이 스킬
Damodaran Distress 조정 DCF 경로
부채비율, FCFF 음수 비율, DCF 상태를 이용해 일반 DCF에 distress 조정이 필요한지 판정하는 절차. 트리거 — 'distress adjusted DCF', '부실위험 DCF', '재무위험 가치평가'.
이어 가기
예시
이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다
- INTC distress adjusted DCF 점검
출력
기대 결과
- debt-to-equity ? negative FCFF ratio ?? distress route
- base DCF ?? ?? ??? distress ?? ???
- distress model ?? ? blocker/fallback status
공개 호출 방식
import dartlab
import importlib.resources as resources
import json
import polars as pl
from dartlab.synth.damodaranL15 import buildDamodaranMemo
target = "005930"
c = dartlab.Company(target)
market = getattr(c, "market", "US" if not target.isdigit() else "KR")
currency = getattr(c, "currency", "USD" if market == "US" else "KRW")
company_name = getattr(c, "corpName", getattr(c, "companyName", target))
def _loadReference(name):
return json.loads(resources.files("dartlab.reference.data").joinpath(name).read_text(encoding="utf-8"))
def _safeShow(topic):
try:
table = c.show(topic, freq="Y")
except TypeError:
table = c.show(topic)
except Exception:
return pl.DataFrame()
return table if isinstance(table, pl.DataFrame) else pl.DataFrame()
try:
price_frame = dartlab.gather("price", target, market="US") if market == "US" else dartlab.gather("price", target)
except Exception:
price_frame = pl.DataFrame()
memo = buildDamodaranMemo(
target=target,
market=market,
currency=currency,
companyName=company_name,
statements={topic: _safeShow(topic) for topic in ("IS", "BS", "CF")},
countryDefaults=_loadReference("damodaranDefaults.json"),
industryDefaults=_loadReference("damodaranIndustryDefaults.json"),
marketData={},
)
emit_result(
table=memo["tables"]["distressAdjustedDcf"],
values=memo["headline"],
date=memo.get("asOf"),
units=memo["units"],
sources=memo["sources"],
) 호출 동작
1. 결론 도출
부채비율과 FCFF 음수 비율이 높으면 distress 조정 필요로 표시한다.
2. 핵심 근거 수집
Company.show("BS"|"CF"), Damodaran WACC reference, DCF 상태를 사용한다.
3. 메커니즘 분석
부실위험이 큰 기업은 going-concern DCF만으로 결론을 내리면 terminal value가 과대평가될 수 있다.
4. 반례·한계
시장 기반 default spread와 distress probability primitive가 없으면 확률가중 DCF는 보류한다.
5. 후속 모니터링
후속 스킬은 scenarioFalsifier와 deepDive다.
대표 반환 형태
distressAdjustedDcf : list[dict] — metric, value, status.
연계 절차
- recipes.fundamental.valuation.damodaran.fcffDcf - base DCF 상태 확인.
- recipes.fundamental.valuation.damodaran.scenarioFalsifier - 반증 조건 확인.
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | supported | — |
| Server | supported | — |
| MCP | unknown | — |
| Web AI | unknown | — |
| Pyodide | unknown | — |
실패 회피
흔한 실패 · 절대 금지
흔한 실패
- FCFF 지속 음수 기업을 정상 terminal value로만 평가
절대 금지
- L2 credit 엔진 호출 금지.
- distress 신호를 무시하고 base DCF만 결론으로 쓰지 않는다.