몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 ROIC 분석

목차

1. 연구 목적
2. 이론적 배경
3. 실증 분석

본문내용

1. 연구 목적
ROIC 분석은 투자 자금에 대한 수익성을 나타내는 재무 지표로써 기업의 가치 평가 도구로 활용되고 있다. 우리가 지금까지 수행한 ROIC 분석은 ROIC에 영향을 미치고 있는 많은 입력 변수들 중에서 불확실성을 갖는 변수들의 특성을 고려하지 못한 채 가장 발생가능성이 높다고 생각되는 평균값에 근거하여 분석을 하게 된다. 하지만 이렇게 분석을 하게 될 경우 불확실성의 특성을 갖는 변수들이 정규 분포를 따르지 않을 경우 ROIC의 분포의 형태가 정규분포를 따르지 않을 수도 있게 된다. 이럴 경우 우리가 고려하는 리스크 보다 더 큰 리스크를 갖는 의사결정을 할 수도 있을 것이다. 이에 본 연구는 ROIC 분석을 하는데 있어 불확실성의 특성을 갖는 입력 변수들을 선별하고 확률 분포를 고려하여 시뮬레이션을 수행하여 ROIC에 대한 확률론적 예측을 통해 의사결정을 지원하고자 한다.
좀 더 낳아가 확률론적 최적화를 통해서 ROIC분석에 고려된 입력 변수 중에서 의사결정자에 의해서 통제가 가능한 변수들을 대상으로 조직에서 목표로 하는 ROIC를 달성하기 위해서 어떠한 조건이 최적의 조건인지를 도출하는 방법론을 제시하고자 한다.

2. 이론적 배경
1) ROIC 정의
ROIC는 “사업에 투자된 금액 단위당 벌어들이는 수익률”로 정의할 수 있다(Koller등, 2005). 기업이 핵심 영업에 투자했던 유형자산과 운전자본의 누적금액인 투하자본(Invested Capital; IC)중 세후 영업이익(Net Operating Profits Less Adjusted Taxes; NOPLAT)이 차지하는 비중을 이야기한다.
 투자자본 순수익률(ROIC)=순수익(Return)/투자된 자본(Invested Capital)
 투자자본 순수익률(ROIC)=(순수익/수익(Revenue)) / (수익(Revenue)/투자된 자본)
ROIC 나무를 만드는 기본적인 개념은 높은 수준의 재무적 측도를 그것과 연관된 낮은 수준의 운영적 요소로 세분화하여 나열함으로써 관리자가 ROIC를 개선하는데 이용할 통제 수단을 드러내는 데 있다.

참고 자료

없음