하이브리드 증권 부채-자본 분류 진단 (영구채·CB·RCPS·전환우선주)

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. Company.panel("IS"|"BS"|"CF"), Company.filings, scan.quality, scan.audit, scan.disclosureRisk 는 엔진 호출로 근거를 먼저 확보한다. 아래 Python 블록은 확보한 L1/L1.5 근거를 buildEvidenceForensicsMemo 로 묶는 RunPython fallback 절차다 — 복합금융상품 분류 — 계정 추적.

import dartlab
from dartlab.synth.evidenceForensics import buildEvidenceForensicsMemo

target = "005930"  # KOSPI/KOSDAQ 종목코드
c = dartlab.Company(target)

statements = {}
for topic in ("IS", "BS", "CF"):
    try:
        statements[topic] = c.panel(topic, freq="Y")
    except TypeError:
        statements[topic] = c.panel(topic)
    except Exception:
        pass

sectionTexts = {}
for topic in ("businessOverview", "riskFactors", "mdna", "notesDetail"):
    try:
        sectionTexts[topic] = str(c.panel(topic))[:20000]
    except Exception:
        pass

try:
    disclosure = c.filings()
    events = disclosure.head(20).to_dicts() if hasattr(disclosure, "head") else list(disclosure)[:20]
except Exception:
    events = []

scanRows = []
for axis in ("quality", "audit", "disclosureRisk"):
    try:
        df = dartlab.scan(axis)
        rows = df.head(3).to_dicts() if hasattr(df, "head") else []
        for row in rows:
            row["axis"] = axis
        scanRows.extend(rows)
    except Exception:
        pass

memo = buildEvidenceForensicsMemo(
    target=target,
    market=str(getattr(c, "market", "KR")),
    companyName=str(getattr(c, "corpName", target)),
    statements=statements,
    sectionTexts=sectionTexts,
    events=events,
    scanRows=scanRows,
)

emit_result(
    table=memo["tables"]["accountTraceLedger"],
    values={
        "target": target,
        "riskScore": memo["headline"].get("riskScore"),
        "signalCount": memo["headline"].get("signalCount"),
    },
    date=memo.get("asOf", "latest"),
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작 — 5 단 분석 구조

1. 결론 도출

하이브리드 증권 잔액 + IFRS 32 5 기준 매칭 + 분류 의문 점수 한 문장 결론.

좋은 결론 예시:

• “HMM 영구채 잔액 X 조 — 자본 분류 (IFRS 32 의무상환 X·콜옵션 발행자 보유·step-up 5%·배당 누적). step-up 조항 + 콜옵션 행사 의지로 실질 부채 성격 신호 [conf:70]. 흥국생명 콜미행사 사례 후 분류 변경 검토 권장.”
• “SK에코플랜트 RCPS step-up 조항 + 만기 5년 — 회계상 자본이지만 실질 부채 성격. 상환 시점 자본 차감 위험 정량 — 시총 대비 X%.”

금지:

• IFRS 32 5 기준 매칭 누락.
• step-up 만 보고 자본 분류 부정 단정.
• 부채 분류된 RCPS 와 자본 분류된 RCPS ROE 단순 비교.

2. 핵심 근거 수집

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

• target: stockCode.
• sourceRef: 사업보고서 주석 (차입금·자본·우선주 sections 명시) + 발행 공시 본문 (DART 주요사항보고서·발행 공시).
• tableRef (3+ 표):
  1. 하이브리드 증권 시계열 — 종목별 5 년 영구채·CB·RCPS·전환우선주 잔액 + 분류 (부채 vs 자본)
  2. IFRS 32 5 기준 매칭 — 증권별 (의무 상환·발행자 콜옵션·step-up·배당 누적성·전환비율 확정) 매트릭스
  3. 분류 의문 신호 — step-up + 실행 의지·콜미행사 사례·시장 평가 시그널
• valueRef: 증권별 잔액·시총 대비 비율·step-up 조건·만기.
• dateRef: BS 기준일·발행 공시 시점·주석 보고 시점.
• sourceRef: 주석 sections id·발행 공시 id.
• executionRef: RunPython 계산 id.

3. 메커니즘 분석

부채-자본 분류 = IFRS 32 5 기준 매트릭스 + 실질 vs 형식 분리 + 분류 변경 시점 추적:

graph LR
  ISSUE["하이브리드 증권 발행<br/>(영구채·CB·RCPS·전환우선주)"] --> CRIT["IFRS 32 5 기준 매칭"]
  CRIT --> C1["① 의무상환 조항<br/>(만기 X / 만기 O)"]
  CRIT --> C2["② 발행자 콜옵션<br/>(보유자 / 발행자)"]
  CRIT --> C3["③ step-up 조항<br/>(배당률 인상)"]
  CRIT --> C4["④ 배당 누적성<br/>(누적 / 비누적)"]
  CRIT --> C5["⑤ 전환비율<br/>(확정 / 미확정)"]
  
  C1 --> CLASS["회계 분류<br/>(부채 vs 자본)"]
  C2 --> CLASS
  C3 --> CLASS
  C4 --> CLASS
  C5 --> CLASS
  
  CLASS --> REALITY["실질 평가"]
  REALITY --> R1["콜옵션 실행 의지<br/>(시장 관행·신용 부담)"]
  REALITY --> R2["step-up 적용 시점<br/>(콜미행사 후)"]
  REALITY --> R3["시장 평가 신호<br/>(스프레드·등급)"]
  
  R1 --> SCORE["분류 의문 점수"]
  R2 --> SCORE
  R3 --> SCORE
  
  SCORE --> CHANGE["분류 변경 가능성<br/>(재발행·콜미행사·만기)"]

IFRS 32 5 기준 매트릭스:

기준	자본 분류	부채 분류
만기 (의무 상환)	만기 X (영구)	만기 O
콜옵션	발행자 보유	보유자 보유 (put option)
step-up	작거나 없음	큰 step-up (실질 만기)
배당 누적성	비누적 (재량)	누적
전환비율	확정	미확정 (조정 가능)

증권 유형별 일반 분류:

유형	일반 분류	핵심 변수
영구채 (Perpetual)	자본 (조건부)	step-up 정도·콜미행사 시 효과·시장 관행
전환사채 (CB)	부채 (전환권 별도 자본 가능)	전환권 분리·평가이익 분류
상환전환우선주 (RCPS)	부채 (만기 상환 의무)	콜옵션 보유자 / step-up
전환우선주	자본 (조건부)	전환비율 확정 여부
신주인수권부사채 (BW)	부채 + 자본 (분리)	분리형 vs 일체형

분류 의문 신호 점수:

신호	임계	가중치
step-up 조항 (5%+ 인상)	발생	high
콜미행사 사례 (시장)	1+ 회	high
시장 스프레드 (CB·영구채)	비교 가능 채권 대비 +200bp	high
신용등급 변동	한 단계 하향	medium
발행 후 분류 변경	발생	high
만기 5년 이하 (영구채 명시)	발생	medium

4. 반례·한계

• Falsifier: BS 자본·부채 5+ 년 + 차입금 sections 부재 시 판정 불가.
• IFRS 정책 변경: IFRS 도입 (2011) 전후 분류 기준 차이. 시계열 단절 가능.
• 콜옵션 실행 의지: 시장 관행은 콜 행사 가 표준. 흥국생명 콜미행사 사례 (2022) 후 행사 의지 의문 증가 — 종목별 시장 평가 별도.
• step-up 정도: 100~200bp step-up 은 정상, 500bp+ 면 실질 만기 신호. 절대 기준 없음.
• 회계 vs 실질: 회계상 자본인 영구채 + 콜미행사 시 시장 평가는 부채 수준 — 수익률 분석 시 별도.
• 신용평가기관 분류: 무디스·S&P 는 자체 hybrid 분류 (50% 자본 처리). 회계 분류와 다름.
• 발행 시점 vs 후속 변경: 발행 시 자본 분류된 RCPS 가 step-up 발효 후 부채 분류로 변경되는 사례. 시계열 추적 필수.

5. 후속 모니터링

신호	임계	조치
콜미행사 사례 발생	시장 동일 발행자	분류 의문 점수 +high
step-up 발효 시점	발행 후 5~10 년	분류 변경 검토 트리거
신용등급 변동	한 단계 하향	시장 스프레드 재확인
BS 자본·부채 항목 변동	±10% 이상	신규 발행·상환·재분류 신호
전환사채 평가손익	분기 변동 ±20%	당기손익 vs OCI 분류 재확인
발행자 콜옵션 행사	1 년 내	자본 → 현금 차감
흥국생명 류 시장 사건	발생	본 종목 영향 정량

대표 반환 형태

• tableRef:hybrid:security_timeline — 증권별 잔액 5 년 + 분류
• tableRef:hybrid:ifrs32_matrix — 5 기준 매칭
• tableRef:hybrid:signal_score — 분류 의문 신호 점수
• valueRef:hybrid:cap_pct — 시총 대비 비율
• valueRef:hybrid:stepup_bp — step-up 절대값
• sourceRef:hybrid:notes_id — 주석 sections id
• sourceRef:hybrid:disclosure_id — 발행 공시 id

연계 절차

• 실질지배력·연결범위 → recipes.fundamental.quality.forensics.controllingPowerJudgment
• TRS·파생 (콜옵션 동행) → recipes.fundamental.quality.forensics.trsDerivativeUsage
• 계정 추적 (자본·부채 흐름) → recipes.fundamental.quality.forensics.accountTraceLedger
• 자본배분 (배당·자사주 동행) → recipes.fundamental.quality.capitalAllocationScorecard
• 주석 신호 (영구채·CB 키워드) → recipes.fundamental.quality.forensics.noteSignalExtractor
• 신용 등급 → engines.credit

재호출 트리거: “영구채 자본 분류 적정”, “RCPS 부채 자본”, “전환사채 회계 평가”, “HMM 영구채”, “SK에코플랜트 step-up”, “흥국생명 콜미행사 영향”.

기본 검증

• BS 자본·부채 시계열 ≥ 5 년.
• 사업보고서 주석 차입금 또는 자본 sections 확인 (또는 부재 명시).
• IFRS 32 5 기준 모두 평가 (또는 데이터 부족 명시).
• step-up·콜옵션 조건 정량 (bp 단위) 또는 부재 명시.
• 분류 의문 신호 점수 산출 (3 신호 이상 권장).

AI 직접 사용 방식

1. ReadSkill 에서 영구채·CB·RCPS·전환우선주·하이브리드 증권 질문이면 본 recipe 선정.
2. Company.panel("BS", freq="Y") 5 년 + 자본·부채 행 키워드 검색.
3. Company.panel("차입금") 또는 c.topics 으로 차입금·약정 sections 확인.
4. Company.filings(keyword="영구"/"전환"/"우선주", days=1825) 발행 공시.
5. RunPython 으로 IFRS 32 5 기준 매트릭스 + 분류 의문 점수.
6. 답변에 증권별 잔액 시계열 + 5 기준 매트릭스 + 신호 점수 + 시장 평가 한계 4 셋 필수.