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Quantative Analysis #05 - 기본적인 주가지표를 통한 스크리닝 본문

Investment/계량분석

Quantative Analysis #05 - 기본적인 주가지표를 통한 스크리닝

Jeongseob.Kim 2016.08.16 22:52



그러고 보니 이쪽 카테고리로 글을 연재하는 듯 했는데, 어느 순간 멈춰져 버렸다. 기업 분석을 위한 툴을 개발하는 과정에서 소외되었었나보다.



주식 투자를 할 때 단순히 누군가에 의한 추천이나 뉴스 등과 같이 건너들은 회사에 투자하는 단계를 넘어서서 자신이 나름대로 분석을 해보고 투자 근거를 만들어갈 줄 아는 사람이라면 다양한 툴을 활용할 줄 알아야 한다. 그 중에서도 기본적 분석을 토대로 투자를 하는 소위 가치투자자와 같은 사람들이라면 PER, PBR, ROE 등과 같은 주가 지표를 통한 분석을 종종하곤 한다.


허나 상장되어 있는 약 2천개의 기업들 중에서 어떤 회사가 저평가 되어 있고 어떤 회사가 재무적으로 우량한지는 하나하나 분석해 볼 수도 있는데, 이럴 때 스크리닝이라는 기법을 사용하면 원하는 특징을 가지는 회사를 쉽게 발굴해낼 수 있다.


스크리닝은 간단히 말해 PER, PBR 등을 통해 주가가 저평가되었는지를 보거나 부채비율, 유보율과 같은 지표를 확인하여 재무적 안정성을 확인하거나 순이익률, 이익 성장율 등과 같은 지표를 통해 성장성을 검토하여 가장 투자 매력이 높은 회사들을 순서대로 정렬하거나 필터링을 통해 소수의 기업으로 추려내는 과정이다.



스크리닝을 하기 위한 주가지표 선정


스크리닝은 투자자가 어떤 특징을 갖는 회사를 추려내느냐에 따라 어떤 파라미터를 필터링하거나 가중치를 두어 점수를 매길지 결정할 수 있다. 따라서 스크리닝 방법은 꽤나 다양하다고 볼 수 있다.


여기서는 간단히 그 과정을 보려고 하는 관계로 중요하다고 생각되는 3가지 핵심 주가 지표를 선정했다.


기업의 수익 대비 주가의 저평가 정도를 가늠해 볼 수 있는 PER, 자산가치에 대비하여 현재 주가의 상태를 가늠해 볼 수 있는 PBR 그리고 재무적 안정성의 기본이라고 할 수 있는 부채비율을 가지고 스크리닝을 해보고자 한다.


각각의 지표는 그 값이 작을 수록 좋다. PER과 PBR은 수익과 자산가치 대비 현재 주가가 싸다는 의미이므로 값이 작을 수록 좋다. 다만, 수익이 손실인 경우에는 PER이 음수로 계산되므로 이런 경우는 제외시켜야 한다. 부채비율도 마찬가지로 낮은 것이 좋다. 부채비율이 작다는 것은 그 만큼 외부에 빚이 없이 기업을 운영하고 있다는 의미이기 때문이다. 물론 이렇게 생각하는 것은 많이 단순화 시켜서 하는 생각인데, 기업이 영위하고 있는 산업의 특성에 따라 몇 개 지표의 높고 낮음 가지고 그 기업의 성장성을 의심한다던가 하는 것은 잘못된 접근일 수 있기 때문이지만 일단은 참고를 위한 분석임을 감안하자.



Weighted Normalization Scoring 방법


다른 기관이나 투자자들이 어떤 식으로 스크리닝을 하는지 알지는 못하지만 개인적으로 개발한 방법인 Weighted Normalization Scoring을 사용하여 스크리닝을 해보았다. 우선 적용하는 지표의 값이 작을 수록 매력적이라는 전제하에 평균이 0인 Gaussian Distribution 함수를 적용하여 산출하였다.


기본 개념은 N개의 지표를 스크리닝에 적용할 때, 각각의 지표의 중요도에 따른 가중치를 적용하여 그 합이 1로 귀결되도록 수식을 전개하는 것이다. 이 때, 각각의 지표는 Gaussian Distribution 함수를 사용하는데 상장되어 있는 모든 회사의 지표의 평균을 고려한 분산 값을 산출하여 적용된다.


수식은 다음과 같다.





여기서 z는 투자 매력도를 정하는 점수(Score)가 되겠고, α는 각 지표의 가중치, σ는 각 지표에 따른 분산, x는 대상 기업의 각각의 지표이다. 또한 Normalize가 적용되는 수식이기 때문에 아래와 같은 조건이 붙는다.



이렇게 되면 각 항의 Gaussian Distribution 함수의 평균이 0이므로 분산에 따라 지표가 가질 수 있는 값이 0~1 사이가 되며, 모든 항에 대한 Normalize가 되므로 점수 z 값 역시 0~1 사이의 값을 갖는다. 따라서 z가 1로 갈 수록 투자 매력도가 높은 기업이라고 볼 수 있다.



스크리닝 결과


앞에서 설명한 기본적인 3가지 지표를 가지고 Weighted Normalization Scoring 방법을 적용하여 KOSPI와 KOSDAQ에 상장되어 있는 비금융권 회사들을 타겟으로 스크리닝을 진행하였으며, 그 결과는 다음과 같다.




PER, PBR, 부채비율를 기준으로 적용했을 때, 극동유화가 0.8점의 점수로 가장 매력이 높은 기업으로 나타났으며 그 뒤로 넥센, 동양물산기업 등이 높은 점수로 매겨졌다. 점수가 제대로 매겨졌는지는 PER, PBR, 부채비율 등을 확인해 보면 짐작해 볼 수 있다. 극동유화의 PER은 0.82로 상당히 낮은 값으로 나타났으며 PBR도 0.1로 자산가치 대비 상당히 저평가 되었음을 알 수 있다.


넥센의 경우 PER은 동양물산기업보다 높지만 부채비율이 상대적으로 낮아 상쇄가 되어 똑같이 0.78점의 점수가 매겨진 것을 알 수 있다.



물론 이 결과가 온전히 100% 신뢰할 수 있다고 말하기는 어렵다. 다만 기본적인 지표를 가지고 이런식의 접근을 통해 스크리닝을 해 볼 수 있음을 보여주는데 의의가 있다. 또한 이 결과를 토대로 상위 점수를 받은 기업을 추려서 따로 기업분석을 해볼 수도 있다는 점에서도 의미가 있는 결과라고 생각된다.


이러한 시도를 좀 더 확장시켜 주가지표이외에도 다른 파라미터를 적용하여 입체적으로 스크리닝을 시도해 볼 수도 있을 것이다.



위의 스크리닝 결과는 다음의 웹사이트에서 확인해 볼 수 있도록 서비스가 구현되어 있다. 참고하기 바란다.


Shannon Investment Technologies > Screener




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