Viz - 자산·조달 구조 추이

엔진 역할

engines.viz.balanceStructureTrend 는 재무상태표를 단순 총액 표로 끝내지 않고, 같은 총자산을 두 관점으로 본다.

• 자산 배치: 현금, 매출채권, 재고, 유형자산, 무형자산, 기타/비영업 자산.
• 조달 구조: 영업부채, 차입금/사채, 기타부채, 자본.
• 자본 세부: 자본금, 자본잉여금, 이익잉여금, 자기주식, 기타자본.

렌더러는 ChartRenderer 의 balance-structure-trend 분기로 들어가며, shared chart 에서는 자산/조달/자본 band 를 연도별 100% stack 으로 표시한다. 회사 대시보드의 원본 BalanceStructureTrend.svelte 는 같은 view 로 총자산 추이, 자산 구성 100%, 조달 구성 100%, 최신 자산 증감을 함께 보여준다.

공개 호출 방식

import dartlab
from dartlab.viz import emit_chart
from dartlab.viz.generators import specBalanceStructureTrend

c = dartlab.Company("005930")

# dashboard/model 경로가 만든 BalanceStructureView 를 우선 사용한다.
# view 는 periods, totalAssetsSeries, totalFundingSeries,
# assetTrendParts, fundingTrendParts, equityTrendParts 를 포함해야 한다.
view = c.dashboard("balanceStructure")  # 프로젝트 런타임에서 노출된 경우

spec = specBalanceStructureTrend(
    view,
    stockCode="005930",
    corpName="삼성전자",
)

if spec is not None:
    emit_chart(spec)

대시보드 helper 가 없는 실행 환경에서는 BS 원자료에서 view dict 를 구성한 뒤 같은 generator 로 넘긴다. share 는 반드시 같은 기간의 assets 또는 equity denominator 로 계산한다.

view = {
    "title": "삼성전자 자산 배치와 조달 구조",
    "periods": ["2023", "2024", "2025"],
    "totalAssetsSeries": [100.0, 120.0, 130.0],
    "totalFundingSeries": [100.0, 120.0, 130.0],
    "assetTrendParts": [
        {"id": "cash", "label": "현금", "values": [20, 24, 26], "shares": [20, 20, 20]},
        {"id": "tangible", "label": "유형자산", "values": [40, 48, 52], "shares": [40, 40, 40]},
    ],
    "fundingTrendParts": [
        {"id": "tradePayables", "label": "영업부채", "values": [15, 18, 20], "shares": [15, 15, 15]},
        {"id": "equity", "label": "자본", "values": [70, 84, 91], "shares": [70, 70, 70]},
    ],
    "equityTrendParts": [
        {"id": "retainedEarnings", "label": "이익잉여금", "values": [55, 66, 72], "shares": [78.6, 78.6, 79.1]},
    ],
    "debtRatio": 42.8,
    "sourceLabel": "finance/BS",
}
emit_chart(specBalanceStructureTrend(view, stockCode="005930", corpName="삼성전자"))

호출 동작

specBalanceStructureTrend(view, ...) 는 BalanceStructureView 형태를 흡수한다. assetTrendParts, fundingTrendParts, equityTrendParts 를 각각 자산::, 조달::, 자본:: 이름을 가진 series 로 변환하고, 각 series 에 data, shares, stack, tone, unit, missing 을 보존한다.

totalAssetsSeries 와 totalFundingSeries 는 options 에 남긴다. 이 둘은 자산 총계와 부채+자본 총계가 같은 높이를 가져야 한다는 검산 근거다. 결손 계정은 0 으로 조작하지 않고 missing=True, coverageNotes, None 값으로 남긴다.

대표 반환 형태

{
    "chartType": "balance-structure-trend",
    "title": "삼성전자 자산 구조 추이",
    "series": [
        {"name": "자산::현금", "data": [20.0, 24.0], "shares": [20.0, 20.0], "stack": "assetTrendParts", "type": "bar"},
        {"name": "조달::영업부채", "data": [15.0, 18.0], "shares": [15.0, 15.0], "stack": "fundingTrendParts", "type": "bar"},
        {"name": "자본::이익잉여금", "data": [55.0, 66.0], "shares": [78.6, 78.6], "stack": "equityTrendParts", "type": "bar"}
    ],
    "categories": ["2023", "2024"],
    "options": {
        "totalAssetsSeries": [100.0, 120.0],
        "totalFundingSeries": [100.0, 120.0],
        "debtRatio": 42.8
    },
    "evidenceIds": ["finance:BS"],
    "evidenceBinding": {
        "tableRef": "finance:BS:MIXED",
        "source": "finance",
        "stockCode": "005930",
        "topic": "BS",
        "periodKind": "MIXED",
        "periods": ["2023", "2024"]
    }
}

연계 절차

1. ReadSkill("자산구조 시각화") 로 이 skill 또는 engines.analysis.assetStructure 를 찾는다.
2. engines.analysis.assetStructure 로 BS 계정 의미와 빠진 항목을 먼저 확인한다.
3. 회사 대시보드 view 가 있으면 그 view 를 specBalanceStructureTrend 로 넘긴다.
4. view 가 없으면 BS 원자료에서 총자산, 부채, 자본, 세부 계정의 기간별 value/share 를 구성한다.
5. totalAssetsSeries[i] 와 totalFundingSeries[i] 의 차이가 material 한 기간은 해석 전에 coverage note 로 표시한다.
6. emit_chart(spec) 후 답변에는 최신 구조, 장기 변화, 결손/한계를 함께 쓴다.

기본 검증

• periods 가 2개 이상인지 확인한다.
• assetTrendParts 와 fundingTrendParts 가 모두 있는지 확인한다.
• 각 기간의 자산 share 합계와 조달 share 합계가 대체로 100% 인지 확인한다.
• totalAssetsSeries 와 totalFundingSeries 가 같은 기간 순서인지 확인한다.
• 자본 세부 shares 는 자기자본 denominator 로 계산될 수 있으므로 총자산 share 와 섞어 설명하지 않는다.
• evidenceBinding.topic == "BS" 또는 evidenceIds 에 finance:BS 가 있어야 한다.

AI 직접 사용 방식

이 skill 은 사용자가 “자산구조”, “재무상태표를 그래프로”, “자산과 부채자본 구조를 한눈에”처럼 묻는 경우 먼저 고른다. 답변 전에 engines.analysis.assetStructure 를 읽어 계정 의미를 확인하고, 실행은 RunPython 에서 specBalanceStructureTrend 를 호출한다.

대상은 종목코드와 market 으로 고정한다. 기간은 기본 5년 또는 사용자가 말한 기간을 따른다. 결과 설명은 자산 배치 변화 → 조달 구조 변화 → 자본 내부 변화 → 총자산 정합성/결손 한계 순서로 조립한다. falsifier 는 총자산과 부채+자본이 맞지 않거나, 결손 계정이 큰데 구조 변화처럼 보이는 경우 즉시 확인한다.