EBITDA·OCF·인수가격 적정성 bridge

공개 호출 방식

import dartlab
import polars as pl

target = "005300"  # 예 — 롯데칠성 (두산주류 인수)
c = dartlab.Company(target)

# 1. IS — EBIT / EBT / 이자비용 / 법인세
yis = c.panel("IS", freq="Y")
qis = c.panel("IS", freq="Q")

# 2. CF — 영업현금흐름 / CAPEX / 운전자본 변동 / 감가상각
ycf = c.panel("CF", freq="Y")
qcf = c.panel("CF", freq="Q")

# 3. BS — 이자부 부채 / 시가총액 → EV 산정 기초
ybs = c.panel("BS", freq="Y")

# 4. 인수 공시 (가능 시)
merger_section = c.filings() if hasattr(c, "disclosure") else None

ledger = {
    "is_years": yis.shape[1] - 2 if yis is not None else 0,
    "cf_loaded": ycf is not None,
    "bs_loaded": ybs is not None,
    "merger_section_loaded": merger_section is not None,
}

emit_result(
    table=[ledger],
    values={"target": target, "cfAvail": ycf is not None},
    date="latest",
)

호출 동작 — 5 단 분석 구조

1. 결론 도출

4 단계 bridge + EV/EBITDA multiple + peer 비교 + CAPEX/운전자본 후 FCF + 부채상환 능력 한 문장.

좋은 결론 예시:

• “두산주류 인수 케이스 — 인수가격 X 조원 / EBITDA Y = M 배 (EV/EBITDA). 동종 업종 (주류) 평균 K 배 대비 ±N%. EBT → EBIT → EBITDA bridge (감가상각 +Z%, 이자비용 +W%, 법인세 -L%). EBITDA → OCF bridge — 운전자본 증가 -P, CAPEX -Q → FCF = R. 인수가격 / FCF = S 년 회수. EV/EBITDA 적정 [중간] + FCF 회수 [느림][conf:65]. counter — 시너지 가정 (매출 증가·원가 절감) 의 신뢰도 별도 검증.”

금지:

• EBITDA 만 보고 multiple 적정 단정.
• CAPEX heavy 산업에서 EBITDA = 현금 단정.

2. 핵심 근거 수집

requiredEvidence: skillRef + target + tableRef + valueRef + dateRef + sourceRef + executionRef 필수.

• target (stockCode).
• sourceRef: 인수 공시 본문 (EV·EBITDA 산정 기초) + 사업보고서 CF 본문 + IS 본문.
• tableRef (4+ 표):
  1. 4 단계 bridge — EBT (세전이익) → EBIT (영업이익) → EBITDA (감가상각·무형상각 추가) → OCF (운전자본·기타 조정)
  2. EV/EBITDA multiple 시계열 — EV (시가총액 + 순부채) / EBITDA, 연도별 + 동종 peer 비교
  3. FCF 분해 — EBITDA → CAPEX → 운전자본 변동 → 이자비용 → 법인세 → FCF
  4. 부채상환 능력 — 이자부 부채 / EBITDA 또는 이자부 부채 / OCF (DSCR proxy)
• valueRef: EBITDA 절대액, EV/EBITDA multiple, FCF, 부채/EBITDA 비율.
• dateRef: 사업연도·인수일·CAPEX 시점.
• executionRef: RunPython 으로 4 단계 bridge 계산.

3. 메커니즘 분석

EBITDA·OCF·인수가격 bridge = 4 단계 정의 차이 + EV/EBITDA multiple + FCF 분해 + 부채상환 능력 4 차원 동시 검증:

graph LR
  EBT["EBT (세전이익)"] --> ADD_INT["+ 이자비용"]
  ADD_INT --> EBIT["EBIT (영업이익)"]
  EBIT --> ADD_DA["+ 감가상각 + 무형상각"]
  ADD_DA --> EBITDA["EBITDA"]
  EBITDA --> WC["- 운전자본 증가"]
  WC --> CAPEX_S["- CAPEX"]
  CAPEX_S --> TAX_S["- 법인세"]
  TAX_S --> FCF["Free Cash Flow"]

  EBITDA --> OCF_BRIDGE["+ 기타 조정 (충당금·평가손익)"]
  OCF_BRIDGE --> OCF["OCF (영업현금흐름)"]

  MV["시가총액"] --> EV["EV = 시가총액 + 순부채"]
  ND["순부채 (총차입금 - 현금)"] --> EV
  EV --> MULT["EV / EBITDA multiple"]
  EBITDA --> MULT
  MULT --> PEER["동종 업종 peer 비교"]

  EBITDA --> DEBT_RATIO["이자부 부채 / EBITDA"]
  OCF --> DSCR["이자비용 / OCF"]

4 패턴 정량 신호:

패턴	신호	임계	가중치
EV/EBITDA multiple	peer 평균 대비	±50% 이상 차이	high
EBITDA → OCF 괴리	OCF / EBITDA	< 70% (운전자본 누수 신호)	high
CAPEX heavy	CAPEX / EBITDA	≥ 50%	high
FCF 인수회수	인수가격 / 연 FCF	≥ 15 년	medium
부채상환 위험	이자부 부채 / EBITDA	≥ 5 배	high
이자보상비율	EBIT / 이자비용	< 2 배	high
일회성 이익 비중	EBITDA 중 자산매각·평가이익 비중	≥ 20%	medium

4. 반례·한계

• Falsifier: CF 본문 또는 EV 산정 기초 부재 시 적정성 판정 불가 — Company.panel CF 본문 + 인수 공시 EV 산정 본문 fetch 후 재호출.
• EBITDA ≠ 현금흐름: EBITDA 는 발생주의 영업이익에 감가상각 추가 한 것이라 현금 이 아님. 운전자본 증가 (매출채권·재고) 시 EBITDA 크지만 OCF 작음. CAPEX heavy 산업 (조선·정유·통신) 에서는 EBITDA - CAPEX 가 사실상 0 인 경우 多.
• 시너지 가정 신뢰도: 인수가격 산정 시 합병 시너지 (매출 +X%·원가 -Y%) 를 EBITDA 에 미리 반영하면 multiple 이 인위적으로 낮아 보인다. 합병 전 standalone EBITDA 별도 검증.
• 정상화 (normalized) EBITDA: 일회성 이익 (자산매각·평가이익·소송 환입) 을 정상 EBITDA 에 포함하면 과대평가. peer 비교 시 동일 정상화 기준 적용 의무.
• peer 매칭 어려움: 사업 mix 다양한 회사는 peer 매칭이 어려움 — segment 별 EV/EBITDA 산정 시도하거나 한계 메모.
• 금리·세율 환경: EV/EBITDA multiple 은 금리 환경 에 민감 (저금리기 multiple 상승). 시점 다른 multiple 단순 비교 금지.
• EBITDA 신뢰성 산업별 차이: 서비스업·IT 는 CAPEX 낮아 EBITDA ≈ OCF 가까움. 제조업·통신·해운은 격차 큼.

5. 후속 모니터링

신호	임계	조치
EV/EBITDA vs peer	±50% 이상	적정성 [의심]
OCF / EBITDA	< 70%	운전자본 누수 ledger
CAPEX / EBITDA	≥ 50%	FCF 음전환 위험
부채 / EBITDA	≥ 5 배	LBO 위험 격상
이자보상비율 EBIT/이자	< 2 배	부채상환 위험 격상
일회성 이익 비중	≥ 20%	정상화 EBITDA 재계산
인수 후 EBITDA 추세	-10% 이상 / 1Y	시너지 가정 부정확 신호

대표 반환 형태

• tableRef:ebitda:bridge_four_stage — EBT→EBIT→EBITDA→OCF 4 단계 bridge
• tableRef:ebitda:ev_ebitda_timeseries — EV/EBITDA multiple 시계열
• tableRef:ebitda:fcf_decomposition — FCF 분해
• tableRef:ebitda:debt_service — 부채상환 능력
• valueRef:ebitda:ev_ebitda_multiple — 현재 multiple
• valueRef:ebitda:ocf_ebitda_ratio — OCF / EBITDA
• valueRef:ebitda:fcf_payback_years — FCF 회수 기간
• valueRef:ebitda:debt_to_ebitda — 부채 / EBITDA
• sourceRef:ebitda:merger_id — 인수 공시 id
• executionRef:ebitda:calc_id — RunPython 실행 id

연계 절차

• 매출 → 현금 bridge → recipes.fundamental.quality.forensics.revenueToCashBridge
• 합병비율 적정성 → recipes.fundamental.quality.forensics.mergerRatioFairness
• 영업권 손상 (시너지 가정 후행) → recipes.fundamental.quality.forensics.goodwillImpairmentCheck
• 현금흐름 ↔ 거버넌스 듀얼 신호 → recipes.fundamental.quality.cashflowGovernanceDualSignal
• valuation 깊이 → recipes.fundamental.valuation.check

재호출 트리거: “EBITDA 적정”, “EV/EBITDA multiple”, “인수가격 적정성”, “EBITDA vs OCF 괴리”, “LBO 부채상환”.

기본 검증

• 4 단계 bridge (EBT/EBIT/EBITDA/OCF) 모두 계산.
• EV (시가총액 + 순부채) 산정 명시.
• 동종 업종 peer multiple 외부 비교.
• CAPEX / EBITDA + 운전자본 변동 동행.
• 부채 / EBITDA + 이자보상비율 동행.
• falsifier — 시너지 가정 신뢰도 별도 메모.

AI 직접 사용 방식

1. ReadSkill 에서 EBITDA·EV multiple·인수가격 질문이면 본 recipe 선정.
2. target stockCode 확인.
3. Company.panel("IS", freq="Y") + Company.panel("CF", freq="Y") + Company.panel("BS", freq="Y") 시계열.
4. Company.filings("인수") 또는 합병 공시 (EV·EBITDA 산정 본문).
5. RunPython 으로 4 단계 bridge + EV/EBITDA multiple + FCF 분해.
6. 동종 업종 peer multiple 외부 인용.
7. 답변에 bridge ledger + multiple 시계열 + FCF 분해 + 부채상환 능력 4 셋 + 반례·한계 필수.