KR100589561B1

KR100589561B1 - 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템

Info

Publication number: KR100589561B1
Application number: KR1020040032360A
Authority: KR
Inventors: 박관규
Original assignee: 주식회사 티알테크놀로지
Priority date: 2004-05-07
Filing date: 2004-05-07
Publication date: 2006-06-19
Also published as: KR20050107144A

Abstract

본 발명은 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템에 관한 것으로서, 기업의 재무적 목표 함수를 정의하고, 목표 함수에 대응하는 분석 모형을 설정하는 분석 모형 생성 모듈, 분석 모형에 기업의 경영 환경 인자, 금융 시장 환경 인자, 및 현재 부채 구조 인자 등의 제약 조건을 입력하는 분석 모형 관리 모듈, 여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 분석 모형을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 시나리오 관리 모듈, 시뮬레이션 결과로부터 생성된 시나리오들 중에서 최적의 시나리오를 선택하는 시나리오 선택 모듈, 및 선택된 시나리오에 대한 효과 분석을 실시하는 검증 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 기업의 부채 구조 최적화를 위한 시스템에 의하면, 기업의 경영 환경에서 영업부문의 환 노출과 금융시장 환경의 환율 및 금리 수준, 변동성, 상관관계, 미래의 전망 등을 종합하여 금융비용을 크게 절감할 수 있을 뿐 아니라 불필요한 환 위험과 금리 위험을 배제할 수 있는 효과적이고 과학적인 재무 전략 수립을 가능하게 하는 효과가 있다. 또한, 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 방법으로 도출된 전략과 현행 부채 전략을 다양한 비교 분석을 통해 사용자가 새로운 재무 전략을 채택하는 데 신뢰를 높이는 효과가 있다.

부채 구조, 환율, 금리, 위험, 리스크, 금융비용, 포트폴리오, 최적화

Description

기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템{System for the Optimization of Corporate Financial Structure}

도1은 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템의 순서도이다.

도2는 기업의 부채 구조의 최적화를 찾기 위한 분석 모형 설정 순서도이다.

도3은 전략 시나리오 생성 및 시뮬레이션 순서도이다.

도4는 모형에서 정의한 목표함수의 기대값과 표준편차를 계산하는 순서도이다.

도5는 기대값과 표준편차를 평면상의 좌표로 나타낸 결과도이다.

도6은 본 발명의 효과를 분석하는 전략 비교 순서도이다.

도7은 본 발명의 효과를 분석하는 사전 검증 순서도이다.

도8은 본 발명의 효과를 분석하는 성과 분석 순서도이다.

도9는 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석을 사용하여 경상이익을 기준으로 추정한 실시도이다.

도10은 달러화 하락을 반영한 경우의 경상이익을 기준으로 추정한 실시도이다.

도11은 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템을 사용하여 금융비용 최적화를 기준으로 추정한 실시도이다.

도12는 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템을 사용하여 현금흐름 최적화를 기준으로 추정한 실시도이다.

※ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

a : 현행 재무 전략의 값 b : 유효전략 범위

본 발명은 기업의 재무 전략, 그 중에서도 특히 부채의 통화별 금리별 구조를 최적화하는 분석 시스템에 관한 것으로서, 기업의 경영환경과 외부 금융시장 환경을 종합적으로 고려하여 환 위험, 금리 위험 등 기업이 노출된 재무 위험을 최대한 줄이면서 동시에 기업의 기대 수익을 극대화하는 재무 전략을 체계적으로 탐색하는 분석 방법을 제시하고자 하는 것이다.

종래 기업의 재무 전략과 관계되는 주요 기술은 위험 측정에 관한 기술과 포트폴리오 최적화 기술로 대별할 수 있다. 그 중 위험을 측정하는 VaR(Value at Risk) 및 그 응용 형태인 EaR(Earnings at Risk), CFaR(Cash Flow at Risk) 등은 금융 분야에서 발전해 온 기술로서 이를 기업 재무 분야에 적용하는 경우 특정 재무 전략에 내포되어 있는 위험을 측정하고 이를 통제하는 측면에만 초점을 맞추고 그 전략을 채택할 때 기대되는 수익은 고려하지 않는 단점이 있었다.

한편, 마코위츠(Markowitz)의 포트폴리오 이론은 위험과 수익을 동시에 고려하는 대표적인 기술로서 금융기관의 자산 운용 분야에는 두루 적용되어 왔지만 이를 기업의 부채 포트폴리오에까지 확장하여 적용한 사례는 없었다.

기업의 경우 종래 마코위츠의 포트폴리오 이론을 적용한 사례가 없었던 것은 금융 기관과 달리 기업은 영업부문과 재무부문으로 나뉘어 있는데 이들 두 부문의 위험과 수익 요소를 통일적으로 파악하는 방법론 및 이를 적용할 구체적 모형을 개발하기 어렵다는 점에 있었다. 그러므로 기업의 재무 전략을 최적화하는 효과적인 분석 방법은 아직 개발되지 못하였으며 그 결과 기업들은 금융비용을 절감하기 위해 지나치게 큰 위험을 부담하거나 혹은 위험을 통제하기 위해 불필요하게 높은 금융비용을 부담하는 문제점이 있었다.

상기한 문제점들을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 환율 및 금리가 무작위로 변동하는 상황 아래에서 기업이 부채의 통화별 구성과 금리 조건별 구성을 변경함으로써 재무 전략을 조정할 때 그 기업의 재무적 목표가 어떻게 영향을 받는지를 분석하고, 이를 통해 위험과 수익 측면에서 목표를 최적화하는 재무 전략을 탐색하는 분석 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 기업이 분석 대상을 경상이익, 현금흐름, 금융비용 등으로 달리 할 때 재무적 목표 함수가 명시적으로 어떻게 달라지게 되는가를 제시하고, 목표 함수에 영향을 미치는 요인(변수)과 영향의 크기(민감도)를 구체적으로 파악할 수 있는 분석 모형을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 분석 방법에 따라 제시한 재무 전략이 기대한 성과를 시현할 가능성이 얼마나 될 것인지 사전적으로 파악하고 또 사후적으로 그러한 성과를 시현하였는지 확인하는 검증 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 이루기 위한 본 발명에 따른 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템은, 기업의 재무적 목표 함수를 정의하고, 목표 함수에 대응하는 분석 모형을 설정하는 분석 모형 생성 모듈, 분석 모형에 기업의 경영 환경 인자, 금융 시장 환경 인자, 및 현재 부채 구조 인자 등의 제약 조건을 입력하는 분석 모형 관리 모듈, 여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 분석 모형을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 시나리오 관리 모듈, 시뮬레이션 결과로부터 생성된 시나리오들 중에서 최적의 시나리오를 선택하는 시나리오 선택 모듈, 및 선택된 시나리오에 대한 효과 분석을 실시하는 검증 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 분석 모형에 적합하도록 경상이익, 현금 흐름 또는 금융 비용과 같은 분석 대상을 설정하고, 환 위험 기준, 금리 위험 기준 및 분석 기간을 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 분석 대상의 설정을 위해 사용자의 분석 목적에 따라 선택적으로 작용할 수 있도록 현금 흐름 기준 또는 회계적 손익 기준 모두를 포함하고, 사용자가 선택할 수 있는 특정 대상 변수를 포함하는 것을 특징으로 한다.　
상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 분석 대상의 설정후, 손익기준 금융비용(

) 및 현금기준 금융비용(

)과 같은 재무 활동에서 발생하는 노출에 대하여 별도의 분석 기준을 정하는 것을 특징으로 한다.
상기 손익기준 금융비용(

) 또는 현금기준 금융비용(

)과 같은 융 비용은 지급이자와 원금상환으로 구성되며, 상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 원금 상환을

로 구하는 것을 특징으로 한다.
[(상기 식에서,

= 고정금리 부채의 환율 민감도,

= 변동금리 부채의 환율 민감도,

= i번째 통화의 고정금리부 부채의 비중,

= i 번째 통화의 변동금리로부 부채의 비중,

= i 번째 통화의 환율변동률,

= 이자부 부채 총액이다.) 여기서, 상기 원금 상환이 상기 손익기준 금융비용(

) 인 경우

,

는

=

= 1이 되고,
현금기준 금융비용(

)인 경우, 각각 해당 부채(고정금리 부채와 변동금리 부채) 중 당해 기간 중 원금을 상환하는 금액의 비율이 되며 임의로 설정됨]
상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 금리 위험 기준 설정을 위해 상기 금리 위험 중 지급이자는

로 구하는 것을 특징으로 한다.
[(상기 식에서,

= i번째 통화의 고정금리부 부채의 비용을 결정하는 변수,

= i번째 통화의 변동금리부 부채의 비용을 결정하는 변수이다.)
여기서,

,

이고, (상기 식에서,

= 고정 금리부 부채의 금리 민감도,

= 변동 금리부 부채의 금리 민감도

= i 번째 통화의

시점의 장기금리 수준,

= i 번째 통화의

시점의 장기금리 수준,

= i번째 통화의 장기금리에 대한 가산금리,

= i 번째 통화의

시점의 단기금리 수준,

= i 번째 통화의

시점의 단기금리 수준, 및

= i 번째 통화의 장기금리에 대한 가산금리이다.)

과

는 기업의 재무적 환경에 따라 결정되며 임의로 설정됨]
상기 분석 모형 생성 모듈은 상기

와

를 각각

,

라 두고, (상기 식에서,

= 만기 년도별 금리 위험 노출 가중치 이다.) 여기서, 각 파라미터를 임의로 변경함으로써 미래의 이표에 대한 금리 위험에 가중치를 부여할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석 모형 관리 모듈은 상기 기업의 경영 환경 인자로서 재무적 환경 인자 및 금융 시장 환경 인자를 포함하는데, 상기 재무적 환경 인자는 영업부문의 환노출, 자본적 지출 환노출, 부채규모에 대한 각각의 추정 값으로 이루어지고, 금융 시장 환경 인자는 환율과 금리 수준, 각 금융 변수의 변동성 및 상관관계 등 기업에 공통적으로 적용되는 인자와 개별 기업에 적용되는 인자를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
상기 개별 기업에 적용되는 인자는 금융 시장에 대한 접근도(기채 가능성)와 각 시장에서의 신용 스프레드를 포함하며, 이는 입력되고 변경될 수 있는 것을 특징으로 한다.
상기 시나리오 관리 모듈은 (1)부채의 통화별 금리별 차입 방법에 가중치를 부여하여 전략 시나리오를 생성하는 기능; (2) 상기 분석 모형을 이용하여 상기 각 전략 시나리오의 재무노출을 계산 하는 기능; (3)상기 재무노출과 영업노출을 합하여 총노출을 계산하는 기능; (4)상기 총노출에 대한 기대값과 분산을 계산하는 기능; 및 (5)상기 결과 값을 저장하는 기능; 을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 시나리오 관리 모듈은 상기 전략 시나리오에서 각 변수의 구성비(가중치)에 상한과 하한을 두고 그 범위 내에서 일정 간격으로 처리하되, 금융시장에 대한 접근도(기채 가능성)를 제약 조건으로 하는 것을 특징으로 한다.
상기 시나리오 관리 모듈의 기능 (2)에서 실효 금융비용을 명목 금융비용인 지급이자와 환율 변동으로 인한 원금상환 부담의 증감의 합계로 하는 것을 특징으로 한다.

삭제

상기 시뮬레이션 과정에서 각 금융 변수의 단기 전망을 반영함으로써 환율, 금리의 단기적 변화가 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 효과적으로 파악할 수 있음을 특징으로 한다.

삭제

상기 재무 전략에 대한 효과 분석을 실시하는 단계는, 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 방법을 적용하여 생성된 전략의 효과를 분석하기 위해 전략 비교 분석과 사전 검증 및 성과 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 전략 비교 분석에서 임의의 전략을 목표 전략으로 채택하고자 하는 경우, 그 전략이 기존의 전략 또는 비교 기준으로 삼는 다른 임의의 전략과 비교하여 우월한 결과를 시현할 확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.

상기 사전 검증은 과거 일정 시점에 상기 시뮬레이션 결과에 따라 유효 전략으로 분류될 수 있는 임의의 전략을 채택한 것으로 가정할 경우, 그 전략이 기존의 전략보다 우월한 결과를 시현하였을 확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.

상기 성과 분석은 상기 시뮬레이션에 따라 유효 전략으로 분류된 특정 전략을 실제로 채택한 경우 상기 전략의 사후적 성과와 당초 추정한 값의 차이는, 목표함수의 실제 실현값과 목표 전략을 채택한 경우의 예상 실현값의 차로 표현되는 재무활동에 따른 편차와, 목표 전략을 채택한 경우의 예상 실현값과 기존 전략을 채택한 경우의 예상 실현값의 차로 표현되는 전략 변경의 영향과, 기존 전략을 채택한 경우의 예상 실현값과 기존 전략을 채택한 경우 전략 수립 시점에 추정한 기대값의 차로 표현되는 시장 변화의 영향으로 분해되는 것을 특징으로 한다.

이하에서 본 발명의 특징과 작용 원리를 좀더 상세히 설명하기로 한다.

기업의 위험(변동성)과 수익(기업가치 혹은 회계적 이익)을 결정하는 금융 변수는 환율과 금리이다. 환율과 금리가 시장에 주어져 있을 때 기업의 위험과 수익을 결정하는 요인은 영업부문의 환 노출, 재무부문의 환 노출과 금리 노출이다. 다시 재무부문의 환 노출과 금리 노출을 결정하는 요인은 부채의 통화별 구성과 금리 조건별 구성이다. 여기서 영업부문의 환 노출은 기업이 영위하는 업종의 성격에 따라 외생적으로 주어진 것인 반면, 재무부문의 환 노출과 금리 노출은 기업의 전략적 결정에 따라 변경할 수 있다. 따라서 기업은 부채의 통화별 구성과 금리 조건별 구성을 정책 변수로 하여 위험과 수익을 통제할 수 있고 나아가 위험과 수익을 최적화하는 재무 전략을 탐색할 수 있다.

본 발명에서는 예시적으로 분석 대상 통화를 원화(KRW), 달러화(USD), 엔화(JPY), 유로화(EUR)로 설정하고 각 통화에 대해 장단기 기준 금리를 각각 한 개씩 설정한 다음 이들 11개의 변수가 소정의 변동성과 상관관계를 가질 때 서로 다른 통화별 금리 조건별 구성을 갖는 다수의 시나리오를 작성하고 이들 시나리오 각각의 위험과 수익을 분석한다. 여기서 분석 대상 통화를 한정한 것은 시스템 구현의 편의성을 위한 것으로 발명을 한정하는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템은 분석 모형 모듈(도시하지 않음), 분석 모형 관리 모듈(도시하지 않음), 시나리오 관리 모듈(도시하지 않음), 시나리오 선택 모듈(도시하지 않음) 및 검증 모듈(도시하지 않음)로 이루어진다.
먼저, 분석 모형 생성 모듈은 분석 모형을 설정하는 단계에서는 분석 목적에 따른 분석 대상 설정과 환 위험 기준, 금리 위험 기준 및 분석 기간을 설정한다.

삭제

분석 대상 설정에 있어서, 본 발명은 이를 사전적으로 확정하지 않고 사용자가 분석 목적에 따라 선택적으로 적용할 수 있도록 현금 흐름 기준 또는 회계적 손익 기준 모두를 지원하고 더 나아가 사용자가 특정 대상 변수를 선택할 수 있도록 한다. 즉, 손익계산서를 구성하는 주요 계정 과목들을 파라미터로 처리하고 분석 대상을 그 계정 과목들의 결합으로 처리함으로써 분석 대상을 확장할 수 있다.

다음으로, 환 위험 및 금리 위험의 범위를 어디까지로 볼 것인가 하는 기준, 즉 위험 노출의 인식 기준 설정은, 크게 현금기준과 회계기준으로 나눌 수 있으며 분석 대상 변수에 따라 적용할 수 있는 기준에 일정한 제한이 따르게 되므로 분석 대상과 노출 인식 방법을 임의로 조합할 수는 없다.

분석 대상을 경상이익, 현금흐름, 금융비용 크게 세 가지로 구분할 때 표준적인 노출 인식 방법은 표 1 과 같다.

목표함수	영업항	재무항	합계
경상이익
현금흐름
금융비용	-

(상기에서,

= 영업이익,

= 영업 현금흐름,

= 자본적 지출,

= 손익기준 금융비용 및

= 현금기준 금융비용 이다.)

상기 표 1 의 영업활동에서 발생하는 현금흐름과 영업이익의 차이는 일반적으로 확립된 회계적 장치이므로 별도의 설명을 요하지 않는다. 그러나 재무활동에서 발생하는 노출

와

은 별도로 분석 기준을 정해야 하며 이는 본 발명의 주요 특징이다.

상기 재무활동에서 발생하는 노출은 환 노출과 금리 노출이다. 이를 방정식으로 나타내면 수학식 1 과 같이 된다.

실효금융비용()= 지급이자 + 추가원금상환

여기서, 먼저 환 노출 분석 방법의 핵심은 환산 노출을 포함할 것인가 여부이다. 만약 분석 대상이 현금 흐름이고 노출도 현금 기준으로 인식한다면 장기 외화 부채의 평가손익은 그것이 실현되는 실제 원금 상환 시점의 위험으로 인식하여야 한다. 반면 분석 대상이 경상이익이고 노출도 회계적 기준으로 인식한다면 평가손익은 당해년도의 위험으로 인식하게 된다. 절충적인 경우로서 분석 대상은 현금흐름으로 하되 외화평가손익은 평가시점에서 실제 발생한 것과 같다고 본다면 그 위험 노출은 역시 당해년도에 인식하게 된다. 본 발명에서는 두 가지 요소를 모두 반영하여 사용자가 모형 결정에 고려할 수 있도록 한다. 이를 정리하면 추가원금상환 식은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다

즉, 환율 변동으로 인한 원금상환 부담의 증감은 통화별 금리 조건별 외화 부채에 대해 각각 해당하는 환율 민감도(

,

)를 곱하고 이를 모두 합산한 다음 환율 변동율(

)을 곱한 것이 된다. 통화별 금리 조건별 외화 부채는 다시 총 차입금(

)에 해당 부채의 구성비(

,

)를 곱한 것이 된다.

다음, 기업의 금리 위험은 금리가 상승할 때 부채의 이자 상환 부담이 증가할 가능성이다. 일반적으로 기업은 변동금리 부채를 금리 위험이 있는 것으로 보지만 고정금리 부채 중에도 당기에 만기가 도래하는 부분은 금리 위험에 노출되어 있다. 따라서 지급이자는 아래 수학식 3과 같이 표현된다

즉, 지급이자는 각 통화별 금리 조건별 부채 금액에 해당 부채의 비용률(

,

)을 각각 곱한 다음 이를 모두 합산한 것이다. 그리고 각 통화별 금리 조건별 부채 금액은 총 차입금(

)에 해당 부채의 구성비(

,

)를 곱한 것이 된다. 그런데 미래에 도래하는 이표(coupon)의 지급이자 부담은 당기에 실현되는 것은 아니지만 당기의 위험으로 고려해야 할 대상이다. 예를 들어 금리가 상승할 때 파생상품 거래를 통해 변동금리 부채의 위험을 헤지(hedge)한다면 동 기업은 미래의 금융비용 부담을 미리 앞당겨 확정하는 것이 된다. 따라서 비록 현금흐름 기준으로나 회계적 손익 기준에서 미래의 이표는 당기의 성과에 직접 영향을 미치지는 않지만 금리 위험의 일부를 구성하는 것이다.

본 발명에서는 금리 변화에 따른 미래 금융비용 변동의 위험을 어느 정도까지 인식할 것인지를 사용자가 정의할 수 있게 금리 민감도를 직접 설정하거나 혹은 미래 일정 기간의 금리 노출 이표에 대해 가중치를 부여하여 현재의 노출로 인식할 수 있도록 한다. 이를 정리하면 고정금리 부채와 변동금리 부채의 비용률을 결정하는 변수(

,

)를 아래 수학식 4 와 같이 표시할 수 있다.

,

본 발명에서는 앞에서 기술한 바와 같이 이 식에서

,

의 값을 직접 부여할 수도 있고,

,

(상기 식에서,

= 만기 년도별 금리 위험 노출 가중치 이다.)로 두고 연도별 가중치를 부여할 수도 있다.

상기 분석 모형에서 결정해야 할 또 한 가지 요소는 장기 모형에 적용할 분석 기간이다. 이는 기업의 특성에 따라 달라질 수 있으므로 본 발명에서는 이를 사용자가 지정할 수 있도록 하고 있다. 일반적으로 기업이 적용할 모형에는 기업의 부채 구조를 장기적 시각에서 전략적으로 최적화하는 장기 모형과, 장기 전략을 유지하되 환율 및 금리에 대한 단기적 전망을 반영하여 전술적으로 최적화하는 단기 모형이 필요하다.

상술한 바와 같이, 분석 모형 생성 모듈에서 분석 모형에서 분석 대상과 환 위험 기준, 금리 위험 기준 및 분석기간이 설정되면, 분석 모형 관리 모듈은 상기 분석 조건에 따라 수행할 대상이 되는 변수들의 값과 조건을 정의하기 위해, 기업 고유의 재무적 환경과 금융시장 환경 및 현행 부채 구조를 살펴 변수들의 값과 조건을 설정한다.

먼저, 분석 모형 관리 모듈은 기업이 처한 경영상의 제약 조건에 따라 결정되는 재무적 환경에서는 목표 함수의 영업항이 금융 변수에 어느 정도 영향을 받는가를 정의하게 되며 본 발명에서는 영업부문의 환노출과, 자본적지출 환노출, 부채규모 추정이 포함된다. 기업의 영업 성과에 영향을 미치는 금융 변수로는 환율 외에도 금리와 원자재 가격을 들 수 있으나 본 발명에서는 시스템 구현의 편의성을 위하여 금리와 원자재 가격의 영향은 배제하였으며 이는 발명을 한정하는 것은 아니다.

영업부문의 환노출은 모형에서 정한 분석 기간에 대해 회사의 영업활동을 보여 주는 손익계산서 주요 항목의 연도별 금액과 통화별 구성을 추정하는 것이다. 자본적지출, 환노출 역시 모형에서 정한 분석 기간에 대하여 회사의 연도별 자본적 지출과 통화별 구성을 추정한다. 시뮬레이션을 위해서 분석 기간 중의 연도별 이자부 부채 규모를 추정한다. 이 때 부채의 통화별 구성은 최적화를 위한 정책 변수이고 사전에 정해질 수 없으므로 통화 구분 없이 총액만 추정한다.

다음으로, 금융 시장 환경에서는 크게 모든 기업에 공통적으로 적용되는 일반적 조건과 개별 기업에 특수한 조건으로 구분할 수 있다. 후자에 해당하는 것으로는 각 금융 시장에 대한 접근도(accessibility)와 신용 스프레드를 들 수 있으며 그 밖의 요소는 대부분 일반적 조건에 해당한다. 본 발명에서는 상기 두 종류의 조건을 모두 반영할 수 있게 일반적 조건을 처리하는 기능과 개별 기업의 상황을 반영하는 기능을 포함한다.

일반적 조건으로는 분석 대상 통화별로 환율과 장단기 기준금리 수준, 변동성 및 변수 상호간의 상관계수가 필요한 바, 본 발명에서는 원천 시계열 데이터를 가지고 변동성과 상관관계를 추정한다. 추정 방법의 세부 내용은 통계학에 대한 지식을 갖고 있는 사람이면 누구나 알 수 있는 것이므로 별도로 설명하지 않는다.

금융 시장 환경에서 신용 스프레드는 각 기업의 신용도와 시장 접근도에 따라 결정되므로 엄밀히 말하면 재무 환경에 속하는 것이지만 기능상으로는 금융 환경 분석 기능과 밀접히 관련되어 있다. 어떤 기업이라도 신용도가 가변적이고 또 금융 시장의 여건에 따라 동일 신용도를 가진 기업이라도 스프레드가 가변적이기 때문에 스프레드는 사용자가 화면에서 입력하고 수시로 변경할 수 있도록 한다.

다음으로 살펴보아야 할 것은 현행 부채 구조이다. 현행 부채 구조라 함은 부채의 표시 통화별 구성비와 고정/변동금리 구성비를 말하며 뒤에 기술한 시뮬레이션 과정에서 전략 시나리오와 비교하기 위한 기준이 된다. 이 때 부채가 단순 채권 형태가 아니고 구조화 채권인 경우, 그리고 파생상품 거래가 있는 경우 이들 거래를 금융공학적으로 분해하여 실제 환율에 대한 민감도를 기준으로 구성비를 산정한다.

앞서 설명한 바와 같이, 분석 모형 관리 모듈에서 상기 분석 모형이 정해지고 제반 조건과 값이 설정되면, 시나리오 관리 모듈은 최적의 부채 구조를 찾기 위해 여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 주어진 조건 하에서 결과를 시뮬레이션 한다.

전략 시나리오는 부채의 통화별 금리별 차입 방법을 변수로 하고 각 변수에 가중치를 부여하는 것으로, 본 발명에서의 변수는 원화 고정금리 비중, 원화 변동금리 비중, 달러 고정금리 비중, 달러 변동금리 비중, 엔화 고정금리 비중, 엔화 변동금리 비중, 유로화 고정금리 비중, 유로화 변동금리 비중, 모두 8개이다.

상기 전략 시나리오는 각 변수의 구성비(가중치)에 상한과 하한을 두고 시나리오별 가중치의 간격을 일정하게(예를 들어 1%, 2%, 5% 등) 하여 시나리오 관리 모듈이 자동으로 생성하게 한다. 이 때 상한과 하한은 사용자가 임의로 설정하되, 사전에 정의된 금융시장에 대한 접근도(기채 가능성)를 제약조건으로 반영하게 된다. 각 변수의 가중치는 일반적으로 양수(즉 0-100%)이나, 경우에 따라서는 음수(-)를 허용하도록 한다.

표 2 는 각 변수의 가중치 상한을 100%, 하한을 0%로 하고 구성비 간격을 5%로 하였을 때 생성된 시나리오 예제이다.

	원화고정	원화변동	USD고정	USD변동	JPY고정	JPY변동	EUR고정	EUR변동
시나리오1	100%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
시나리오2	95%	5%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
시나리오3	95%	0%	5%	0%	0%	0%	0%	0%
...
시나리오n	45%	15%	5%	5%	5%	15%	5%	5%
....

상기 전략 시나리오를 생성한 다음, 시나리오 관리 모듈은 각 시나리오에 대해 앞서 분석 모형에서 정의한 기준에 따라 재무 노출 인식 기준을 결정하고 노출을 계산한다. 재무 노출을 계산할 때 실효 금융비용(EIC)은 명목 금융비용인 지급이자와 환율 변동으로 인한 원금상환 부담의 증감의 합계이므로 수학식 5 와 같이 표현된다.

여기서, 지급이자를 계산할 때 통화별 금리 조건별 부채의 비용률(

,

)은 해당 부채의 금리 민감도(

,

)에 따라 결정되며, 금리 민감도와 원금상환 부담 증감을 계산하는데 사용되는 환율 민감도(

,

)는 모두 기업의 경영 환경과 분석하 고자 하는 목표 함수의 성격에 따라 결정되며 모형을 정의할 때 시스템 파라미터로 저장된다.

재무 노출 계산 모형을 살펴보면, 우선 환 노출을 계산하는 모형을 정의할 때,

,

의 값은 모형에서 어떤 기준을 채택하느냐에 따라 결정된다. 회계적 손익을 기준으로 할 경우

=

= 1 이 되며, 현금 흐름을 기준으로 할 경우에는 각각 해당 부채(고정금리 부채와 변동금리 부채) 중 당해 기간중 원금을 상환하는 금액의 비율이 될 것이다.

금리 노출을 계산하는 모형을 정의할 때, 각 비용률을

,

(상기 식에서,

= 고정 금리부 부채의 금리 민감도,

= 변동 금리부 부채의 금리 민감도,

= i 번째 통화의

시점의 장기금리 수준,

= i 번째 통화의

시점의 장기금리 수준,

= i번째 통화의 장기금리에 대한 가산금리,

= i 번째 통화의

시점의 단기금리 수준,

= i 번째 통화의

시점의 단기금리 수준, 및

= i 번째 통화의 장기 금리에 대한 가산 금리 이다.)로 두고,

,

(상기 식에서,

= 만기 년도별 금리 위험 노출 가중치 이다.)라 두어 사용자가 파라미터를 임의로 변경함으로써 금리 위험 노출, 즉 재무항의 금리에 대한 민감도를 조정할 수 있도록 함은 앞에서 기술한 바와 같다.

이상의 재무 노출 인식 기준은 앞서 분석 모형을 정의할 때 설정하는 것이며 시나리오 관리 모듈에서는 이를 파라미터로 저장해 두었다가 노출을 계산할 때 그 기준에 따라 적용하게 된다.

다음으로, 상기 계산된 재무 노출과 영업 노출을 합산하여 총노출을 구한다. 총노출은 각 목표함수의 영업항과 재무항의 합계이다.

경상이익을 기준으로 하는 경우 영업항은 수학식 6 과 같이 표시할 수 있다.

경상이익(

)은 외부 금융 변수에 영향을 받지 않는 부분(

)과 환율에 영향을 받는 부분으로 나뉜다. 이 때 환율에 영향을 받는 부분은 통화별 환노출(

)에 미래의 환율 변동률(

)을 곱한 값을 모두 더한 것이 된다.

한편, 현금 흐름을 기준으로 하는 경우 영업항은 수학식 7 과 같이 표시된다.

정의상 현금흐름은 영업 현금 흐름(

)에서 자본적 지출(

)을 차감한 값이며 각각 외부 금융 변수에 영향을 받지 않는 부분(

)과 환율에 영향을 받는 부분으로 구분할 수 있다. 여기서도 환율에 영향을 받는 부분은 통화별 환노출(

)에 미래의 환율 변동률(

)을 곱한 값을 모두 더한 것이 된다.

상기 분석 모형에서 정의한 목표 함수의 노출에 따라, 시나리오 관리 모듈은 각 시나리오의 기대값과 표준편차를 계산한다. 계산 방법은 해석적 방법 또는 몬테 칼로 시뮬레이션을 적용할 수 있으며 그 결과는 평면상의 한 점으로 나타난다. 이 때 점의 수평좌표는 각 전략의 위험(표준편차)을 나타내고 수직좌표는 각 전략의 수익(기대값)을 나타낸다.

먼저, 해석적 방법은 목표함수를 구성하는 금리, 환율 등 확률변수가 정규분포를 갖는다고 가정하고 직접 목표 함수의 기대값과 표준편차를 계산한다. 이때 목표함수의 기대값은 금리, 환율 등 확률변수의 기대값의 함수로 표현되며 목표 함수의 표준편차는 금리, 환율 등 확률변수의 표준편차 및 상관관계의 함수로 표현된다. 기대값과 표준편차의 계산은 일반적인 계산 방법에 따르며 통계학에 대한 지식을 갖고 있는 사람이면 누구나 알 수 있으므로 상세히 설명하지는 않는다.

몬테 칼로 시뮬레이션은 목표 함수를 구성하는 금리, 환율 등 확률변수에 대해 사전에 정의된 상관관계를 유지하면서 동시에 정규분포를 갖도록 각각 임의의 값을 부여하여 목표 함수의 값을 측정한 다음 이러한 과정을 반복 수행하고 그 결과를 통계적으로 처리하여 기대값과 표준편차를 계산한다. 이 또한 계산은 일반적인 방법에 따르며 통계학에 대한 지식을 갖고 있는 사람이면 누구나 알 수 있으므로 상세히 설명하지 않는다.

한편, 본 발명에서는 시뮬레이션 과정에서 환율, 금리의 단기적 전망을 반영할 수 있도록 한다. 예컨대 향후 12개월 후 환율 3% 상승, 금리 0.5% point 하락 등의 조건을 입력할 수 있게 한다. 단기적 전망을 반영한 환율은

로, 금리는

,

로 정의한다.(상기에서,

,

는 각각 환율, 장기금리, 단기금리의 변화에 대한 전망치 이다.) 이 때 목 표함수의 기대값은 각 금융변수의 기대값을 반영하게 되며 표준편차는 변화가 없다.
시나리오 선택 모듈은 위와 같은 시뮬레이션 결과로부터 기 생성된 시나리오 중에서 최적의 시나리오를 선택한다.

시나리오 선택 모듈은 상기 생성된 모든 가상의 전략 시나리오에 대하여 목표 함수의 기대값과 표준편차를 계산하고 결과를 동일 화면상에 점의 집합으로 나타낸다. 현재 부채 포트폴리오도 목표 함수의 기대값과 표준편차를 구하여 역시 평면상의 점으로 나타낸다. 상기 평면에서 현재 부채 포트폴리오보다 좌상 방향에 있는 모든 점들은 현재 전략에 비해 유효하다 할 것이다. 시나리오 선택 모듈은 회사의 위험 용인 한도, 재무 안정성, 경영 목표 등을 고려하여 그 중 회사의 정책 방향과 가장 부합하는 점을 회사의 전략으로 채택할 수 있다.

그러나, 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템에서 권고하는 재무 전략 시나리오를 채택하더라도 사후적으로 반드시 우월한 전략으로 실현된다고 볼 수는 없는 바, 검증 모듈은 재무 전략 시나리오에 대한 효과 분석을 실시한다. 현재 전략과 최적 전략을 비교할 때 위험과 기대 수익 면에서 우월한 전략이라 하더라도 이는 확률적으로 우월하다는 의미이므로 개별 결과는 정반대일 수도 있다. 그러나 그러한 결과가 본 발명의 유효성을 부정하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 분석 방법이 유효하다는 것을 입증하기 위해서는 별도의 검증이 필요하며 본 발명에 따른 검증 모듈은 다음 세 가지 분석 방법을 수행할 수 있다.

첫째, 채택하고자 하는 목표 전략이 현행 전략보다 우월한 결과를 시현할 가능성(확률)이 어느 정도인지를 사전에 분석할 수 있다면 사용자는 새로운 전략을 채택하는 데 좀더 확신을 가질 수 있을 것이다. 따라서 두 전략을 직접 비교하여 분석할 필요가 있다. 본 발명에서는 이를 좀 더 일반화하여 임의의 두 전략을 비교하되, 비교 전략이 기준 전략보다 우월할 확률을 구한다. 이 분석은 수학식 8 과 같이 나타낼 수 있으며 전략 시뮬레이션과 마찬가지로 해석적 방법 또는 몬테 칼로 시뮬레이션을 통해 그 값을 사전적으로 구할 수 있다.

(상기에서,

= 비교 전략의 목표 함수,

= 기준 전략의 목표 함수이다)

둘째, 본 발명의 분석에 따라 유효 전략을 채택하였을 경우 그 결과가 우월한 것으로 시현될 확률을 전략 시행 전에 확인해 보는 사전 검증(Forward Testing)이다. 사전 검증은 분석 시점에서 소급하여, 예를 들면 1년 전의 금융 시장 환경과 기업 환경을 조건으로 놓고 동일한 분석을 시행하여 목표 전략을 채택한 다음 실제 금융 시장의 그 전략의 실현값을 기업이 실제로 채택한 기존 전략의 실현값과 비교하는 것이다. 이때 목표 전략을 자의로 선정하는 것을 피하기 위해 본 발명에서는 과거 시점에서 적용한 전략 시뮬레이션의 결과 유효 전략으로 판명된 전략만을 대상으로 실제 실현값과 비교하여 유효 전략이 실제 전략보다 우월할 확률을 구하는 방법을 취한다.

마지막으로, 전략을 실제로 채택한 다음 나타난 결과가 과연 기대와 부합하는 것인지 분석할 필요가 있다. 성과 분석은 현재 시점에 본 발명에 따른 유효 전략을 채택한 다음 미래의 일정 시점 예를 들면 1년 후에 어떤 결과를 낳았는지를 미래 시점에 확인하는 것이다. 즉 그 결과가 기존의 전략을 그대로 유지하였을 경우와 비교하여 우월한가를 판단하는 것이다. 이때 실제 기업의 상황은 채택된 전략을 100% 그대로 적용할 수 없으므로 본 발명의 검증 모듈은 실제 실현된 값을 1차 비교 대상으로 하되, 채택된 전략을 그대로 적용했을 경우의 추정 결과를 2차 비교 대상으로 하고, 당초 기대값과 비교하여 그 성과를 분석한다. 즉 실제 실현된 성과와 당초 기대한 성과의 차이를 아래 수학식 9 에서와 같이 분해하는 것이다.

(상기에서

= 목표 함수의 실제 실현값,

= 목표 전략을 채택한 경우의 예상 실현값,

= 기존 전략을 채택한 경우의 예상 실현값, 및

= 기존 전략을 채택한 경우 전략 수립 시점에 추정한 기대값이다.)

이하에서 본 발명에 따른 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템의 바람직한 일 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템 흐름도이다.

기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템은, 기업의 재무적 목표 함수를 정의하고 목표 함수에 따른 분석 모형을 설정하는 단계(S1)와 기업의 경영 환경과 금융 시장 환경 및 현재 부채 구조 등의 제약 조건을 반영하는 단계(S2), 여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 주어진 조건 하에서 시뮬레이션을 수행하는 단계(S3)와 상기 시뮬레이션 결과를 표현하고 최적의 시나리오를 찾는 단계(S4) 및 상기 재무 전략의 효과를 검증하는 단계(S5)를 포함하는 것 을 특징으로 한다.

상기 도 1의 기업의 재무적 목표 함수를 정의하고 목표 함수에 따른 분석 모형을 설정(S1)하는 과정을 도 2를 참조하여 살펴보면, 부채 구조의 최적화를 어떤 분석 목표를 설정하여 할 것인지에 따라 환노출 인식 기준이 달라진다. 분석 목표를 경상이익(a1)으로 설정할 경우, 영업항을 영업이익으로 설정하고 환노출 인식 기준을 손익기준으로 설정한다. 또 다른 분석 목표를 금융비용(a2)으로 설정할 경우 영업항을 0으로 설정하고 환노출 인식 기준을 손익기준으로 설정한다. 한편, 분석목표를 현금흐름(a3)으로 설정할 경우에는 영업항을 현금 흐름으로 설정하고 환노출 인식 기준을 현금 기준으로 설정한다. 분석 목표에 따라 환노출이 설정되고 나면 금리 노출 인식 기준을 설정하여 금리 위험 노출을 계산하기 위한 민감도 혹은 연도별 가중치를 입력한다. 분석 모형의 분석 기간은 장기 최적화를 하고자 하는 경우 입력하고 단기 최적화에서 분석 기간은 1년이다.

상기 목표 함수에 따른 분석 모형이 설정(S1)됨과 더불어 기업의 경영 환경과 금융 시장 환경 및 현재 부채 구조 등의 제약 조건을 반영하는 단계(S2)는 분석 조건에 따라 수행할 분석 대상이 되는 변수들의 값과 조건을 정의하기 위해 기업의 경영 환경과 금융 시장 환경 등에서 발생하는 제약 조건을 반영하여야 한다.

먼저, 기업 환경에 관한 변수로는 영업부문의 환노출과 현재 부채 포트폴리오 구성과 미래의 부채 규모 및 통화별 금리 조건별 가산 금리 변수가 있다. 영업부문의 환노출은 손익계산서 각 항목(매출, 매출원가, 판매비 및 일반관리비)의 통화별 구성을 분해한 값으로 이는 재무 관리 시스템에서 데이터를 제공 받아 자동 입력되게 할 수 있다. 현재 부채 포트폴리오의 구성은 분석하고자 하는 기업의 현재 부채 포트폴리오, 즉 통화별 금리 조건별 구성을 재무 관리 시스템에서 데이터를 제공 받아 자동 입력되게 할 수 있다. 미래 부채 규모는 총액 기준으로 하여 경영 계획 시스템에서 데이터를 제공받아 자동 입력되게 할 수 있다. 통화별 금리 조건별 가산 금리는 분석하고자 하는 기업이 금융 시장에서 실제로 적용 받는 가산 금리로서, 분석 대상 기업이 아직 사용하고 있지 않은 조달 수단까지 포함하는 것이므로 사용자가 직접 입력하도록 한다.

다음으로, 금융 시장 환경에 관한 변수는 금융시계열 데이터와 금융 변수의 전망치 변수가 있다. 금융시계열 데이터는 통화별 환율과 장단기 기준금리의 일일 종가로 이는 금융 데이터 제공 시스템에서 데이터를 제공받아 자동 입력되게 할 수 있다. 상기 입력된 금융 데이터를 1차 자료로 하여 시스템에서는 각각의 변수들에 대한 변동성 및 변수 상호간의 상관관계를 추정한다. 한편 금융 변수의 전망치는 특정 금융 변수의 단기 전망을 반영하고자 하는 경우 그 전망치를 입력하는 것으로 이는 상기 시뮬레이션 과정에서 사용자가 직접 입력한다.

상기 여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 주어진 조건 하에서 시뮬레이션을 수행하는 단계(S3)는 과정이 도 3에 나타나 있다.

먼저 금융 시장 환경을 반영한 제약 조건에 따라 상기 전략 시나리오를 생성(S30)하고, 상기 분석 모형에서 정의한 기준에 따라 재무 노출 인식 기준을 결정하고 노출을 계산(S31)한 다음, 상기 계산된 재무 노출과 영업 노출을 합산하여 총노출(S32)을 구하고, 상기 분석 모형에서 정의한 목표함수의 기대값과 표준편차 를 계산(S33)한다. 상기 생성된 모든 전략 시나리오에 대하여 이상의 과정(S31 ~ S33)을 반복 수행한다.

상기 모형에서 정의한 목표 함수의 기대값과 표준편차를 계산(S33)하는 과정은 도 4의 순서도와 같다. 상기 전략 시나리오의 노출 값과 상기 금융 환경 데이터를 읽어서(S40) 각 전략에 대해 위험과 수익을 계산하기 위해 분석 방법을 해석적 방법(S40a) 또는 몬테 칼로 시뮬레이션을 적용(S40b)할 수 있다. 상기 분석 방법을 해석적 방법(S40a)으로 할 경우, 기대값 항의 계수들을 계산하고, 기대값을 계산한 다음, 변동성 항의 계수들을 계산하고, 표준편차를 계산한다. 반면, 분석 방법을 몬테 칼로 시뮬레이션(S40b)으로 할 경우, 금융변수에 대한 랜덤 시나리오를 생성하고, 각 시나리오 별로 목표함수의 값을 계산한 후 계산 결과의 평균과 표준편차를 계산한다. 상기 계산된 값을 저장(S41)한다.

상기 생성된 모든 전략 시나리오에 대하여 이상의 과정을 반복(S34) 수행한다. 그 결과는 각각의 전략 시나리오에 대해 목표 함수의 기대값과 표준편차를 계산한 것이다.

상기 시뮬레이션 결과를 표현하고 최적의 시나리오를 찾는 단계(S4)에서 상기 재무 전략 시나리오 생성 및 시뮬레이션(S3)을 통해 생성된 전략 시뮬레이션 결과를 화면상에 좌표로 나타낸다. 이 때 생성된 전략은 각각 목표 함수의 기대값을 수직좌표로, 표준편차를 수평좌표로 하는 평면상의 점으로 나타난다.

현재 부채 포트폴리오 목표 함수의 기대값과 표준편차를 구하여 역시 평면상의 점으로 나타낸다. 도 5에서 현재 부채 포트폴리오(a)보다 좌상 방향에 있는 모든 점 들의 집합(b)이 유효 전략이 된다. 사용자는 그 중 회사의 정책 방향과 가장 부합하는 점을 선택하여 그 점의 부채 구성을 회사의 전략으로 채택할 수 있다.

이상으로 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템을 적용하여 보았다. 그러나 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템에서 권고하는 전략을 채택하였을 때의 효과를 분석할 수 없다면 사용자는 새로운 전략을 채택하는데 확신을 갖기 어려울 것이다. 따라서 본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템의 최적 전략을 여러 각도로 분석하여 그 결과를 검증해 보는 단계(S5)가 더 구비되어 있다.

본 발명의 효과 검증(S5)에는 전략 비교 분석, 사전 검증, 성과 분석이 있다.

상기 전략 비교 분석은, 목표 전략과 현행 전략을 직접 비교하여 목표 전략이 우월한 결과를 보일 확률을 계산하는 것이다. 도 6의 전략 비교 분석 과정을 살펴보면, 먼저 분석 모형을 설정(S60)하고, 기준 전략과 비교 전략을 설정(S61)한 후, 비교 전략과 기준 전략의 차를 목표 함수로 설정(S62)하고, 해당 금융 환경 데이터를 읽어(S63)서, 해석적 방법(S64a) 또는 몬테 칼로 시뮬레이션(S64b)을 이용하여 목표 함수 값을 계산하고, 목표 함수의 값이 0보다 클 확률을 계산하여 이를 출력(S65)한다.

상기 사전 검증(Forward Test)은, 분석 시점에서 소급하여 예를 들면 1년 전의 금융 시장 환경과 기업 환경을 조건으로 놓고 동일한 분석을 시행하여 목표 전략을 채택한 다음 실제 금융 시장의 그 전략의 실현값을 기업이 실제로 채택한 기존 전략의 실현값과 비교하는 것이다. 사전 검증 과정을 도 7을 통해 살펴 보면, 분석 대상을 선택(S70)하고, 기준 시점의 시장 데이터를 기초로 변동성과 상관관계를 추정(S71)하며, 기준 시점의 영업 환경을 기초로 영업노출을 계산(S72)한다. 다음으로 주어진 규칙에 따라 전략 시나리오를 생성(S73)하고, 생성된 각 시나리오에 대해 시뮬레이션을 수행(S74)하여 유효 전략 여부를 판단(S75)한 다음, 유효 전략이면 분석 시점의 시장 데이터로 목표 전략의 성과를 계산(S76)하고, 분석 시점의 실제 성과와 목표 전략의 성과를 비교하여 목표 전략이 실제 성과보다 우월할 확률을 계산하고 그 결과를 출력(S77)한다.

상기 성과 분석 과정을 도 8을 통해 살펴 보면, 우선 과거 채택한 목표 전략과 당시의 기준 전략의 포트폴리오를 읽어(S80)오고, 금융변수의 실현값을 읽어(S81)와서, 과거 채택한 목표 전략과 당시의 기준 전략의 성과를 추정(S82)한 다음, 목표 함수의 실제 실현값과 기존 전략의 추정 기대값을 읽고(S83), 결과를 비교 분석(S84)한다. 이 때 기존 전략의 추정 실현값과 당초 기대값을 차는 시장 변화의 영향에 의한 것이고, 목표전략의 추정값과 기존 전략의 추정값의 차는 전략 변경의 효과를 나타내며, 실제 실현값과 목표전략의 추정값의 차를 편차로 두고 분석한다. 상기 분석 결과를 출력(S85)한다.

상기 전략 효과 검증을 통해 사용자는 기업 부채 구조의 최적화를 위한 분석 시스템에서 권고하는 전략을 채택할 때 확신을 가질 수 있을 것이다.

다음으로, 실시예를 통해 본 발명 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템의 효과와 특징을 살펴본다.

우선, 분석을 위한 환경은 다음과 같다. A사는 국내 굴지의 대기업으로서 수출과 수입이 모두 상당한 비중을 차지하고 있다. A사의 영업이익, 영업 현금흐름, 자본적 지출은 표 3 과 같이 구성되고,

	합계(단위 억원)	원화	미 달러화	일본 엔화
영업이익	4,952	-15,943	20,895	0
영업 현금흐름	6,952	-13,943	20,895	0
자본적 지출	2,000	400	1,600	0

현재 금융시장에서 각 통화별 금리와 환율 수준과 변동성은 표 4 와 같고,

	금리/환율 수준	변동성
원화 단기금리	4.23%	0.6665%
USD 단기금리	1.17%	0.8177%
JPY 단기금리	0.06%	0.1992%
원화 장기금리	5.08%	1.3202%
USD 환율	1190	8.2062%
JPY 환율	10.85	7.4700%

상관관계는 표 5와 같다.

	원화단기	USD단기	JPY단기	원화장기	USD환율	JPY환율
원화 단기금리	1	0.3724	0.2649	0.4954	0.2038	0.1500
USD 단기금리	0.3724	1	0.2682	0.0999	-0.0473	0.0952
JPY 단기금리	0.2649	0.2682	1	0.0602	0.1227	0.1761
원화 장기금리	0.4954	0.0999	-0.0602	1	0.1356	-0.0243
USD 환율	0.2038	-0.0473	-0.1227	0.1356	1	0.3225
JPY 환율	0.1500	0.0952	0.1761	-0.0243	0.3225	1

한편, A사는 금융시장에서 기준 금리에 더하여 표 6과 같은 조건으로 차입할 수 있다. 현재 신용등급으로는 고정금리 장기 외화 차입은 어려우며 또 유러화(EUR) 차입은 고려하지 않고 있다.

	기준금리 수준	가산금리	적용금리
원화 단기금리	4.23%	1.20%	5.43%
USD 단기금리	1.17%	1.50%	2.67%
JPY 단기금리	0.06%	1.50%	1.56%
원화 장기금리	5.08%	2.50%	7.58%

현재 A사의 외부 차입금은 5조 525억이며 통화-금리별 구성비율은 표 7 과 같다.

합계	원화고정금리	원화변동금리	USD변동금리	JPY변동금리
100%	34%	8%	58%	0%

상기 A사의 목표함수를 경상이익 최적화로 할 때 A사의 경상이익을 추정해 본다.

(상기에서, 고정금리 부채의 금리 민감도: 0.16667(=1/6), 변동금리 부채의 금리 민감도: 1 로 가정한다.)

부채 포트폴리오의 현재 구성비율을 유지할 경우 내년 A사의 경상이익의 기대값과 표준편차를 구하여 보면 기대값: 2,648억원, 표준편차(위험): 3,697억원으로 나타난다.

본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템을 사용하여 상이한 전략을 채용했을 경우 경상이익의 기대값과 표준편차를 구하고 이를 각각 수직좌표와 수평좌표로 하는 평면상의 점으로 표시해 보면 도 9와 같이 나타난다. 도 9에서 수평축은 경상이익의 표준편차를, 수직축은 기대값을 나타낸다. 도 9에서 보는 바와 같이 현행 재무 전략은 위험-수익 면에서 매우 불리한 위치에 있음을 알 수 있다. 도 9에서 좌상 방향으로 갈수록 유리한 전략인데 현행 재무 전략은 위험은 너무 크고 그에 반해 기대값은 너무 작은 위치에 있는 것이다.

그렇다면 대안 전략을 채택함으로써 어느 정도의 개선 효과가 있는지 알아보자. 도 9에서 점A의 좌표는 (3512, 4165)로 위험 3,512억, 기대값 4,165억이다. 이는 현재 전략과 비교할 때 위험을 줄이면서도 경상이익의 기대값을 무려 1517억 향상시킬 수 있는 것이다. 이를 외부 차입금 규모와 대비해 보면 연간 금융비용이 무려 3% 가량 절감되는 것과 같은 효과이다.

한편, 동일한 기대값을 갖는 수준에서 위험을 얼마나 줄일 수 있는지 알아보자. 도 9에서 점B의 좌표는 (1430, 2698)로 경상이익의 기대값은 거의 같은 수준이나 위험은 5분의2로 줄어들었음을 알 수 있다. 전략을 선택하기에 따라서는 위험과 수익 양쪽을 모두 대폭 줄이는 방안도 가능하다. 도9에서 현행 재무 전략보다 좌상 방향에 있는 점들은 모두 그러한 전략을 대변하고 있다. 도 9에서 점C의 좌표 (2672, 3676) 의 경우 위험을 1000억 이상 줄이면서 동시에 기대값을 1000억원 가량 제고시킬 수 있다. 또한 시스템에서는 위 각 점들이 어떤 전략을 나타내는 것인가를 알 수 있다. 예컨대 점 C는 표 8 과 같은 부채구성을 갖는 전략을 나타낸다.

합계	원화고정금리	원화변동금리	USD 변동금리	JPY 변동금리
100%	0%	25%	0%	75%

이제 A사가 달러화 가치가 하락할 것으로 예측하고 이를 전략에 반영하려 한다고 가정해 보자. 예를 들어 달러화 환율이 6개월 후에 30원 절상될 것으로 가정하면 전체 점들의 집합은 도 10과 같이 달라진다.

또한 도 10에서 보이는 점D는 도 9의 점C와 유사한 위치에 있지만 그 전략 구성은 다음 표 9 와 같이 달라진다. 달러(USD)환율이 하락할 것으로 예상한 만큼 달러(USD)로 기채하는 편이 유리함을 확인할 수 있다.

합계	원화고정금리	원화변동금리	USD 변동금리	JPY변동금리
100%	0%	20%	20%	60%

동일한 조건 하에서 A사의 금융 비용을 추정해 보자. 부채 포트폴리오의 현재 구성비율을 유지할 경우 내년 A사의 금융 비용의 기대값과 표준편차를 구하여 보면 기대값 1,565억원, 표준편차(위험) 2,418억원으로 나타난다.

본 발명의 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템을 사용하여 상이한 전략을 채용했을 경우 금융 비용의 기대값과 표준편차를 각각 구하고 이를 수직좌표와 수평좌표로 하는 평면상의 점으로 나타내 보면 도 11와 같다. 경상이익을 분석할 때와 마찬가지로 현행 재무전략은 매우 불리한 위치에 있음을 알 수 있다. 여기서도 경상이익 분석에서와 같이 임의의 유효 전략을 목표로 선택하고 그 포트폴리오 구성을 추적할 수 있다.

A사의 현금흐름을 추정해 보자.(상기에서, 환 위험에 대한 민감도를 고정금리 외화부채의 환율 민감도: 0.2, 변동금리 외화부채의 환율 민감도: 0.5 로 가정한다.) 이때 부채 포트폴리오의 현재 구성비율을 유지할 경우 내년 A사의 현금흐름의 기대값과 표준편차를 구하여 보면 기대값은 2,648억원, 표준편차(위험)는 2,408억원이다.

본 시스템을 사용하여 상이한 전략을 채용했을 경우 현금 흐름의 기대값과 표준편차를 각각 구하고 이를 수직좌표와 수평좌표로 하는 평면상의 점으로 나타내 보면 도 12와 같다. 이 경우에도 현행 재무 전략은 매우 불리한 위치에 있으며 부채 포트폴리오를 변경함으로써 현금흐름을 크게 개선할 수 있음을 알 수 있다. 상기 분석은 1년간의 현금 흐름을 대상으로 한 것이지만 다년간의 현금 흐름을 대상으로 하더라도 유사한 결론을 도출할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명에 따른 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템에 의하면, 기업의 경영 환경, 즉 영업부문의 환노출과 금융 시장 환경, 즉 환율 및 금리 수준, 변동성, 상관관계, 미래의 전망 등을 종합하여 금융비용을 크게 절감할 뿐 아니라 불필요한 환 위험과 금리 위험을 배제할 수 있는 효과적인 재무 전략을 도출할 수 있다. 따라서, 종래 기업들이 엄밀한 분석 없이 관행에 따라 재무 전략을 수립한 결과 금융 비용이 증가함은 물론 기업의 재무 환경과 걸맞지 않은 부채 구조를 유지함으로써 환 위험 및 금리 위험에 크게 노출되는 문제점을 탈피하여 과학적인 전략 수립을 가능하게 하는 획기적인 효과가 있다.

또 하나, 기업의 부채 구조 최적화를 위한 시스템에서 도출된 전략과 현행 부채 전략을 다양하게 비교 분석하는 과정을 통해 사용자가 새로운 전략을 채택하는 데 신뢰를 높이는 효과가 있다.

이상에서 본 발명은 기재된 구체 예에 대해서만 상세히 설명하였지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당 업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.

Claims

기업의 재무적 목표 함수를 정의하고, 상기 목표 함수에 대응하는 분석 모형을 설정하는 분석 모형 생성 모듈;

상기 분석 모형에 기업의 경영 환경 인자, 금융 시장 환경 인자, 및 현재 부채 구조 인자 등의 제약 조건을 입력하는 분석 모형 관리 모듈;

여러 가지 재무 전략 시나리오를 생성하고 이들 시나리오 각각에 대해 상기 분석 모형을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 시나리오 관리 모듈;

상기 시뮬레이션 결과로부터 생성된 시나리오들 중에서 최적의 시나리오를 선택하는 시나리오 선택 모듈; 및,

상기 선택된 시나리오에 대한 효과 분석을 실시하는 검증 모듈;

을 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제1항에 있어서,

상기 분석 모형 생성 모듈은

상기 분석 모형에 적합하도록 경상이익, 현금 흐름 또는 금융 비용과 같은 분석 대상을 설정하고, 환 위험 기준, 금리 위험 기준 및 분석 기간을 설정하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제2항에 있어서,

상기 분석 모형 생성 모듈은

상기 분석 대상의 설정을 위해 사용자의 분석 목적에 따라 선택적으로 작용할 수 있도록 현금 흐름 기준 또는 회계적 손익 기준 모두를 포함하고, 사용자가 선택할 수 있는 특정 대상 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제2항에 있어서,

상기 분석 모형 생성 모듈은

상기 분석 대상의 설정후,

손익기준 금융비용(
) 및 현금기준 금융비용(
)과 같은 재무 활동에서 발생하는 노출에 대하여 별도의 분석 기준을 정하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제4항에 있어서,

상기 손익기준 금융비용(
) 또는 현금기준 금융비용(
)와 같은 금융 비용은 지급이자와 원금상환으로 구성되며,

상기 분석 모형 생성 모듈은 상기 원금 상환을
로 구하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.

[(상기 식에서,
= 고정금리 부채의 환율 민감도,
= 변동금리 부채의 환율 민감도,
= i번째 통화의 고정금리부 부채의 비중,
= i 번째 통화의 변동금리로부 부채의 비중,
= i 번째 통화의 환율변동률,
= 이자부 부채 총액이다.)

여기서, 상기 원금 상환이

상기 손익기준 금융비용(
) 인 경우
,
는
=
= 1이 되고,

현금기준 금융비용(
)인 경우, 각각 해당 부채(고정금리 부채와 변동금리 부채) 중 당해 기간중 원금을 상환하는 금액의 비율이 되며 임의로 설정됨]
제2항에 있어서,

상기 분석 모형 생성 모듈은

상기 금리 위험 기준 설정을 위해

상기 금리 위험 중 지급이자는
로 구하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.

[(상기 식에서,
= i번째 통화의 고정금리부 부채의 비용을 결정하는 변수,
= i번째 통화의 변동금리부 부채의 비용을 결정하는 변수이다.)

여기서,
,
이고,

(상기 식에서,
= 고정 금리부 부채의 금리 민감도,
= 변동 금리부 부채의 금리 민감도
= i 번째 통화의
시점의 장기금리 수준,
= i 번째 통화의
시점의 장기금리 수준,
= i번째 통화의 장기금리에 대한 가산금리,
= i 번째 통화의
시점의 단기금리 수준,
= i 번째 통화의
시점의 단기금리 수준, 및
= i 번째 통화의 장기금리에 대한 가산금리이다.)

과
는 기업의 재무적 환경에 따라 결정되며 임의로 설정됨]
제6항에 있어서,

상기 분석 모형 생성 모듈은

상기
와
를 각각
,
라 두고,

(상기 식에서,
= 만기 년도별 금리 위험 노출 가중치 이다.)

여기서, 각 파라미터를 임의로 변경함으로써 미래의 이표에 대한 금리 위험에 가중치를 부여할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제1항에 있어서,

상기 분석 모형 관리 모듈은

상기 기업의 경영 환경 인자로서

재무적 환경 인자 및 금융 시장 환경 인자를 포함하는데,

상기 재무적 환경 인자는 영업부문의 환노출, 자본적지출 환노출, 부채규모에 대한 각각의 추정 값으로 이루어지고,

금융 시장 환경 인자는 환율과 금리 수준, 각 금융 변수의 변동성 및 상관관계 등 기업에 공통적으로 적용되는 인자와 개별 기업에 적용되는 인자를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제8항에 있어서,

상기 개별 기업에 적용되는 인자는 금융 시장에 대한 접근도(기채 가능성)와 각 시장에서의 신용 스프레드를 포함하며, 이는 입력되고 변경될 수 있는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제1항에 있어서,

상기 시나리오 관리 모듈은

(1)부채의 통화별 금리별 차입 방법에 가중치를 부여하여 전략 시나리오를 생성하는 기능;

(2) 상기 분석 모형을 이용하여 상기 각 전략 시나리오의 재무노출을 계산 하는 기능;

(3)상기 재무노출과 영업노출을 합하여 총노출을 계산하는 기능;

(4)상기 총노출에 대한 기대값과 분산을 계산하는 기능; 및

(5)상기 결과 값을 저장하는 기능;

을 수행하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제10항에 있어서,

상기 시나리오 관리 모듈은

상기 전략 시나리오에서 각 변수의 구성비(가중치)에 상한과 하한을 두고 그 범위 내에서 일정 간격으로 처리하되,

금융시장에 대한 접근도(기채 가능성)를 제약 조건으로 하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제10항에 있어서,

상기 시나리오 관리 모듈의 기능 (2)에서

실효 금융비용을 명목 금융비용인 지급이자와 환율 변동으로 인한 원금상환 부담의 증감의 합계로 하는 것을 특징으로 하는 상기 기업의 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제10항에 있어서,

상기 시뮬레이션 과정에서 각 금융 변수의 단기 전망을 반영함으로써 환율, 금리의 단기적 변화가 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 효과적으로 파악할 수 있도록 함을 특징으로 하는 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제1항에 있어서,

상기 검증 모듈은

상기 전략 비교 분석과 사전 검증 및 성과 분석 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제14항에 있어서,

상기 전략 비교 분석에서 임의의 전략을 목표 전략으로 채택하고자 하는 경우, 상기 검증 모듈은 그 전략이 기존의 전략 또는 비교 기준으로 삼는 다른 임의의 전략과 비교하여 우월한 결과를 시현할 확률을 계산하는 것을 특징으로 하는 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제14항에 있어서,

상기 검증 모듈은

상기 사전 검증에서 과거 일정 시점에 상기 시뮬레이션 결과에 따라 유효 전략으로 분류될 수 있는 임의의 전략을 채택한 것으로 가정할 경우, 그 전략이 기존의 전략보다 우월한 결과를 시현하였을 확률을 계산하는 것을 특징으로 하는 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.
제14항에 있어서,

상기 검증 모듈은

상기 성과 분석에서 상기 시뮬레이션에 따라 유효 전략으로 분류된 특정 전략을 실제로 채택한 경우 상기 전략의 사후적 성과와 당초 추정한 값의 차이를

목표 함수의 실제 실현값과 목표 전략을 채택한 경우의 예상 실현값의 차로 표현되는 재무활동에 따른 편차와,

목표 전략을 채택한 경우의 예상 실현값과 기존 전략을 채택한 경우의 예상 실현값의 차로 표현되는 전략 변경의 영향과,

기존 전략을 채택한 경우의 예상 실현값과 기존 전략을 채택한 경우 전략 수립 시점에 추정한 기대값의 차로 표현되는 시장 변화의 영향으로 분해하는 것을 특징으로 하는 상기 부채 구조 최적화를 위한 분석 시스템.