671.612655 11243.480987 -0.238 0.8343
☞ R-square가 비교적 낮으므로 신뢰할 수 없다고 본다.
2. 1995년 매출액 추정
R-squrare가 상대적으로 높아 신뢰할 수 있는 종합주가(KOSPI), GNP, 총통화(M2), 전도시소비
자물가지수(ACCP)의 1995년 각각의 추정치를 이용하여 위에서 구한 각각의 식에 대입하여 이들
에 대한 매출액을 추정하여 R-square로 가중평균하여 매출액을 예측하기로 한다.
① 1995년 추정 종합주가(KOSPI)에 의한 매출액 예측
Model: MODEL1
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 56893.51120 56893.51120 4.683 0.1629
Error 2 24298.38647 12149.19324
C Total 3 81191.89768
Root MSE 110.22338 R-square 0.7007
Dep Mean 734.53250 Adj R-sq 0.5511
C.V. 15.00592
SAS 15:06 Monday, May 22, 1995 12
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 467.855000 134.99551790 3.466 0.0741
OBS 1 106.671000 49.29339354 2.164 0.1629
------------------------------------------------
1995년 추정 종합주가는 다음과 같다.
467.855 + 5 * 106.671 = 1001.21
이것을 관계식에 대입하면....
57977 + 1001.21 * 158.195217 = 216363.633213
② 1995년 추정 GNP에 의한 매출액 예측
Model: MODEL2
Dependent Variable: GNP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1302046119.2 1302046119.2 61.403 0.0159
Error 2 42410081.800 21205040.900
C Total 3 1344456201.0
Root MSE 4604.89315 R-square 0.9685
Dep Mean 233026.50000 Adj R-sq 0.9527
C.V. 1.97612
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 192684 5639.8192657 34.165 0.0009
OBS 1 16137 2059.3708214 7.836 0.0159
------------------------------------------------
1995년 추정 GNP는 다음과 같다.
192684 + 5 * 16137 = 273369
이것을 관계식에 대입하여 보면....
-181179 + 273369 * 1.524959 = 235697.516871
③ 1995년 추정 총통화에 의한 매출액 예측
Model: MODEL3
Dependent Variable: M2
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1168538281.2 1168538281.2 1162.613 0.0009
Error 2 2010193.5000 1005096.7500
C Total 3 1170548474.7
Root MSE 1002.54514 R-square 0.9983
Dep Mean 95178.75000 Adj R-sq 0.9974
C.V. 1.05333
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 56960 1227.8620138 46.390 0.0005
OBS 1 15288 448.35181498 34.097 0.0009
----------------------------------------------
1995년 추정 총통화는 다음과 같다.
56960 + 5 * 15288 = 133400
이것을 관계식에 대입하여 보면...
17685 + 133400 * 1.644188 = 237019.6792
④ 1995년 추정 전도시소비자물가지수에 의한 매출액 예측
Model: MODEL4
Dependent Variable: ACCP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 215.16800 215.16800 640.381 0.0016
Error 2 0.67200 0.33600
C Total 3 215.84000
Root MSE 0.57966 R-square 0.9969
Dep Mean 119.10000 Adj R-sq 0.9953
C.V. 0.48670
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 102.700000 0.70992957 144.662 0.0001
OBS 1 6.560000 0.25922963 25.306 0.0016
─────────────────────────
1995년 추정 ACCP는 다음과 같다.
102.7 + 5 * 6.56 = 135.5
이것을 관계식에 대입해 보면....
-282459 + 135.5 * 3834.052817 = 237055.156703
⑤ 위의 자료들에 예측된 매출액을 바탕으로 각각의 R-square로 가중평균하여 1995년 매출
액의 최종 예측치를 구하기로 한다.
-. 종합주가에 의한 매출액 추정치 * 종합주가의 R-square = 216363.633213 * 0.6340
= 137174.543457
-. GNP에 의한 매출액 추정치 * GNP의 R-square = 235697.516871 * 0.9756
= 229946.497459
-. 총통화에 의한 매출액 추정치 * 총통화의 R-square = 237019.6792 * 0.9874
= 234033.231242
-. 전도시소비자물가지수에 의한 매출액 추정치 * 전도시소비자물가지수의 R-square
= 237055.156703 * 0.99
= 234684.605136
-. 가중평균된 매출액 추정치의 총합 = 835838.877294
-. R-square의 합 = 0.6340+0.9756+0.9874+0.99= 3.587
이렇게 가중평균된 매출액 추정치의 총합을 R-square의 합으로써 나누어주면 1995년의 최종
매출액 추정치가 구해지는데 다음과 같다.
835838 / 3.587 = 233018.678561 (십억)
<표 > 매출액증가율 (단위:%)
{{{{
}}{{ 1983
}}{{ 1984
}}{{ 1985
}}{{ 1986
}}{{ 1987
}}{{ 1988
}}{{ 1989
}}{{ 1990
}}{{ 1991
}}{{ 1992
}}{{ 1993
}}{{
}}{{ 19.1
}}{{ 13.7
}}{{ 11.8
}}{{ 13.3
}}{{ 16.5
}}{{ 14.3
}}{{ 8.2
}}{{ 18.1
}}{{ 21.9
}}{{ 13.6
}}{{ 9.8
}}
}}
주1) 『주식』1995. 4
위의 자료에 의하면 전년대비 매출액 증가율은 평균 14.57%이다. 그러나 1995년은 수퍼엔고
에 따른 우리나라 주요수출업체에 해당하는 반도체, 전자, 자동차 가전업체 등의 경기호황이 예상
되고, 이들 주요업체의 R&D투자에 의한 기술개발에 따른 시장점율 확대가 예상되므로 1995년 추
정 예상매출액에 10.23% 가중치를 주어 전년대비 1995년 추정 매출액증가율을 24.8%로 잡기로
한다. 이에 따라 예상매출액은 290807.3108 (십억)이 될 것으로 추정된다.
3. EPS추정
EPS는 1995년 추정매출액을 1995년 예상총주식로 나눈 값에 해당하는 추정 주당매출액에 매
출액 순이익률을 곱하면 된다. 이 순서에 입각하여 EPS를 구해 보기로 한다.
① 주당매출액
{{{{
}}{{ 상장주식수(LIST)
}}{{1991
}}{{ 5101926773
}}{{1992
}}{{ 5412931568
}}{{1993
}}{{ 5760143002
}}{{1994
}}{{ 6880511222
}}
}}
1991년에서 1994년 자료로부터 1995년 총주식수(LIST)를 산출해 보기로 한다.
Model: MODEL3
Dependent Variable: LIST
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1.6148044E18 1.6148044E18 16.916 0.0543
Error 2 1.9092206E17 9.5461032E16
C Total 3 1.8057265E18
Root MSE 308967687.947 R-square 0.8943
Dep Mean 5788878141.25 Adj R-sq 0.8414
C.V. 5.33726
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 4368136946 378406591.24 11.544 0.0074
OBS 1 568296478 138174550.62 4.113 0.0543
----------------------------------------------
따라서 1995년 추정 총주식수는 다음과 같다.
4368136846 + 568286478 * 5 = 7209569236
예상총주식수는 위와 같으나 현재의 주식시장 침체에 따른 1995년 5월 28일 재경원의 증시부
양책에 따르면 총공급물량이 1995년 예상총주식수의 약 70%{{995년 5월 28일(토) 매일경제신문
}}에만 이르게 될 것이므로 수정 1995
년 예상 총주식수는 다음과 같다.
4368136846 + 568286478 * 5 * 0.70 = 6,357,139,519
따라서 주당매출액은 290807.3108 / 6357139519 = 0.000045745 (십억)
= 45,745.0 (원)
② 매출액순이익률
{{{{
}}{{매출액순이익률
}}{{1991
}}{{ 2.0
}}{{1992
}}{{ 1.8
}}{{1993
}}{{ 1.5
}}{{1994
}}{{ 1.1
}}
}}
이 자료를 단순평균하여 보면 1995년 예상 매출액순이익률은 1.575%이다. 이와 같은 평균치
로 추정된 매출액순이익률이 과소평가되어 있어 이미 현실감을 상실했다. 이러한 현실감을 상실
한 매출액순이익률 때문에 차후의 EPS 내지는 PER 분석에도 현실성을 상실하게끔 지장을 주므
로 여기서는 매출액순이익률을 1990년의 2.1%로 삼기로 한다.
위의 주당매출액과 매출액순이익률을 곱해보면.....
45745.0 * 0.021 = 960.645 (원)
4. PER 추정
PER의 추정은 Gordon의 모형 Pi / EPS = (D / E) / (r - g)를 사용하기로 한다. 이를 위해서
는 요구수익률, ROE, 성장률이 필요한데, 또 요구수익률은 주식투자수익률과 채권투자수익률로써
그 값을 구하고, ROE와 성장률은 과거의 자료를 토대로 그 추정치를 구해내도록 하겠다.
① 요구수익률 추정(Ri)
요구수익률 추정에 가장 많이 사용되는 CAPM모형에 따라 요구수익률(Ri)은 Ri = Rf - *
(Rm - Rf)로 표시될 수 있다. 그러나 시장분석에서는 가 시장 이므로 1로 두면 Ri는 곧 Rm이
된다. 이제 요구수익률의 구성요소인 주식투자수익률과 채권투자수익률을 알아 보기로 한다.
i) 주식투자수익률 (%)
{{{{
}}{{ 자본이득율
}}{{ 배당수익률
}}{{ 주식투자수익률
}}{{ 1992
}}{{ -10.0
}}{{ 1.9
}}{{ -8.7
}}{{ 1993
}}{{ 24.0
}}{{ 1.4
}}{{ 25.4
}}{{ 1994
}}{{ 32.6
}}{{ 1.2
}}{{ 33.8
}}
}}
위의 표에서와 같이 주식투자 수익률은 자본이득율과 배당수익률의 합으로 구성된다. 1990년
에서 1994년 까지의 자료를 단순평균하여 1995년 추정 주식투자 수익률을 알아보면 다음과 같다.
( - 8.7 + 25.4 + 33.8) / 5 = 16.83 %
ii) 채권투자수익률
채권투자수익률은 국채, 회사채, 특수채 3가지를 그 구성요소로 해야하지만 여기서는 국채와
회사채만으로 채권투자수익률을 구하기로 한다. 회사채와 국채가 채권시장에서 차지하는 비율로
써 각각의 가중치를 주어 채권투자수익률을 구하기로 한다.
(단위 : %)
{{{{
}}{{ 국 채
}}{{ 회 사 채
}}{{ 수익률
}}{{ 비중
}}{{ 수익률
}}{{ 비중
}}{{ 1988
}}{{ 12.37
}}{{ 63.8
}}{{ 14.09
}}{{ 34.2
}}{{ 1989
}}{{ 14.44
}}{{ 64.6
}}{{ 15.20
}}{{ 35.4
}}{{ 1990
}}{{ 15.03
}}{{ 56.8
}}{{ 16.47
}}{{ 43.2
}}{{ 1991
}}{{ 16.45
}}{{ 52.4
}}{{ 18.90
}}{{ 47.6
}}{{ 1992
}}{{ 15.07
}}{{ 49.8
}}{{ 16.20
}}{{ 50.2
}}{{ 1993
}}{{ 12.07
}}{{ 52.4
}}{{ -
}}{{ 47.6
}}{{ 1994
}}{{ 12.29
}}{{ 55.2
}}{{ 12.92
}}{{ 44.8
}}{{ 평균
}}{{ 13.96
}}{{ 56.43
}}{{ 15.63
}}{{ 43.57
}}
}}
위의 자료로 부터 1995년 추정 채권투자수익률을 구할 수 있다.
국채수익률 * 비중 + 회사채수익률 * 비중 = 13.96 * 0.5643 + 15.63 * 0.4357
= 14.68%
iii) 요구수익률
위에서 구한 주식투자수익률과 채권투자수익률을 자금조달에서 차지하는 그 구성비율로 가중
치를 적용해 요구수익률을 구하기로 한다.
{{{{
}}{{ 주식
}}{{ 채권
}}{{ 1989
}}{{ 64.67(%)
}}{{ 35.33(%)
}}{{ 1990
}}{{ 67.83
}}{{ 32.17
}}{{ 1990
}}{{ 20.84
}}{{ 79.16
}}{{ 1991
}}{{ 17.42
}}{{ 82.58
}}{{ 1992
}}{{ 17.43
}}{{ 82.57
}}{{ 1993
}}{{ 17.28
}}{{ 82.72
}}{{ 1994
}}{{ 23.77
}}{{ 76.23
}}{{ 평균
}}{{ 32.75
}}{{ 67.25
}}
}}
위의 구성비율에 따라 요구수익률을 구해 보면 다음과 같다.
16.83% * 0.3275 + 14.68% * 0.6725 = 15.3841%
② 성장률(g) 추정
성장률은 유보율과 자기자본 이득율 (1 - D/E) * ROE의 함수로써 구하기로 한다.
i) ROE의 추정
{{{{
}}{{ 1988
}}{{ 1989
}}{{ 1990
}}{{ 1991
}}{{ 1992
}}{{ 1993
}}{{ 1994
}}{{ 평균
}}{{ ROE
}}{{ 10.1
}}{{ 7.1
}}{{ 6.2
}}{{ 6.2
}}{{ 6.0
}}{{ -
}}{{ -
}}{{ 7.12
}}
}}
위와 같이 1995년 추정 ROE는 7.12이나 여기에 앞의 거시적 분석에서 Regression으로 예측
하였던 1995년 추정 GNP 301966.4가 1994년 GNP 257933에 비해 약 17.07%의 성장한 요인이 포
함되어야 한다. 따라서 최종 1995년 추정 ROE는 다음과 같다.
6.29 * 1.1707 = 8.3354
ii) 성장률(g) 추정
성장율은 구하기 위해서는 배당성향이 필요한데, 배당성향은 21.6%{{『주식』1995년 4월호. 한국증권거래소 발간.
}}이다.
따라서 성장율은 다음과 같다.
( 1 - 0.216) * 8.3354 = 6.5350
iii) PER 추정
Gordon의 모형중 배당성향(D/E)는 주가에 영향을 미치지 못하므로 배당성향은 1로 두어 PER
를 추정하기로 한다.
1 / (0.153841 - 0.065350) = 11.3006 (배)
5. 주가예측
1995년 예상주가 = EPS * PER
= 960.645 * 11.3006 = 10855.76882 (원)
6. 예상주가와 현주가와의 비교
1995년 예상주가는 10855.76882 (원)으로 1995년 3월 기준 26433 (원)의 주가보다 높아 현주가
가 과대평가되어 있음을 나타내 주고 있다.
제3절. 결론
시장 계량분석이 무척이나 오랜 시간 나를 괴롭혔다. 자료수집에서 부터 분석, 검토와 목차설
정, 그리고 수정. 한단계 한단계 어렵지 않은 부분이 없었다. 조토론시간에 이런 의견이 나왔다.
어차피 우리가 하는 분석이 맞는지, 틀리는지 알 수가 없다면 괜히 뜬구름 잡듯이 지나치게 과대
평가 내지는 과소평가된 결론을 도출하기 보다는 현 주가, PER, EPS에 가까운 결론을 도출해서
어차피 맞는지, 틀리는지 모르는 결론이라면 차라리 현실성을 지닌 주가, PER 혹은 EPS가 훨씬
낫게 보이는 결론이다라는 의견이었다.
공감이 가는 말이었다. 자료는 방대하다. 그리고 우리는 그 방대한 자료중 일부를 추출해 그
자료를 이용해서 주가를 예측해야 한다. 그 정확한지 아닌지도 알 수 없는 자료에다 대고 우리는
또다시 맞는지 틀리는지 모르는 정당성을 부여해야 한다. 이러한 과정이 우리에게 얼마나 비전을
제시해 줄지도 의문이다.
약식으로 주가, PER, EPS를 구했을 때, 현실과 너무나 동떨어져 있어 상당히 당황(?)했다. 그
리고는 바로 주가올리기 작업에 착수했다. 하지만 주가올리기 작업도 현재와 비슷한 상태로 끌어
올리기에 열중하려고 노력하지는 않았다. 자료가 허락하는 데까지만 행했다. 그건 어디까지나 내
가 행한 분석이 옳을 것이라는 약간의 오만한 전제가 깔려 있었기 때문이다.
특히 계량분석에 있어서 어려웠던 부분을 살펴보면, 우선 거시적 분석에 있어서 거시변수와
미시변수와의 구분이 명확하지가 않았다는 것이다. 따라서 그 변수가 중복되어 사용된 경우도 있
었다. 또 미시적 변수에 있어서는 사용된 가중치가 현실성을 부여하기 위해 사용되었지만, 주관성
이 개입되었다는 것이 가장 큰 어려움이었다.
증권분석론 수업의 기업분석이 이제까지 가장 어려운 보고서였으며 또, 그만큼 매우 큰 도움
이 되었다고 생각한다. 같은팀 여러분께 감사드리고 싶다.
주식시장에 영향을 미치는 요소를 거시적 요소와 미시적 요소로 분류한 뒤, 거시적
요소와 미시적 요소가 주식시장에 미치는 영향을 각각 분석키로 한다.
제1절. 거시적 분석
주식시장의 주가에 영향을 미치는 거시경제 변수는 총통화(M2), 총통화 증가율(M2-C),
전도시소비자물가지수(ACCP), 선행경기종합지수(CILI), GNP, 경제성장률(EGR), 생산자물가
총지수(PP), 종합수지(OB). 최종소비지출증가율(IRFCE), 총고정투자증가율(IRGFCF)로 정하
고, 이들과 주가와의 상관관계를 파악한 후, 주가와 이들 거시경제 변수와의 비교적 상관
관계가 높아 신뢰할 수 있다고 여겨지는 것들을 골라 1995년의 추정치를 구한 뒤, 상관관
계에서 얻어진 식을 바탕으로 주식사장의 추정치를 구하기로 한다.
가. 종합주가와 거시경제 변수와의 상관관계 분석
1. 종합주가와 총통화(M2)와의 상관관계 분석
Model: MODEL1
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 481995.39871 481995.39871 11.029 0.0089
Error 9 393325.44298 43702.82700
C Total 10 875320.84169
Root MSE 209.05221 R-square 0.5506
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5007
C.V. 37.01224
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 162.333379 136.60582091 1.188 0.2651
M2 1 0.006793 0.00204542 3.321 0.0089
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
2. 종합주가와 총통화 증가율(M2-C)간의 상관관계
Model: MODEL2
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 367150.61514 367150.61514 6.502 0.0312
Error 9 508170.22655 56463.35851
C Total 10 875320.84169
Root MSE 237.62020 R-square 0.4194
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.3549
C.V. 42.07014
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -459.706692 408.11405214 -1.126 0.2891
M2C 1 60.041468 23.54574997 2.550 0.0312
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
3. 종합주가와 생산자물가지수(PP)와의 상관관계
Model: MODEL3
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 394571.37217 394571.37217 7.387 0.0237
Error 9 480749.46952 53416.60772
C Total 10 875320.84169
Root MSE 231.12033 R-square 0.4508
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.3897
C.V. 40.91936
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -2070.633427 972.18545272 -2.130 0.0620
PP 1 26.559760 9.77236112 2.718 0.0237
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
4. 종합주가와 전도시소비자물가지수(ACCP)와의 상관관계
Model: MODEL4
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 482423.68569 482423.68569 11.051 0.0089
Error 9 392897.15600 43655.23956
C Total 10 875320.84169
Root MSE 208.93836 R-square 0.5511
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5013
C.V. 36.99209
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -533.566990 336.36631709 -1.586 0.1471
ACCP 1 11.317204 3.40441909 3.324 0.0089
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
5. 종합주가와 GNP와의 상관관계
Model: MODEL5
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 510367.12269 510367.12269 12.586 0.0062
Error 9 364953.71900 40550.41322
C Total 10 875320.84169
Root MSE 201.37133 R-square 0.5831
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.5367
C.V. 35.65236
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 48.604207 157.66728964 0.308 0.7649
GNP 1 0.003308 0.00093252 3.548 0.0062
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
6. 종합주가와 경제성장률(EGR)과의 상관관계
Model: MODEL6
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 56025.77823 56025.77823 0.615 0.4529
Error 9 819295.06346 91032.78483
C Total 10 875320.84169
Root MSE 301.71640 R-square 0.0640
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0400
C.V. 53.41824
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 823.996235 342.66686256 2.405 0.0396
EGR 1 -29.391223 37.46473084 -0.785 0.4529
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다.
7. 종합주가와 최종소비지출증가율(IRFCE)와의 상관관계
Model: MODEL7
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 130687.70540 130687.70540 1.580 0.2405
Error 9 744633.13629 82737.01514
C Total 10 875320.84169
Root MSE 287.64043 R-square 0.1493
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.0548
C.V. 50.92612
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 16.911941 444.49571222 0.038 0.9705
IRFCE 1 69.595596 55.37507390 1.257 0.2405
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
8. 종합주가와 총고정투자증가율(IRGFCF)와의 상관관계
Model: MODEL8
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 64615.58159 64615.58159 0.717 0.4190
Error 9 810705.26010 90078.36223
C Total 10 875320.84169
Root MSE 300.13058 R-square 0.0738
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0291
C.V. 53.13747
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 437.626417 175.33426053 2.496 0.0341
IRGFCF 1 11.101479 13.10757822 0.847 0.4190
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
9. 종합주가와 선행경기종합지수(CILI)와의 상관관계
Model: MODEL9
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 627799.55955 627799.55955 22.827 0.0010
Error 9 247521.28214 27502.36468
C Total 10 875320.84169
Root MSE 165.83837 R-square 0.7172
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq 0.6858
C.V. 29.36133
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -429.973733 214.13251025 -2.008 0.0756
CILI 1 10.845115 2.26991021 4.778 0.0010
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
10. 종합주가와 종합지수(OVERALL)와의 상관관계
Model: MODEL10
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 79431.62356 79431.62356 0.898 0.3680
Error 9 795889.21813 88432.13535
C Total 10 875320.84169
Root MSE 297.37541 R-square 0.0907
Dep Mean 564.81909 Adj R-sq -0.0103
C.V. 52.64967
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 510.757523 106.26903701 4.806 0.0010
OVERALL 1 0.020129 0.02123833 0.948 0.3680
☞R-square가 낮아 신뢰할 수 없으므로 기각한다
나. 추정거시경제 변수에 의한 주가 예측
신뢰도가 상대적으로 높아 신뢰할 수 있는 총통화(M2), 총통화 증가율(M2-C), 생산자물가지수
(PP), 전도시소비자물가지수(ACCP), GNP, 선행경기종합지수(CILI)의 1995년 각각의 추정치를 이용
하여 위에서 '가'에서 구하였던 각각의 식에 대입하여 이들에 의한 종합주가를 예측하기로 한다.
1. 1995년 추정 M2에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL1
Dependent Variable: M2
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 9905282444.5 9905282444.5 164.913 0.0001
Error 9 540572439.64 60063604.404
C Total 10 10445854884
Root MSE 7750.07125 R-square 0.9483
Dep Mean 59251.72727 Adj R-sq 0.9425
C.V. 13.07991
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 2315.545455 5011.7369540 0.462 0.6550
OBS 1 9489.363636 738.94030023 12.842 0.0001
--------------------------------------
따라서 1995년도 M2의 추정치는 다음과 같이 된다.
2315.545455 + 9489.363636 * 12 = 116187.909087
위의 값을 관계식에 대입하면....
162.333379 + 0.006793 * 116187.909087 = 951.597845
2. 1995년 생산자물가지수(PP) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL3
Dependent Variable: PP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 505.89827 505.89827 85.194 0.0001
Error 9 53.44355 5.93817
C Total 10 559.34182
Root MSE 2.43684 R-square 0.9045
Dep Mean 99.22727 Adj R-sq 0.8938
C.V. 2.45581
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 86.360000 1.57582849 54.803 0.0001
OBS 1 2.144545 0.23234324 9.230 0.0001
-------------------------------------------
따라서 1995년 추정 생산자물가지수는 다음과 같다.
86.36 + 12 * 2.144545 = 112.09454
이것을 식에 대입하면...
-2070.633427 + 112.09454 * 26.559760 = 906.5706527
3. 1995년 전도시소비자물가지수(ACCP) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL4
Dependent Variable: ACCP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3626.53236 3626.53236 233.010 0.0001
Error 9 140.07491 15.56388
C Total 10 3766.60727
Root MSE 3.94511 R-square 0.9628
Dep Mean 97.05455 Adj R-sq 0.9587
C.V. 4.06484
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 62.603636 2.55118230 24.539 0.0001
OBS 1 5.741818 0.37615131 15.265 0.0001
------------------------------------------
따라서 1995년 전도시소비자물가지수의 추정치는 다음과 같다.
62.603636 + 12 * 5.741818 = 131.505452
이 값을 식에 대입하면...
-533.566790 + 11.317204 * 131.505452 = 954.707237
4. 1995년 추정 GNP에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL5
Dependent Variable: GNP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 45683889607 45683889607 433.863 0.0001
Error 9 947661847.42 105295760.82
C Total 10 46631551455
Root MSE 10261.37227 R-square 0.9797
Dep Mean 156037.54545 Adj R-sq 0.9774
C.V. 6.57622
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 33763 6635.7194567 5.088 0.0007
OBS 1 20379 978.38345719 20.829 0.0001
----------------------------------------
따라서 1995년 추정 GNP는 다음과 같다.
33762 + 12 * 20379 = 278310
그러나 1995년은 수퍼엔고현상에 따른 매출액의 증대로 10.23%{{ 10/23%만큼의 매출액 증가율을 다음에 나오는 미시적분석에서도 10.23%만큼의 가중치를 주
기로 한다.
}}의 가중치를 주어
278310 * 1.1023 = 306781.113
이것을 식에 대입하여 보면...
48.604207 + 306781.113 * 0.003308 = 1063.436129
5. 1995년 선행경기종합지수(CILI) 추정에 의한 종합주가 예측
Model: MODEL6
Dependent Variable: CILI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 5320.22727 5320.22727 2743.242 0.0001
Error 9 17.45455 1.93939
C Total 10 5337.68182
Root MSE 1.39262 R-square 0.9967
Dep Mean 91.72727 Adj R-sq 0.9964
C.V. 1.51822
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 50.000000 0.90056609 55.521 0.0001
OBS 1 6.954545 0.13278123 52.376 0.0001
--------------------------------------
따라서 1995년 선행경기종합지수는 다음과 같다.
50 + 6.954545 * 12 = 133.45454
이것을 식에 대입하여 보면....
-429.973733 + 10.845115 * 133.45454 = 1017.355433
6. 종합
각각의 거시경제 변수의 예측치에 의해 도출된 종합주가를 각각의 변수의 R-square로 가중
평균하여 최종 종합주가를 예측하기로 한다.
① M2 추정치에 의한 종합주가 * M2의 R-square = 951.557845 * 0.5506 = 523.927749
PP 추정치에 의한 종합주가 * PP의 R-square = 906.5706527 * 0.4508 = 408.68205
ACCP 추정치에 의한 종합주가 * ACCP의 R-square = 954.707237 * 0.5511
= 526.139158
GNP 추정치에 의한 종합주가 * GNP의 R-square = 1063.436129 * 0.5831
= 620.0896067
CILI 추정치에 의한 종합주가 * CILI의 R-square = 1017.355433 * 0.7172
= 729.647317
② 각각의 변수들의 R-square의 합 = 0.5506 + 0.4194 + 0.4508 + 0.5511 + 0.5831 +
0.7172
= 3.2722
③ 각각의 변수추정치에 의한 종합주가의 합 / 각각의 변수들의 R-square의 합
= 2808.507905 / 3.2722
④ 최종 종합주가는 858.29 이다.
따라서 현재의 주가는 1995년 5월 29일 현재 종합주가지수 877.50보다 약 2.24% 과대 평가
되어 있다.
제2절. 미시적 분석
주식시장의 EPS와 PER를 추정하는데 있어 매출액과 종합주가(KOSPI), GNP, 총통화(M2), 전
도시소비자물가지수(ACCP), 경제성장률(EGR)과의 상관관계를 분석해 상관관게를 비교적 신뢰할
수 있는 변수만을 선택해 이들의 1995년 추정치를 예측하므로써 관계식에서 1995년 매출액의 추
정치를 구한뒤 EPS와 PER를 구하기로 한다.
{{{{
}}{{SALES
}}{{KOSPI
}}{{GNP
}}{{M2
}}{{ACCP
}}{{EGR
}}{{1991
}}{{134109.6
}}{{657.13
}}{{206681
}}{{73024
}}{{109.3
}}{{9.1
}}{{1992
}}{{164240.3
}}{{587.15
}}{{229938
}}{{86492
}}{{116.1
}}{{5.0
}}{{1993
}}{{187988.1
}}{{728.15
}}{{237554
}}{{102579
}}{{121.7
}}{{5.6
}}{{1994
}}{{210369.4
}}{{965.70
}}{{257933
}}{{118620
}}{{129.3
}}{{8.4
}}
}}
자료 : 『주식』1995년 3, 4월
가. 1995년 매출액 추정
1. 매출액과 변수와의 상관관계 분석
① 종합주가(KOSPI)와의 상관관계 분석
Model: MODEL1
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Squar e F Value Prob>F
Model 1 2031886248.3 2031886248.3 3.465 0.2037
Error 2 1172884602.3 586442301.14
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 24216.57080 R-square 0.6340
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.4510
C.V. 13.90344
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 57977 63589.688443 0.912 0.4581
KOSPI 1 158.195217 84.98774351 1.861 0.2037
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
② 매출액과 GNP와의 상관관계 분석
Model: MODEL2
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3126533948.8 3126533948.8 79.925 0.0123
Error 2 78236901.726 39118450.863
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 6254.47447 R-square 0.9756
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9634
C.V. 3.59088
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -181179 39871.517062 -4.544 0.0452
GNP 1 1.524959 0.17057583 8.940 0.0123
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
③ 매출액과 총통화(M2)와의 상관관계 분석
Model: MODEL3
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3164406429.2 3164406429.2 156.792 0.0063
Error 2 40364421.371 20182210.685
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 4492.46154 R-square 0.9874
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9811
C.V. 2.57925
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 17685 12697.942621 1.393 0.2983
M2 1 1.644188 0.13130754 12.522 0.0063
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
④ 매출액과 전도시소비자물가지수(ACCP)와의 상관관계 분석
Model: MODEL4
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 3172839582.8 3172839582.8 198.729 0.0050
Error 2 31931267.688 15965633.844
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 3995.70192 R-square 0.9900
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq 0.9851
C.V. 2.29405
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 -282459 32453.635472 -8.703 0.0129
ACCP 1 3834.052817 271.97382947 14.097 0.0050
☞ R-square가 비교적 높으므로 신뢰할 수 있다고 본다.
⑤ 매출액과 경제성장률(EGR)과의 상관관계 분석
Model: MODEL5
Dependent Variable: SALES
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 87987706.010 87987706.010 0.056 0.8343
Error 2 3116783144.5 1558391572.3
C Total 3 3204770850.5
Root MSE 39476.46859 R-square 0.0275
Dep Mean 174176.85000 Adj R-sq -0.4588
C.V. 22.66459
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 192945 81414.371131 2.370 0.1413
EGR 1 -2671.612655 11243.480987 -0.238 0.8343
☞ R-square가 비교적 낮으므로 신뢰할 수 없다고 본다.
2. 1995년 매출액 추정
R-squrare가 상대적으로 높아 신뢰할 수 있는 종합주가(KOSPI), GNP, 총통화(M2), 전도시소비
자물가지수(ACCP)의 1995년 각각의 추정치를 이용하여 위에서 구한 각각의 식에 대입하여 이들
에 대한 매출액을 추정하여 R-square로 가중평균하여 매출액을 예측하기로 한다.
① 1995년 추정 종합주가(KOSPI)에 의한 매출액 예측
Model: MODEL1
Dependent Variable: KOSPI
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 56893.51120 56893.51120 4.683 0.1629
Error 2 24298.38647 12149.19324
C Total 3 81191.89768
Root MSE 110.22338 R-square 0.7007
Dep Mean 734.53250 Adj R-sq 0.5511
C.V. 15.00592
SAS 15:06 Monday, May 22, 1995 12
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 467.855000 134.99551790 3.466 0.0741
OBS 1 106.671000 49.29339354 2.164 0.1629
------------------------------------------------
1995년 추정 종합주가는 다음과 같다.
467.855 + 5 * 106.671 = 1001.21
이것을 관계식에 대입하면....
57977 + 1001.21 * 158.195217 = 216363.633213
② 1995년 추정 GNP에 의한 매출액 예측
Model: MODEL2
Dependent Variable: GNP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1302046119.2 1302046119.2 61.403 0.0159
Error 2 42410081.800 21205040.900
C Total 3 1344456201.0
Root MSE 4604.89315 R-square 0.9685
Dep Mean 233026.50000 Adj R-sq 0.9527
C.V. 1.97612
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 192684 5639.8192657 34.165 0.0009
OBS 1 16137 2059.3708214 7.836 0.0159
------------------------------------------------
1995년 추정 GNP는 다음과 같다.
192684 + 5 * 16137 = 273369
이것을 관계식에 대입하여 보면....
-181179 + 273369 * 1.524959 = 235697.516871
③ 1995년 추정 총통화에 의한 매출액 예측
Model: MODEL3
Dependent Variable: M2
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1168538281.2 1168538281.2 1162.613 0.0009
Error 2 2010193.5000 1005096.7500
C Total 3 1170548474.7
Root MSE 1002.54514 R-square 0.9983
Dep Mean 95178.75000 Adj R-sq 0.9974
C.V. 1.05333
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 56960 1227.8620138 46.390 0.0005
OBS 1 15288 448.35181498 34.097 0.0009
----------------------------------------------
1995년 추정 총통화는 다음과 같다.
56960 + 5 * 15288 = 133400
이것을 관계식에 대입하여 보면...
17685 + 133400 * 1.644188 = 237019.6792
④ 1995년 추정 전도시소비자물가지수에 의한 매출액 예측
Model: MODEL4
Dependent Variable: ACCP
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 215.16800 215.16800 640.381 0.0016
Error 2 0.67200 0.33600
C Total 3 215.84000
Root MSE 0.57966 R-square 0.9969
Dep Mean 119.10000 Adj R-sq 0.9953
C.V. 0.48670
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 102.700000 0.70992957 144.662 0.0001
OBS 1 6.560000 0.25922963 25.306 0.0016
─────────────────────────
1995년 추정 ACCP는 다음과 같다.
102.7 + 5 * 6.56 = 135.5
이것을 관계식에 대입해 보면....
-282459 + 135.5 * 3834.052817 = 237055.156703
⑤ 위의 자료들에 예측된 매출액을 바탕으로 각각의 R-square로 가중평균하여 1995년 매출
액의 최종 예측치를 구하기로 한다.
-. 종합주가에 의한 매출액 추정치 * 종합주가의 R-square = 216363.633213 * 0.6340
= 137174.543457
-. GNP에 의한 매출액 추정치 * GNP의 R-square = 235697.516871 * 0.9756
= 229946.497459
-. 총통화에 의한 매출액 추정치 * 총통화의 R-square = 237019.6792 * 0.9874
= 234033.231242
-. 전도시소비자물가지수에 의한 매출액 추정치 * 전도시소비자물가지수의 R-square
= 237055.156703 * 0.99
= 234684.605136
-. 가중평균된 매출액 추정치의 총합 = 835838.877294
-. R-square의 합 = 0.6340+0.9756+0.9874+0.99= 3.587
이렇게 가중평균된 매출액 추정치의 총합을 R-square의 합으로써 나누어주면 1995년의 최종
매출액 추정치가 구해지는데 다음과 같다.
835838 / 3.587 = 233018.678561 (십억)
<표 > 매출액증가율 (단위:%)
{{{{
}}{{ 1983
}}{{ 1984
}}{{ 1985
}}{{ 1986
}}{{ 1987
}}{{ 1988
}}{{ 1989
}}{{ 1990
}}{{ 1991
}}{{ 1992
}}{{ 1993
}}{{
}}{{ 19.1
}}{{ 13.7
}}{{ 11.8
}}{{ 13.3
}}{{ 16.5
}}{{ 14.3
}}{{ 8.2
}}{{ 18.1
}}{{ 21.9
}}{{ 13.6
}}{{ 9.8
}}
}}
주1) 『주식』1995. 4
위의 자료에 의하면 전년대비 매출액 증가율은 평균 14.57%이다. 그러나 1995년은 수퍼엔고
에 따른 우리나라 주요수출업체에 해당하는 반도체, 전자, 자동차 가전업체 등의 경기호황이 예상
되고, 이들 주요업체의 R&D투자에 의한 기술개발에 따른 시장점율 확대가 예상되므로 1995년 추
정 예상매출액에 10.23% 가중치를 주어 전년대비 1995년 추정 매출액증가율을 24.8%로 잡기로
한다. 이에 따라 예상매출액은 290807.3108 (십억)이 될 것으로 추정된다.
3. EPS추정
EPS는 1995년 추정매출액을 1995년 예상총주식로 나눈 값에 해당하는 추정 주당매출액에 매
출액 순이익률을 곱하면 된다. 이 순서에 입각하여 EPS를 구해 보기로 한다.
① 주당매출액
{{{{
}}{{ 상장주식수(LIST)
}}{{1991
}}{{ 5101926773
}}{{1992
}}{{ 5412931568
}}{{1993
}}{{ 5760143002
}}{{1994
}}{{ 6880511222
}}
}}
1991년에서 1994년 자료로부터 1995년 총주식수(LIST)를 산출해 보기로 한다.
Model: MODEL3
Dependent Variable: LIST
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Prob>F
Model 1 1.6148044E18 1.6148044E18 16.916 0.0543
Error 2 1.9092206E17 9.5461032E16
C Total 3 1.8057265E18
Root MSE 308967687.947 R-square 0.8943
Dep Mean 5788878141.25 Adj R-sq 0.8414
C.V. 5.33726
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|
INTERCEP 1 4368136946 378406591.24 11.544 0.0074
OBS 1 568296478 138174550.62 4.113 0.0543
----------------------------------------------
따라서 1995년 추정 총주식수는 다음과 같다.
4368136846 + 568286478 * 5 = 7209569236
예상총주식수는 위와 같으나 현재의 주식시장 침체에 따른 1995년 5월 28일 재경원의 증시부
양책에 따르면 총공급물량이 1995년 예상총주식수의 약 70%{{995년 5월 28일(토) 매일경제신문
}}에만 이르게 될 것이므로 수정 1995
년 예상 총주식수는 다음과 같다.
4368136846 + 568286478 * 5 * 0.70 = 6,357,139,519
따라서 주당매출액은 290807.3108 / 6357139519 = 0.000045745 (십억)
= 45,745.0 (원)
② 매출액순이익률
{{{{
}}{{매출액순이익률
}}{{1991
}}{{ 2.0
}}{{1992
}}{{ 1.8
}}{{1993
}}{{ 1.5
}}{{1994
}}{{ 1.1
}}
}}
이 자료를 단순평균하여 보면 1995년 예상 매출액순이익률은 1.575%이다. 이와 같은 평균치
로 추정된 매출액순이익률이 과소평가되어 있어 이미 현실감을 상실했다. 이러한 현실감을 상실
한 매출액순이익률 때문에 차후의 EPS 내지는 PER 분석에도 현실성을 상실하게끔 지장을 주므
로 여기서는 매출액순이익률을 1990년의 2.1%로 삼기로 한다.
위의 주당매출액과 매출액순이익률을 곱해보면.....
45745.0 * 0.021 = 960.645 (원)
4. PER 추정
PER의 추정은 Gordon의 모형 Pi / EPS = (D / E) / (r - g)를 사용하기로 한다. 이를 위해서
는 요구수익률, ROE, 성장률이 필요한데, 또 요구수익률은 주식투자수익률과 채권투자수익률로써
그 값을 구하고, ROE와 성장률은 과거의 자료를 토대로 그 추정치를 구해내도록 하겠다.
① 요구수익률 추정(Ri)
요구수익률 추정에 가장 많이 사용되는 CAPM모형에 따라 요구수익률(Ri)은 Ri = Rf - *
(Rm - Rf)로 표시될 수 있다. 그러나 시장분석에서는 가 시장 이므로 1로 두면 Ri는 곧 Rm이
된다. 이제 요구수익률의 구성요소인 주식투자수익률과 채권투자수익률을 알아 보기로 한다.
i) 주식투자수익률 (%)
{{{{
}}{{ 자본이득율
}}{{ 배당수익률
}}{{ 주식투자수익률
}}{{ 1992
}}{{ -10.0
}}{{ 1.9
}}{{ -8.7
}}{{ 1993
}}{{ 24.0
}}{{ 1.4
}}{{ 25.4
}}{{ 1994
}}{{ 32.6
}}{{ 1.2
}}{{ 33.8
}}
}}
위의 표에서와 같이 주식투자 수익률은 자본이득율과 배당수익률의 합으로 구성된다. 1990년
에서 1994년 까지의 자료를 단순평균하여 1995년 추정 주식투자 수익률을 알아보면 다음과 같다.
( - 8.7 + 25.4 + 33.8) / 5 = 16.83 %
ii) 채권투자수익률
채권투자수익률은 국채, 회사채, 특수채 3가지를 그 구성요소로 해야하지만 여기서는 국채와
회사채만으로 채권투자수익률을 구하기로 한다. 회사채와 국채가 채권시장에서 차지하는 비율로
써 각각의 가중치를 주어 채권투자수익률을 구하기로 한다.
(단위 : %)
{{{{
}}{{ 국 채
}}{{ 회 사 채
}}{{ 수익률
}}{{ 비중
}}{{ 수익률
}}{{ 비중
}}{{ 1988
}}{{ 12.37
}}{{ 63.8
}}{{ 14.09
}}{{ 34.2
}}{{ 1989
}}{{ 14.44
}}{{ 64.6
}}{{ 15.20
}}{{ 35.4
}}{{ 1990
}}{{ 15.03
}}{{ 56.8
}}{{ 16.47
}}{{ 43.2
}}{{ 1991
}}{{ 16.45
}}{{ 52.4
}}{{ 18.90
}}{{ 47.6
}}{{ 1992
}}{{ 15.07
}}{{ 49.8
}}{{ 16.20
}}{{ 50.2
}}{{ 1993
}}{{ 12.07
}}{{ 52.4
}}{{ -
}}{{ 47.6
}}{{ 1994
}}{{ 12.29
}}{{ 55.2
}}{{ 12.92
}}{{ 44.8
}}{{ 평균
}}{{ 13.96
}}{{ 56.43
}}{{ 15.63
}}{{ 43.57
}}
}}
위의 자료로 부터 1995년 추정 채권투자수익률을 구할 수 있다.
국채수익률 * 비중 + 회사채수익률 * 비중 = 13.96 * 0.5643 + 15.63 * 0.4357
= 14.68%
iii) 요구수익률
위에서 구한 주식투자수익률과 채권투자수익률을 자금조달에서 차지하는 그 구성비율로 가중
치를 적용해 요구수익률을 구하기로 한다.
{{{{
}}{{ 주식
}}{{ 채권
}}{{ 1989
}}{{ 64.67(%)
}}{{ 35.33(%)
}}{{ 1990
}}{{ 67.83
}}{{ 32.17
}}{{ 1990
}}{{ 20.84
}}{{ 79.16
}}{{ 1991
}}{{ 17.42
}}{{ 82.58
}}{{ 1992
}}{{ 17.43
}}{{ 82.57
}}{{ 1993
}}{{ 17.28
}}{{ 82.72
}}{{ 1994
}}{{ 23.77
}}{{ 76.23
}}{{ 평균
}}{{ 32.75
}}{{ 67.25
}}
}}
위의 구성비율에 따라 요구수익률을 구해 보면 다음과 같다.
16.83% * 0.3275 + 14.68% * 0.6725 = 15.3841%
② 성장률(g) 추정
성장률은 유보율과 자기자본 이득율 (1 - D/E) * ROE의 함수로써 구하기로 한다.
i) ROE의 추정
{{{{
}}{{ 1988
}}{{ 1989
}}{{ 1990
}}{{ 1991
}}{{ 1992
}}{{ 1993
}}{{ 1994
}}{{ 평균
}}{{ ROE
}}{{ 10.1
}}{{ 7.1
}}{{ 6.2
}}{{ 6.2
}}{{ 6.0
}}{{ -
}}{{ -
}}{{ 7.12
}}
}}
위와 같이 1995년 추정 ROE는 7.12이나 여기에 앞의 거시적 분석에서 Regression으로 예측
하였던 1995년 추정 GNP 301966.4가 1994년 GNP 257933에 비해 약 17.07%의 성장한 요인이 포
함되어야 한다. 따라서 최종 1995년 추정 ROE는 다음과 같다.
6.29 * 1.1707 = 8.3354
ii) 성장률(g) 추정
성장율은 구하기 위해서는 배당성향이 필요한데, 배당성향은 21.6%{{『주식』1995년 4월호. 한국증권거래소 발간.
}}이다.
따라서 성장율은 다음과 같다.
( 1 - 0.216) * 8.3354 = 6.5350
iii) PER 추정
Gordon의 모형중 배당성향(D/E)는 주가에 영향을 미치지 못하므로 배당성향은 1로 두어 PER
를 추정하기로 한다.
1 / (0.153841 - 0.065350) = 11.3006 (배)
5. 주가예측
1995년 예상주가 = EPS * PER
= 960.645 * 11.3006 = 10855.76882 (원)
6. 예상주가와 현주가와의 비교
1995년 예상주가는 10855.76882 (원)으로 1995년 3월 기준 26433 (원)의 주가보다 높아 현주가
가 과대평가되어 있음을 나타내 주고 있다.
제3절. 결론
시장 계량분석이 무척이나 오랜 시간 나를 괴롭혔다. 자료수집에서 부터 분석, 검토와 목차설
정, 그리고 수정. 한단계 한단계 어렵지 않은 부분이 없었다. 조토론시간에 이런 의견이 나왔다.
어차피 우리가 하는 분석이 맞는지, 틀리는지 알 수가 없다면 괜히 뜬구름 잡듯이 지나치게 과대
평가 내지는 과소평가된 결론을 도출하기 보다는 현 주가, PER, EPS에 가까운 결론을 도출해서
어차피 맞는지, 틀리는지 모르는 결론이라면 차라리 현실성을 지닌 주가, PER 혹은 EPS가 훨씬
낫게 보이는 결론이다라는 의견이었다.
공감이 가는 말이었다. 자료는 방대하다. 그리고 우리는 그 방대한 자료중 일부를 추출해 그
자료를 이용해서 주가를 예측해야 한다. 그 정확한지 아닌지도 알 수 없는 자료에다 대고 우리는
또다시 맞는지 틀리는지 모르는 정당성을 부여해야 한다. 이러한 과정이 우리에게 얼마나 비전을
제시해 줄지도 의문이다.
약식으로 주가, PER, EPS를 구했을 때, 현실과 너무나 동떨어져 있어 상당히 당황(?)했다. 그
리고는 바로 주가올리기 작업에 착수했다. 하지만 주가올리기 작업도 현재와 비슷한 상태로 끌어
올리기에 열중하려고 노력하지는 않았다. 자료가 허락하는 데까지만 행했다. 그건 어디까지나 내
가 행한 분석이 옳을 것이라는 약간의 오만한 전제가 깔려 있었기 때문이다.
특히 계량분석에 있어서 어려웠던 부분을 살펴보면, 우선 거시적 분석에 있어서 거시변수와
미시변수와의 구분이 명확하지가 않았다는 것이다. 따라서 그 변수가 중복되어 사용된 경우도 있
었다. 또 미시적 변수에 있어서는 사용된 가중치가 현실성을 부여하기 위해 사용되었지만, 주관성
이 개입되었다는 것이 가장 큰 어려움이었다.
증권분석론 수업의 기업분석이 이제까지 가장 어려운 보고서였으며 또, 그만큼 매우 큰 도움
이 되었다고 생각한다. 같은팀 여러분께 감사드리고 싶다.
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