가치평가 점검 (DCF + 상대가치 + valuation band)

공개 호출 방식

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")

valuation = c.analysis("valuation", "가치평가")
band = c.analysis("financial", "밸류에이션밴드")
peer_band = dartlab.scan("valuation")
qval = c.quant("가치")

호출 동작 — 5 단 분석 구조

답변은 분석 5 단 (결론 / 근거 / 메커니즘 / 반례·한계 / 후속 모니터링) 매핑. 4 방법론 (DCF · DDM · 상대가치 · RIM) + valuation band + peer scan 결과를 5 단으로 재배치.

1. 결론 도출

회사의 적정주가 범위 (best/base/worst) + 현재가 위치 + 저평가/고평가 신뢰도 한 문장 정량 결론.

좋은 결론 예시:

• “005930 (삼성전자) 적정주가 best 95,000 / base 78,000 / worst 62,000 (DCF base 76 / PER 적정 80 / EV/EBITDA 적정 78 / RIM 78), 현재가 71,500 = base -8%. valuation band PER 11.2× = 5 년 평균 14.1× -σ 위치. base 기준 저평가, 단 신뢰도 보통 (DCF terminal 비중 65%).”
• “OOOOOO best 28,000 / base 22,000 / worst 16,000, 현재가 25,500 = base +16%. PBR 1.8× = 5 년 평균 1.2× +1σ 위치. base 기준 고평가, 신뢰도 높음 (peer 평균 1.3× 대비 +38% 프리미엄).”

금지 — 단일 값 적정주가 (“78,000 원”) 단정. 반드시 best/base/worst 범위 + 가정 명시 + 신뢰도.

2. 핵심 근거 수집

requiredEvidence: skillRef + tableRef + valueRef + dateRef 4 종 명시.

• skillRef: engines.analysis.valuation (4 방법론), engines.analysis.valuationBand (역사 평균 ±σ), engines.scan.valuation (peer 횡단), engines.quant.value (기술적 가치 신호).
• sourceRef: DART 공시 — 5 년 IS/BS/CF (DCF cash flow projection), 배당 시계열 (DDM), 시장가 시계열 (multiple band), peer 회사 valuation snapshot.
• 외부 가정: 할인율 (KR 8~10% / US 7~9%), terminal 성장률 (1~3%), terminal multiple (12~18× EBITDA). 답변에 가정 명시 + 민감도.
• tableRef (3 표):
  1. 4 방법론 종합 — methodology × {best, base, worst}
  2. valuation band 시계열 — quarter × {PER, PBR, EV/EBITDA, 5y mean, ±σ}
  3. peer scan — company × {PER, PBR, EV/EBITDA, market cap, sector phase}
• valueRef: DCF base 적정가 / PER 적정가 / EV/EBITDA 적정가 / RIM 적정가 / 현재가 / 현재가 대비 base 차이% / band 위치 (σ).
• dateRef: 분석 기준 + valuation band 윈도우 (3Y / 5Y / 10Y 명시).

도구: EngineCall (4 axis 각각) + RunPython (best/base/worst 시나리오 batch).

3. 메커니즘 분석

4 방법론이 서로 다른 가정 으로 fair value 추정 — 합의 시 적정주가 band:

graph LR
  FCF["FCF 5y projection"] --> DCF["DCF<br/>(할인율·성장률·terminal)"]
  DIV["배당 시계열"] --> DDM["DDM<br/>(Gordon growth)"]
  PEERS["peer multiple 평균"] --> REL["상대가치<br/>(PER·PBR·EV/EBITDA)"]
  ROE["ROE − Cost of Equity"] --> RIM["RIM<br/>(잔여이익)"]
  DCF --> BAND["적정주가 band<br/>best / base / worst"]
  DDM --> BAND
  REL --> BAND
  RIM --> BAND
  HIST["5Y/10Y 역사 multiple"] --> POS["valuation band 위치<br/>(σ 단위)"]
  PEER_SCAN["peer 횡단"] --> POS
  BAND --> SIG["저평가/고평가 신호<br/>+ 신뢰도"]
  POS --> SIG

각 방법론 해석:

• DCF: 5~10 년 FCF projection + terminal value. terminal 비중 70%+ 면 가정 의존성 큼 — 신뢰도 ↓.
• DDM: Gordon growth. 배당 안정 + 성장 안정 회사 (유틸·통신·금융) 만 적합.
• 상대가치 (PER/PBR/EV/EBITDA): peer 평균. 산업 동질성 + 단계 (성장/성숙) 일치 필수.
• RIM (Residual Income): ROE − Cost of Equity. 회계 기반, 비현금 회사 적합.

valuation band: 5Y/10Y 역사 multiple 평균 ±σ. 현재 multiple 이 -σ 면 저평가 zone, +σ 면 고평가 zone. 시장 환경 변화 (금리·유동성) 반영 권장.

4. 반례·한계

• Falsifier: DCF terminal value 가 전체 valuation 의 70%+ 면 가정 의존성 무시 X → 결과 신뢰도 ↓ 명시.
• 단일 값 단정 금지: 적정주가는 범위 (best / base / worst). 단일 점추정은 false precision.
• DCF 가정 명시: 할인율·성장률·terminal multiple — 답변에 모두 명시. 1 개 누락도 fair value claim 금지.
• peer multiple 산업 단계 일치: 성장기 vs 성숙기 회사 multiple 평균 단순 비교 X. 같은 단계 peer 만.
• valuation band 윈도우 임의 선택 X: 3Y vs 10Y 선택 근거 명시. 사이클성 회사는 10Y 권장.
• 4 방법론 불일치: DCF vs DDM 결과 차이 큼 가능 — 단일 값 선택 X, 범위 그대로 답안.
• 시장 환경 변화: 금리·유동성 변화 시 역사 mean 비교 무의미 가능. 현재 환경 가중 권장.
• failureModes — terminal 비중 / peer 동질성 / band 윈도우 / 4 방법론 불일치 / 시장 환경 변화 미반영.

5. 후속 모니터링

답변 끝에 모니터링 표:

신호	현재값	임계값 (재평가 시그널)	리뷰 주기
현재가 vs base	(계산)	±10% 이상	일간
PER vs 5y mean	(계산)	±σ 돌파	주간
PBR vs 5y mean	(계산)	±σ 돌파	주간
peer 평균 PER	(scan)	±20% 변동	분기
시장 금리 (할인율 기준)	(macro.rates)	±50bp	월간
분기 FCF YoY	(CF)	-20% 이상	분기

연계 절차

• 본질가치 3 anchor 합의 → recipes.valuation.intrinsicValueBand
• 역사 valuation 추세 → recipes.valuation.bandTrack
• DCF 깊이 분석 → engines.analysis.valuation (4 방법론 detail)
• 자본 효율 결합 → recipes.quality.dupontDriver + recipes.quality.capitalAllocationScorecard
• 기술적 가치 신호 → engines.quant.value

재호출 트리거: “삼성전자 4 방법론 종합 적정주가 범위”, “가치평가 + valuation band 결합”, “DCF best/base/worst 시나리오”.