WO2018124400A1 - 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치 및 방법 - Google Patents

신규 사업의 예측 매출액 추정 장치 및 방법 Download PDF

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WO2018124400A1
WO2018124400A1 PCT/KR2017/004107 KR2017004107W WO2018124400A1 WO 2018124400 A1 WO2018124400 A1 WO 2018124400A1 KR 2017004107 W KR2017004107 W KR 2017004107W WO 2018124400 A1 WO2018124400 A1 WO 2018124400A1
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sales
business
calculation unit
year
average
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PCT/KR2017/004107
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전승표
박현우
김상국
성태응
최산
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한국과학기술정보연구원
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating sales of a new business. More specifically, the present invention relates to an apparatus and method for estimating the sales of a new business using the average regression theory that the sales growth rate of the new business converges from the specific period to the average sales growth rate of the industry or the entire industry.
  • estimates of 10 to 15 years are generally used. Often, cash flow estimates are divided into two periods. The first of the two periods is a specific estimate period of five to seven years that generates a complete balance sheet and income statement that has been precisely calculated on actual variables (eg unit quantities, unit costs), and second, sales growth, margins. And a simplified estimation period for the remaining years, focusing on several important variables such as capital turnover.
  • the FCF estimation process can be divided into five steps as follows. These include preparing and analyzing historical financial data, estimating sales, estimating income statements, estimating balance sheets, and returning on invested capital (ROIC) and calculating FCF. Since the sales estimation phase is directly or indirectly linked to almost every detail of the estimated financial statements, it is not an exaggeration to say that it is the step that most influences the FCF calculation phase. ) Or the bottom-up method (customer base). In either case, however, sales estimates should be reasonable in light of past performance and economic practices.
  • the top-down method used to estimate sales is to estimate sales by measuring or estimating the size of the entire market, determining the market share, and estimating the price.
  • the bottom-up method is existing customers, customer turnover rate, and new customers. It is a way of estimating the company's own sales from its potential. Since both methods compensate for each other's shortcomings, it is recommended to estimate sales using both methods if possible, but there is a problem that much effort and time should be invested. Therefore, studies on the apparatus and method for estimating the sales amount at the same time as supplementing the conventional sales estimation method are continued.
  • the present invention relates to this, and more specifically, to propose an apparatus and method for estimating the predicted sales that can be generated by a new business or technology based on the sales performance of a company established in the same industry.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to provide a device and method that can easily and quickly estimate the expected revenue of a new business by supplementing the disadvantages of the conventional top-down method and bottom-up method.
  • Another technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus and method for estimating sales revenue with high accuracy in estimating the sales forecast for a new business.
  • a method of estimating sales of a new business the input unit receiving one of a project's life expectancy, an industry classification code, and a main product of the business from a user.
  • the calculation unit calculates the initial sales distribution for any one of the inputted industrial classification or business subsidiary product, the second calculation unit average regression period for any one of the inputted industrial classification or business subsidiary product (Mean Calculating a reversion period; a third calculation unit calculating a rate of increase of sales until the calculated average regression period for either the inputted industrial classification or a main product of the business; and the fourth calculation unit
  • the input from after the calculated mean regression period for either the classification or the subsidiary product of the business Comprises the step of outputting the predicted sales by year to the predicted life of the project stage and receiving the input calculation portion for calculating a sales growth to the predicted life of the project.
  • the first calculation unit may calculate any one of an initial sales distribution average or an initial sales distribution quartile for any one of the input industrial classification or a main product of the business. have.
  • the calculating of the initial sales distribution may include the first sales after the first calculation unit is started by a company that operates the business and the sales that occur in the following year in order (n, n is a positive integer). After setting in order, it may be to calculate the initial sales distribution using this.
  • the calculating of the average regression period may include a period in which the increase rate of sales does not change by more than 5% compared to the previous year of a specific year using the initial sales distribution calculated by the first calculation unit as the average regression period. It may be to calculate.
  • the sales increase rate may be calculated according to the following formula.
  • Sales growth rate (sales of a specific year-sales of the previous year) / sales of the previous year
  • the average regression period may be any one of a period during which the increase rate of sales does not change by more than 10% compared to the previous year of a specific year or a period during which no change occurs by more than 20%.
  • the calculating of the increase rate of sales up to the predicted lifespan of the input business may further include receiving, by the fourth calculation unit, an average of the increase rate of SME sales increase or the increase rate of sales of the industry to which the business belongs. .
  • the fourth calculation unit regresses the average of the third calculation unit.
  • the method may further include calculating a rate of increase in sales from the average regression period until the predicted lifespan of the input business in the same manner as calculating the rate of increase to the period.
  • the outputting of the forecasted annual sales by year may include outputting one of a single value or a distribution value of the forecasted annual sales up to the predicted lifespan of the input business by the calculator.
  • the outputting of the forecasted annual sales by year may include separately outputting the forecasted annual sales up to the average regression period and the predicted revenues from the average regression period up to the predicted lifespan of the received business. have.
  • the sales estimation method of the new business can be provided online.
  • the method of estimating the sales of the new business may be implemented by a computer program stored in a medium in order to be executed in a computer.
  • an apparatus for estimating sales of a new business for achieving the technical problem includes an input unit configured to receive one of a project's life expectancy, an industry classification code, and a main product of the project from the user.
  • Mean reversion period for the first calculation unit for calculating the initial sales distribution for any of the industrial classification or the main product of the business received by the input unit, the mean product reversion period for any of the industrial classification or the main product of the business input by the input unit A second calculation unit for calculating a period), a third calculation unit for calculating a rate of increase of sales until the calculated average regression period for any of the industrial classification or the main product of the business inputted by the input unit, and the input unit received After the calculated mean regression period for either the industrial classification or the subsidiary product of the business,
  • a fourth calculator for calculating a sales growth to the predicted life of the power receiving business includes an output for outputting a predicted sales by year to the predicted life of the business receiving the input an input unit.
  • the first calculation unit or calculation unit automatically calculates the predicted sales of the new business simply by the user inputs any one of the projected life and industry classification code of the business or the subsidiary product of the business bar.
  • the projected sales forecast for new businesses can be performed easily and quickly.
  • the accuracy can be remarkably increased compared to the conventional top-down method and bottom-up method in estimating the predicted sales of a new business.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the apparatus for estimating sales of a new business according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing statistical data of 707,704 sales results of companies established after 2005 until the end of 2014.
  • FIG. 3 is a diagram showing the statistical data of 31,984 companies whose sales have been continuously generated for more than four years after the first sales occurred, and whose outliers (excluding the top and bottom 10%) are refined.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an overall flowchart of a method for estimating sales of a new business, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of calculating a single value of predicted annual sales by year.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a distribution value of predicted annual sales by year.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the apparatus 100 for estimating sales of a new business according to an embodiment of the present invention. This is only a preferred embodiment for achieving the object of the present invention, of course, some configuration may be added or deleted as necessary.
  • the input unit 10 receives one of a predicted lifespan of a business and an industrial classification code or a main product of the business from a user.
  • the projected life expectancy of the project is the projected life expectancy of the project for which the projected sales are to be estimated.
  • the life expectancy of the project may be TCT (patent citation life, technology cycle time) or technology value life.
  • An object of the present invention is to estimate the estimated sales of a new business, since the estimated sales are estimated to the projected life of the business, the projected life of the business must be entered by the user directly, and a separate configuration for measuring the projected life of the business is preferential.
  • the input unit 10 may be connected to a network to automatically input a TCT of a business for estimating the predicted sales amount.
  • the input unit 10 may be configured to automatically enter the six-year, the median value of the IPC classification G06F as the projected life of the business. .
  • the industry classification code can be entered by entering the KSIC code, and when receiving the main product of the business, it is used to determine the industry classification to which the main product belongs. When receiving one of the code or the main product of the business from the user, it is preferable to receive the industrial classification code rather than the main product of the business.
  • the input unit 10 when receiving the industrial classification code or the main product of the business from the user, the input unit 10 has a separate industrial classification code table to allow the user to simply select the code or to automatically enter the code belonging to the main product of the business It can also be configured to have a recommended function.
  • any one of the predicted lifespan of the business inputted by the input unit 10, the industry classification code, or the main product of the business may be regarded as an input value when estimating the predicted sales of the new business.
  • the input unit 10 may receive input from the user up to a competitive evaluation score of the business, an investment plan, an expected sales delay period, and an industry average growth rate.
  • the competitiveness evaluation score and the investment plan of the business are used to adjust the sales growth rate or the range of the initial sales
  • the expected sales delay period and the industry average growth rate are values provided by the predicted sales estimation device 100 of the new business. It is used to substitute a doctor. Therefore, when these values are input, a more accurate forecast sales can be estimated, which faithfully reflects the user's intentions, but it is not a requirement but an option.
  • the first calculation unit 20 calculates the initial sales distribution for any one of the main products of the industrial classification or business received by the input unit 10.
  • the initial sales distribution can be either the distribution average of the initial sales or the quartile of the initial sales (Q1-25%, Q2-50%, Q3-75%), and the sales are founded by the company that conducts the business. After that, the first turnover and the next turnover are calculated in order (n, n is a positive integer).
  • Figure 2 is a statistical analysis of the sales results of the last 10 years, that is, the company established since 2005 until the end of 2014 sales 707,704 cases, the company includes 157,790 companies.
  • the analysis is described based on the major classification from 1 to 33, but all the major classifications can be analyzed.
  • FIG. 3 after the initial sales, sales statistics have been continuously generated for 4 years or more, and outliers (excluding 10% of the top and bottom 10%) are refined. It may be.
  • the first calculation unit 20 should be configured to store the statistical data as described above by itself, or to access the server via the network to use the statistical data stored in the server, it is configured to be periodically updated Should be.
  • the initial sales distribution may be calculated through a separate calculation.
  • the average of the initial sales distribution may be calculated by the first calculation unit 20 by calculating the arithmetic average of the sales generated for the first time in a company having the same industrial classification or a main product of the business.
  • the observations of the sales of each year of the same company by industry classification or business are sorted and ascending order to obtain the total number of data (K).
  • the second calculator 30 calculates a mean reversion period for either the industrial classification or the main product of the business input by the input unit 10.
  • the average regression period means a period in which a changing aspect converges to an average.
  • FIG. 4 is a graph showing the growth rate of SME sales by year. According to FIG. 4, the first sales growth rate for each year of establishment is different depending on the year of establishment, but the difference decreases thereafter, and is almost the same in the third to fourth years, and even returns to the average sales growth rate of SMEs as a whole. have. Therefore, it is a key technical feature of the present invention to estimate the estimated sales on the premise that new businesses will show the same pattern based on these statistical results.
  • the second calculation unit 30 calculates the sales growth rate of the individual companies according to the following equation.
  • Sales growth rate (sales of a specific year-sales of the previous year) / sales of the previous year
  • the distribution of sales growth rate of the individual company is calculated, and specifically, the average or quartile is calculated by the same method as described in the first calculation unit 20.
  • the average regression period should be calculated, and the average regression period can be calculated as the period during which the sales growth rate does not change more than 5% from the previous year in a particular year. This is expressed as follows.
  • the average regression period may be regarded as a calculation of a period during which the increase rate of sales does not increase by a certain range or more, and the above-described 5% may be set to 10% or 20% in some cases.
  • the third calculator 40 calculates a rate of increase in sales until the average regression period for any one of the main products of the industrial classification or the business input by the input unit 10.
  • the third calculation unit 40 may calculate separately by performing the same process as the process performed by the first calculation unit 20 in calculating the increase rate of sales, but the average regression period is calculated by the second calculation unit 30. Since the increase rate of sales was calculated in the process of calculating the average regression period, the third calculation unit 40 is preferably used as it is. Detailed description of the sales growth rate will be replaced with the description of the first calculation unit 20 in order to prevent duplicate description.
  • the fourth calculation unit 50 calculates the increase rate of sales from the average regression period for any of the industrial classification or the main product of the business input by the input unit 10 to the predicted lifespan of the business input by the input unit 10. .
  • the fourth calculation unit 50 calculates the increase rate of sales from the average regression period to the projected life expectancy.
  • the user input the average of the growth rate of SME sales or the sales growth rate of the industry to which the business belongs.
  • the increase rate of sales can be calculated in the same manner as in the first calculation unit 20, and the detailed description of the increase rate of sales is replaced with the description of the first calculation unit 20 in order to prevent duplicate description. Shall be.
  • the calculator 60 outputs the predicted sales amount for each year up to the predicted lifespan of the business input by the input unit 10.
  • the output of the forecasted sales can be either a single value or a distribution of the forecasted sales by year, and the forecasted sales by year up to the average regression period and the forecasted sales from the average regression period up to the projected lifespan separately. You can print
  • the process of calculating a single value of sales is relatively simple.
  • the calculation unit 60 outputs the initial sales distribution calculated by the first calculation unit 20, more specifically, one of the initial sales distribution average or the initial sales distribution quartile as the first sales, and the second calculation unit 30.
  • the predicted sales up to the average regression period calculated by P is calculated through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the third calculation unit 40. For example, if the initial sales are 200 million won and the sales growth rate is 15% until the average return period of 5 years, the second year can be calculated as 200 million * 1.15, and the third year, the second year forecast sales * 1.15.
  • the estimated sales from the average regression period until the projected life expectancy of the business is according to the user's input of the sales growth rate. If not, the sales from the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50 to the projected life expectancy of the business accordingly. Calculate through the rate of increase. Since the calculation process is the same as the forecasted sales up to the average regression period, detailed descriptions will be omitted to avoid duplicate descriptions.
  • the calculation unit 60 outputs the quartiles Q1-25% and Q3-75% as the minimum and maximum of the first sales in the initial sales distribution calculated by the first calculation unit 20, and sets Q2-50% as the median value. It outputs, and calculates the predicted sales up to the average regression period calculated by the second calculator 30 through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the third calculator 40. However, because it is a distribution value calculation, it is different from the single value calculation, so it is calculated through the increase rate of sales for the quartile Q1 from the quartile Q1-25% (minimum) to the average regression period calculated by the third calculation unit 40.
  • the calculation unit 60 calculates the sales rate for the quartile Q3 until the average regression period calculated by the third calculation unit 40 at the quartile Q3-75% (maximum).
  • the arithmetic mean is output as the optimal maximum range distribution by calculating the sales rate for the quartile Q3 until the average regression period calculated by the third calculation unit 40 at the quartile Q2-50% (middle). Can be.
  • the appropriate middle range distribution may be calculated using the increase rate of sales for the quartile Q2 up to the average regression period calculated by the third calculator 40 at the quartile Q2-50% and output the result as an appropriate middle range distribution.
  • the estimated sales from the average regression period until the projected life expectancy of the business is according to the user's input of the sales growth rate. If not, the sales from the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50 to the projected life expectancy of the business accordingly. Calculate through the rate of increase. Specifically, the optimal minimum range distribution is based on the increase rate of sales until the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50 at Q1-25%, and the optimal maximum range distribution is Q3-75% at the fourth calculation unit 50. Through the calculated increase rate of sales up to the average regression period, the appropriate intermediate range distribution can be calculated and output through Q2-50% through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50. If we repeat to the projected life of the project, we can output the distribution of the forecasted sales by year until the projected life of the project.
  • the first calculation unit 20 or the calculation unit 60 automatically calculates the projected sales of the new business by simply inputting the user's project life expectancy and industry classification code or the main product of the business to the input unit 10.
  • the calculation of the estimated sales of new business can be performed easily and quickly.
  • the average regression theory is used to estimate the estimated sales of new business, which is more accurate than the conventional top-down and bottom-up methods. Can be significantly higher.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an overall flowchart of a method for estimating sales of a new business, according to an exemplary embodiment. This is only a preferred embodiment for achieving the object of the present invention, of course, some steps can be added or deleted as necessary.
  • the input unit 10 receives one of a predicted lifespan of a business, an industry classification code, and a main product of a business from a user (S510).
  • the projected life expectancy of the project is the projected life expectancy of the project for which the projected sales are to be estimated.
  • the life expectancy of the project may be TCT (patent citation life, technology cycle time) or technology value life.
  • An object of the present invention is to estimate the estimated sales of a new business, since the estimated sales are estimated to the projected life of the business, the projected life of the business must be entered by the user directly, and a separate configuration for measuring the projected life of the business is preferential.
  • the input unit 10 may be connected to a network to automatically input a TCT of a business for estimating the predicted sales amount.
  • the input unit 10 may be configured to automatically enter the six-year, the median value of the IPC classification G06F as the projected life of the business. .
  • the industry classification code can be entered by entering the KSIC code, and when receiving the main product of the business, it is used to determine the industry classification to which the main product belongs. When receiving one of the code or the main product of the business from the user, it is preferable to receive the industrial classification code rather than the main product of the business.
  • the input unit 10 when receiving the industrial classification code or the main product of the business from the user, the input unit 10 has a separate industrial classification code table to allow the user to simply select the code or to automatically enter the code belonging to the main product of the business It can also be configured to have a recommended function.
  • any one of the predicted lifespan of the business inputted by the input unit 10, the industry classification code, or the main product of the business may be regarded as an input value when estimating the predicted sales of the new business.
  • the input unit 10 may receive input from the user up to a competitive evaluation score of the business, an investment plan, an expected sales delay period, and an industry average growth rate.
  • the competitiveness evaluation score and the investment plan of the business are used to adjust the sales growth rate or the range of the initial sales
  • the expected sales delay period and the industry average growth rate are values provided by the predicted sales estimation device 100 of the new business. It is used to substitute a doctor. Therefore, when these values are input, a more accurate forecast sales can be estimated, which faithfully reflects the user's intentions, but it is not a requirement but an option.
  • the first calculation unit 20 calculates an initial sales distribution for any one of the main products of the industrial classification or the business input by the input unit 10 (S520).
  • the initial sales distribution can be either the distribution average of the initial sales or the quartile of the initial sales (Q1-25%, Q2-50%, Q3-75%), and the sales are founded by the company that conducts the business. After that, the first turnover and the next turnover are calculated in order (n, n is a positive integer).
  • Figure 2 is a statistical analysis of the sales results of the last 10 years, that is, the company established since 2005 until the end of 2014 sales 707,704 cases, the company includes 157,790 companies.
  • the analysis is described based on the major classification from 1 to 33, but all the major classifications can be analyzed.
  • FIG. 3 after the initial sales, sales statistics have been continuously generated for 4 years or more, and outliers (excluding 10% of the top and bottom 10%) are refined. It may be.
  • the first calculation unit 20 should be configured to store the statistical data as described above by itself, or to access the server via the network to use the statistical data stored in the server, it is configured to be periodically updated Should be.
  • the initial sales distribution may be calculated through a separate calculation.
  • the average of the initial sales distribution may be calculated by the first calculation unit 20 by calculating the arithmetic average of the sales generated for the first time in a company having the same industrial classification or a main product of the business, and the quartile may be calculated through a certain process.
  • the observations of the sales of each year of the same company by industry classification or business are sorted and ascending order to obtain the total number of data (K).
  • the second calculator 30 calculates an average regression period for any one of the industrial products or the main products of the business received by the input unit 10 (S530).
  • the average regression period means a period in which a changing aspect converges to an average.
  • FIG. 4 is a graph showing the growth rate of SME sales by year. According to FIG. 4, the first sales growth rate for each year of establishment is different depending on the year of establishment, but the difference decreases thereafter, and is almost the same in the third to fourth years, and even returns to the average sales growth rate of SMEs as a whole. have. Therefore, it is a key technical feature of the present invention to estimate the estimated sales on the premise that new businesses will show the same pattern based on these statistical results.
  • the second calculation unit 30 calculates the sales growth rate of the individual companies according to the following equation.
  • Sales growth rate (sales of a specific year-sales of the previous year) / sales of the previous year
  • the distribution of sales growth rate of the individual company is calculated, and specifically, the average or quartile is calculated by the same method as described in the first calculation unit 20.
  • the average regression period should be calculated, and the average regression period can be calculated as the period during which the sales growth rate does not change more than 5% from the previous year in a particular year. This is expressed as follows.
  • the average regression period may be regarded as a calculation of a period during which the increase rate of sales does not increase by a certain range or more, and the above-described 5% may be set to 10% or 20% in some cases.
  • the third calculation unit 40 calculates the increase rate of sales until the average regression period for any one of the industrial classification or the main product of the business input by the input unit 10 (S540).
  • the third calculation unit 40 may calculate separately by performing the same process as the process performed by the first calculation unit 20 in calculating the increase rate of sales, but the average regression period is calculated by the second calculation unit 30. Since the increase rate of sales was calculated in the process of calculating the average regression period, the third calculation unit 40 is preferably used as it is. Detailed description of the sales growth rate will be replaced with the description of the first calculation unit 20 in order to prevent duplicate description.
  • the fourth calculation unit 50 calculates the increase rate of sales from the average regression period for one of the industrial classification or the main product of the business inputted by the input unit 10 to the estimated lifespan of the business inputted by the input unit 10. Calculate (S550).
  • the fourth calculation unit 50 calculates the increase rate of sales from the average regression period to the projected life expectancy.
  • the user input the average of the growth rate of SME sales or the sales growth rate of the industry to which the business belongs.
  • the increase rate of sales can be calculated in the same manner as in the first calculation unit 20, and the detailed description of the increase rate of sales is replaced with the description of the first calculation unit 20 in order to prevent duplicate description. Shall be.
  • calculation unit 60 outputs the predicted sales amount for each year until the predicted lifespan of the business inputted by the input unit 10 (S560).
  • the output of the forecasted sales can be either a single value or a distribution of the forecasted sales by year, and the forecasted sales by year up to the average regression period and the forecasted sales from the average regression period up to the projected lifespan separately. You can print
  • the single value calculation step of sales is relatively simple.
  • the calculation unit 60 outputs one of the initial sales distribution calculated by the first calculation unit 20, more specifically, the initial sales distribution average or the initial sales distribution quartile as the first sales (S610), and the second calculation unit
  • the predicted sales amount up to the average regression period calculated by (30) is calculated through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the third calculation unit 40 (S620). For example, if the initial sales are 200 million won and the sales growth rate is 15% until the average return period of 5 years, the second year is 200 million won * 1.15, and the third year is the second year forecast sales * 1.15.
  • the estimated sales from the average regression period until the projected life expectancy of the business is determined based on whether the user inputs the increase rate of sales (S630), and if so, (S640), otherwise the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50 is calculated. It is calculated through the sales growth rate from then until the project life expectancy (S650). The calculation step is the same as the forecasted sales up to the average regression period, so detailed description will be omitted to avoid duplicate description.
  • the calculation unit 60 outputs the quartiles Q1-25% and Q3-75% as the minimum and maximum of the first sales in the initial sales distribution calculated by the first calculation unit 20, and sets Q2-50% as the median value. It outputs (S710), and calculates the predicted sales up to the average regression period calculated by the second calculator 30 through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the third calculator 40 (S720). However, because it is a distribution value calculation, it is different from the single value calculation, so it is calculated through the increase rate of sales for the quartile Q1 from the quartile Q1-25% (minimum) to the average regression period calculated by the third calculation unit 40.
  • the calculation unit 60 calculates the sales rate for the quartile Q3 until the average regression period calculated by the third calculation unit 40 at the quartile Q3-75% (maximum).
  • the arithmetic mean is output as the optimal maximum range distribution by calculating the sales rate for the quartile Q3 until the average regression period calculated by the third calculation unit 40 at the quartile Q2-50% (middle). Can be.
  • the appropriate middle range distribution may be calculated using the increase rate of sales for the quartile Q2 up to the average regression period calculated by the third calculator 40 at the quartile Q2-50% and output the result as an appropriate middle range distribution.
  • the distribution value of the predicted sales for each year up to the average regression year may be output.
  • Estimated sales from the average regression period to the projected life expectancy of the business is determined by the user inputting the increase rate of sales (S740), if input accordingly (S750), otherwise the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50. It is calculated through the sales growth rate from then until the project life expectancy (S760). Specifically, the optimal minimum range distribution is based on the increase rate of sales until the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50 at Q1-25%, and the optimal maximum range distribution is Q3-75% at the fourth calculation unit 50. Through the calculated increase rate of sales up to the average regression period, the appropriate intermediate range distribution can be calculated and output through Q2-50% through the increase rate of sales up to the average regression period calculated by the fourth calculation unit 50. Repeating to the projected life expectancy of the business (S770) can output the distribution value of the forecasted sales by year until the projected life of the business.
  • the predicted sales estimation method of a new business according to an embodiment of the present invention described above may be implemented in a form that can be provided online, or may be implemented as a computer program stored in a medium to be executed in a computer.
  • all technical features are the same as the method for estimating the sales forecast of a new business according to an embodiment of the present invention, and detailed descriptions thereof will be omitted in order to prevent duplicate description.

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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법은, 입력부가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는 단계, 제1 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출 분포를 계산하는 단계, 제2 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)을 계산하는 단계, 제3 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계, 상기 제4 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계 및 산출부가 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계를 포함한다.

Description

신규 사업의 예측 매출액 추정 장치 및 방법
본 발명은 신규 사업의 매출 추정 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 신규 사업에 대한 매출 증가율이 특정 기간부터 해당 사업이 속하는 산업 또는 전체 산업의 평균 매출 증가율로 수렴한다는 평균 회귀 이론을 이용하여 신규 사업의 매출을 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
기업이나 사업 또는 기술의 가치를 평가할 때 일반적으로 10년 내지 15년까지의 추정기간을 이용하는데, 흔히 현금흐름 추정을 두 기간으로 분리하기도 한다. 두 기간 중 첫 번째는 실제 변수(예를 들어 단위수량, 단위원가)들에 대해 정밀한 계산을 거친 완전한 대차 대조표 및 손익 계산서를 작성하는 5년 내지 7년의 구체적인 추정기간, 둘째는 매출성장, 마진 및 자본 회전율과 같이 몇 가지 중요한 변수들에 초점을 맞추는 잔여연도에 대한 단순화된 추정기간이다.
한편, 전체 사업, 기업 및 기술의 가치평가는 추정된 FCF(Free Cash Flow)를 기초로 한다. FCF 추정과정은 다음과 같은 5단계로 나눌 수 있다. 과거 재무자료 준비 및 분석 단계, 매출액 추정 단계, 손익 계산서의 추정 단계, 대차 대조표의 추정 단계, ROIC(Return On Invested Capital) 및 FCF 계산 단계가 그것이다. 여기서 매출액 추정 단계는 추정된 재무제표의 거의 모든 세부 항목과 직간접적으로 연동되어 있으므로 FCF 계산 단계에 가장 큰 영향을 주는 단계라 하여도 과언이 아니며, 이러한 매출액 추정 단계는 Top-down 방법(시장 기반)이나 Bottom-up 방법(고객 기반) 중 어느 하나 이상을 선택하여 수행할 수 있다. 그러나 어느 경우에도 매출액 추정은 과거의 실적 및 경제 전반의 사례에 비추어 무리가 없어야 한다.
매출액을 추정하기 위해 활용하는 Top-down 방법은 전체 시장의 크기를 측정 또는 추정하고 시장 점유율을 결정하여 가격을 추정함으로써 매출액을 추정하는 방법이며, Bottom-up 방법은 기존 고객, 고객 회전율 및 신규 고객에 대한 잠재력으로부터 회사의 자체적인 매출액을 추정하는 방법이다. 양 방법은 서로의 단점을 보완하는 역할을 수행하므로 가능하다면 양 방법을 모두 사용하여 매출액을 추정하는 것이 권장되나, 그에 따른 많은 노력과 시간이 투자되어야 한다는 문제점이 있다. 따라서 이러한 종래의 매출액 추정 방법을 보완함과 동시에 신속하게 매출액을 추정할 수 있는 장치 및 방법에 대한 연구가 계속되고 있다.
본 발명은 이와 관련된 것이며, 보다 구체적으로 동일한 산업에서 기존에 창업한 기업의 매출액 실적을 바탕으로 신규 사업이나 기술에 의해 창출될 수 있는 예측 매출액을 추정하는 장치 및 방법을 제안하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 종래의 Top-down 방법 및 Bottom-up 방법의 단점을 보완하여, 신규 사업의 예측 매출액을 간편하고 신속하게 추정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 신규 사업의 예측 매출액을 추정함에 있어서, 정확도가 높은 매출액 추정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법은, 입력부가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는 단계, 제1 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출 분포를 계산하는 단계, 제2 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)을 계산하는 단계, 제3 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계, 제4 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계 및 산출부가 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 초기 매출 분포를 계산하는 단계는, 상기 제1 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출 분포 평균 또는 초기 매출 분포 사분위수 중 어느 하나를 계산하는 것일 수 있다.
또한, 상기 초기 매출 분포를 계산하는 단계는, 상기 제1 계산부가 상기 사업을 영위하는 기업이 창업한 이후에 처음 발생한 매출액 및 그 이후 년도에 발생한 매출액을 차수(n, n은 양의 정수)로 순서대로 설정한 후, 이를 이용하여 상기 초기 매출 분포를 계산한 것일 수 있다.
또한, 상기 평균 회귀 기간을 계산하는 단계는, 상기 제2 계산부가 상기 제1 계산부가 계산한 초기 매출 분포를 이용하여 특정 연도의 전년도 대비 매출액 증가율이 5% 이상 변하지 않게 되는 기간을 평균 회귀 기간으로 계산하는 것일 수 있다.
또한, 상기 매출 증가율은 하기와 같은 식에 따라 계산되는 것일 수 있다.
매출액 증가율 = (특정 년도의 매출액 - 특정 년도의 전년도 매출액)/특정 연도의 전년도 매출액
또한, 상기 평균 회귀 기간은, 특정 년도의 전년도 대비 매출액 증가율이 10% 이상 변하지 않게 되는 기간 또는 20% 이상 변하지 않게 되는 기간 중 어느 하나인 것일 수 있다.
또한, 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계는, 상기 제4 계산부가 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 상기 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제4 계산부가 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 상기 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받지 못했다면, 상기 증가율을 입력받는 단계 이후에, 상기 제4 계산부가 상기 제3 계산부가 평균 회귀 기간까지의 증가율을 계산하는 단계와 동일한 방법으로 상기 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계는, 상기 산출부가 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액의 단일값 또는 분포값 중 어느 하나를 출력하는 것일 수 있다.
또한, 상기 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계는, 산출부가 상기 평균 회귀 기간까지의 연도별 예측 매출액과 상기 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액을 개별적으로 출력하는 것일 수 있다.
또한, 상기 신규 사업의 매출 추정 방법을 온라인에서 제공할 수 있다.
또한, 상기 신규 사업의 매출 추정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현할 수 있다.
한편, 상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치는, 사용자로부터 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 입력받는 입력부, 상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포를 계산하는 제1 계산부, 상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)을 계산하는 제2 계산부, 상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 제3 계산부, 상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 제4 계산부 및 상기 입력부가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액을 출력하는 산출부를 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 사용자가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 입력하기만 하면, 제1 계산부 내지 산출부가 신규 사업의 예측 매출액을 자동으로 계산하는바, 신규 사업의 예측 매출액 추정이 간편하고 신속하게 수행될 수 있는 효과가 있다.
또한, 평균 회귀 이론을 이용하는바, 신규 사업의 예측 매출액을 추정함에 있어서 종래의 Top-down 방법 및 Bottom-up 방법에 비해 정확도가 현저하게 높아질 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치의 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 2005년 이후 설립된 기업의 2014년 말까지의 매출액 실적 707,704건을 대상으로 분석한 통계자료를 나타낸 도면이다.
도 3은 처음 발생한 매출액 이후에 매출액이 4년 이상 지속적으로 발생하고, 이상값(상하위 10%를 제외한 값)이 정제된 31,984개의 기업 실적을 대상으로 분석한 통계자료를 나타낸 도면이다.
도 4는 연도별 중소기업 매출액 증가율을 그래프로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법의 전체적인 순서도를 나타낸 도면이다.
도 6은 연도별 예측 매출액의 단일값 계산 단계 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 7은 연도별 예측 매출액의 분포값 계산 단계 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
한편, 본 명세서에서 사용된 부호는 다음과 같다.
100: 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치
10: 입력부
20: 제1 계산부
30: 제2 계산부
40: 제3 계산부
50: 제4 계산부
60: 산출부
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명에 대하여 첨부된 도면에 따라 보다 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치(100)의 전체 구성을 나타낸 도면이다. 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.
입력부(10)는 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는다.
여기서 사업의 예측 수명은 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업의 예측 수명이며, 예를 들어, TCT(특허인용수명, Technology Cycle Time)이나 기술 가치 수명 등을 들 수 있다. 본 발명의 목적은 신규 사업의 예측 매출액을 추정하는 것이며, 예측 매출액은 사업의 예측 수명까지 추정되므로, 사업의 예측 수명은 사용자가 직접 입력해야 하며, 사업의 예측 수명을 측정하는 별도의 구성은 우선적으로 포함되어 있지 않다. 그러나 경우에 따라 입력부(10)가 네트워크에 연결되어 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업의 TCT 등을 자동으로 입력되게 구성할 수도 있다. 예를 들어, 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업이 전기에 의한 디지털 데이터 처리 분야의 사업이라 한다면, 입력부(10)는 IPC 분류 G06F의 중앙값인 6년을 사업의 예측 수명으로 자동 입력되게 구성할 수 있다.
산업분류 코드는 한국표준산업 분류 코드(KSIC 코드)를 입력하면 무방하며, 사업의 주력 제품을 입력받는 경우 이는 주력 제품이 속하는 산업분류를 결정하는데 이용되기 때문에 별도의 결정 과정이 요구되므로, 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는 경우 사업의 주력 제품 보다 산업분류 코드를 입력받는 것이 바람직하다.
한편, 사용자로부터 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품을 입력받는 경우에, 입력부(10)가 별도의 산업분류 코드 테이블을 구비하여 사용자가 코드를 간단하게 선택하게 하거나 사업의 주력 제품이 속하는 코드를 자동으로 추천하는 기능을 구비하게 구성할 수도 있다.
즉, 입력부(10)가 사용자로부터 입력받는 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나는 신규 사업의 예측 매출액을 추정함에 있어서 일종의 입력값으로 필수 사항이라 할 수 있다.
더 나아가, 입력부(10)는 사업의 경쟁력 평가 점수나 투자 계획, 예상 매출 지연기간과 산업 평균 증가율까지 사용자로부터 입력받을 수 있다. 이 경우 사업의 경쟁력 평가 점수와 투자 계획은 매출액 증가율이나 초기 매출액의 범위를 조정하는데 활용되며, 예상 매출 지연기간과 산업 평균 증가율은 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치(100)가 제공하는 값을 사용자의 의사로 대체하는데 활용된다. 따라서 이들 값을 입력받는 경우 사용자의 의사가 충실하게 반영된, 보다 정확한 예측 매출액이 추정될 수 있겠으나, 필수 사항이 아닌 선택 사항이라 할 것이다.
제1 계산부(20)는 입력부(10)가 입력받은 산업 분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포를 계산한다.
여기서 초기 매출액 분포는 초기 매출액의 분포 평균 또는 초기 매출액의 분포 사분위수(Q1-25%, Q2-50%, Q3-75%) 중 어느 하나가 될 수 있으며, 매출액은 사업을 영위하는 기업이 창업한 이후에 처음 발생한 매출액 및 그 이후 연도에 발생한 매출액을 차수(n, n은 양의 정수)로 순서대로 설정한 후 계산한다.
초기 매출 분포를 계산함에 있어서 도 2에 도시된 바와 같은 통계자료를 이용할 수 있다. 도 2는 최근 10년, 즉 2005년 이후 설립된 기업의 2014년 말까지의 매출액 실적 707,704건을 대상으로 분석한 통계자료이며, 기업으로는 157,790개의 기업 실적이 포함되어 있다. 산업 분류의 경우 도면 서식상의 용량으로 인해 대분류를 기준으로 1부터 33까지 분석되어 기재했으나, 모든 대분류 전부를 기준으로 분석할 수 있다. 더 나아가 도 3에 도시된 바와 같이 처음 발생한 매출액 이후에 매출액이 4년 이상 지속적으로 발생하고, 이상값(상하위 10%를 제외한 값)이 정제된 31,984개의 기업 실적을 대상으로 분석한 통계자료를 이용할 수도 있다. 이 역시 도면 서식상의 용량으로 인해 대분류를 기준으로 22부터 31까지 분석되어 기재했으나, 모든 대분류 전부를 기준으로 분석할 수 있다. 따라서 제1 계산부(20)는 상기와 같이 정리된 통계자료를 자체적으로 저장하고 있거나, 네트워크를 통해 서버에 접속하여 서버에 저장된 통계자료를 이용할 수 있도록 구성되어야 할 것이며, 주기적으로 업데이트 가능하도록 구성되어야 할 것이다.
제1 계산부(20)가 도 2 또는 도 3에 도시된 통계자료를 이용한다면 별도의 계산이 요구되지 않아 간편할 것이나, 통계자료가 존재하지 않는다면 별도의 계산을 통해 초기 매출액 분포를 계산할 수 있다. 이 경우 초기 매출액 분포 평균은 제1 계산부(20)가 산업분류 또는 사업의 주력 제품이 동일한 기업에서 처음 발생한 매출액의 산술 평균을 계산하면 되며, 사분위수는 일정한 과정을 거쳐서 계산할 수 있다.
우선, 산업분류 또는 사업의 주력 제품이 동일한 기업의 각 연도 별 매출액의 관찰값을 정렬하고 이를 오름차순으로 정렬하여 전체 데이터 수(K)를 확보한다. 이후, 수학식 j = K * P/100(여기서 K는 전체 데이터 수, P는 관심이 있는 백분위수 - 예를 들어 25, 50, 75등)를 통해 사분위수를 계산할 수 있다. 수학식 j = K * P/100에 따른 결과값이 정수이면 j 번째와 j+1 번째 관찰값을 평균 계산하며, 정수가 아니라면 1을 합산한 j+1 번째 관찰값을 결과값으로 취할 수 있다. 따라서 초기 매출액 분포 평균이나 사분위수를 제1 계산부(20)가 직접 계산함에 있어서 기업들의 매출액 데이터가 요구된다 할 것이다.
제2 계산부(30)는 입력부(10)가 입력받은 산업 분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)를 계산한다.
평균 회귀 기간을 이용하는 것이 본 발명의 핵심적인 기술적 특징으로 볼 수 있는바, 평균 회귀 기간이란 변동하는 양상이 평균에 수렴하게 되는 기간을 의미한다. 도 4를 참조하면 이를 쉽게 이해할 수 있는바, 도 4는 연도 별 중소기업 매출액 증가율을 그래프로 나타낸 도면이다. 도 4에 따라 설립 연도 별 첫 번째 매출액 증가율은 설립 년도에 따라 상이하지만, 그 이후부터는 차이가 줄어들게 되며, 3년 내지 4년차에는 거의 동일해지고 심지어 중소기업 전체의 평균 매출액 증가율에 회귀되는 경향을 확인할 수 있다. 따라서 이러한 통계 결과를 기초로 신규 사업 역시 동일한 양상을 보일 것이라는 전제로 예측 매출액을 추정하는 것이 본 발명의 핵심적인 기술적 특징이다.
평균 회귀 기간의 계산에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다. 우선, 제2 계산부(30)는 개별기업의 매출액 증가율을 하기와 같은 식에 따라 계산한다.
매출액 증가율 = (특정 년도의 매출액 - 특정 년도의 전년도 매출액)/특정 연도의 전년도 매출액
매출액 증가율을 계산했다면, 개별기업의 매출액 증가율의 분포를 계산하며, 구체적으로 평균 또는 사분위수를 제1 계산부(20)에서 설명한 방법과 동일한 방법으로 계산한다.
매출액 증가율의 분포까지 계산했다면 평균 회귀 기간을 계산해야 하는바, 특정 년도의 전년도 대비 매출액 증가율이 5% 이상 변하지 않게 되는 기간을 평균 회귀 기간으로 계산할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 하기와 같다.
0.05 > (특정 년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수 - 특정 년도의 전년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수)/ 특정 년도의 전년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수)
한편, 사분위수를 이용하는 경우에는 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 중앙값과 평균의 차이가 비교적 큰 산업분류가 존재하기 때문에 정규분포를 따르지 않는바, 중위수(Q2-50%)를 이용하는 것이 바람직하다.
이상을 정리하면, 평균 회귀 기간은 매출액 증가율이 일정 범위 이상 증가하지 않게 되는 기간을 계산한 것으로 볼 수 있으며, 상기 설명한 5%는 경우에 따라 10% 또는 20%로 설정할 수도 있다.
제3 계산부(40)는 입력부(10)가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산한다.
제3 계산부(40)가 매출액 증가율을 계산함에 있어서 제1 계산부(20)가 수행한 과정과 동일한 과정을 수행하여 별도로 계산할 수 있으나, 제2 계산부(30)에 의해 평균 회귀 기간이 계산되었으며, 평균 회귀 기간을 계산하는 과정에서 매출액 증가율을 계산하였으므로 제3 계산부(40)는 이를 그대로 활용하는 것이 바람직하다. 중복 서술을 방지하기 위해 매출액 증가율에 대한 자세한 설명은 제1 계산부(20)에 대한 설명으로 대체하기로 한다.
제4 계산부(50)는 입력부(10)가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간 이후부터 입력부(10)가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산한다.
제3 계산부(40)가 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산한 것과 달리, 제4 계산부(50)는 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산한다.
평균 회귀 기간 이후의 매출액 증가율은 매출액 증가율이 일정 범위 내로 수렴하는 기간 이후의 것이므로 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받는 것이 바람직하나, 이에 대한 사항을 입력받지 못하는 경우가 발생할 수 있으므로, 이 경우에는 제1 계산부(20)와 마찬가지로 매출액 증가율을 계산할 수 있으며, 중복 서술을 방지하기 위해 매출액 증가율에 대한 자세한 설명은 제1 계산부(20)에 대한 설명으로 대체하기로 한다.
산출부(60)는 입력부(10)가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도 별 예측 매출액을 출력한다.
여기서 예측 매출액의 출력은 연도별 예측 매출액의 단일값 또는 분포값 중 어느 하나가 될 수 있으며, 평균 회귀 기간까지의 연도 별 예측 매출액과 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액을 개별적으로 출력할 수 있다.
제1 계산부(20) 내지 제4 계산부(50)에 의해 계산된 것은 매출액 자체가 아니라 매출액 증가율이며, 계산된 매출액 증가율에 따라 산출부(60)가 연도 별 예측 매출액을 개별적으로 계산하여 출력한다. 우선 연도 별 예측 매출액의 단일값 계산 과정에 대해서 설명하도록 한다.
매출액의 단일값 계산 과정은 비교적 간단하다. 산출부(60)는 제1 계산부(20)가 계산한 초기 매출액 분포, 보다 구체적으로 초기 매출액 분포 평균 또는 초기 매출액 분포 사분위수 중 어느 하나를 첫 매출액으로 출력하며, 제2 계산부(30)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액을 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다. 예를 들어, 첫 매출액이 2억원, 평균 회귀 기간 5년까지 매출액 증가율이 15%라 한다면, 2년차는 2억원 * 1.15, 3년차는 2년차 예측 매출액 * 1.15와 같은 과정을 통해 계산할 수 있다.
평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액은 사용자가 매출액 증가율을 입력한 경우 그에 따라서, 그렇지 않은 경우 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다. 계산 과정은 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액과 동일하므로 중복 서술을 방지하기 위해 자세한 설명은 생략하도록 한다.
이하, 연도 별 예측 매출액의 분포값 계산 과정에 대해 설명하도록 한다.
산출부(60)는 제1 계산부(20)가 계산한 초기 매출액 분포에서 사분위수 Q1-25%와 Q3-75%를 첫 매출액의 최소와 최대로 출력하며, Q2-50%를 중간값으로 출력하며, 제2 계산부(30)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액을 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다. 그러나 분포값 계산이기 때문에 단일값 계산과 상이하며, 따라서 사분위수 Q1-25%(최소)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q1에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하고, 사분위수 Q2-50%(중간)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q1에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이들의 산술 평균을 적정 최소 범위 분포로 출력할 수 있다.
한편, 적정 최대 범위 분포와 관련하여 산출부(60)는 사분위수 Q3-75%(최대)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q3에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하고, 사분위수 Q2-50%(중간)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q3에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이들의 산술 평균을 적정 최대 범위 분포로 출력할 수 있다.
적정 중간 범위 분포는 사분위수 Q2-50%에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q2에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이를 적정 중간 범위 분포로 출력할 수 있다.
상기 과정을 평균 회귀 년도까지 반복하면 평균 회귀 년도까지의 연도 별 예측 매출액의 분포값을 출력할 수 있다.
평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액은 사용자가 매출액 증가율을 입력한 경우 그에 따라서, 그렇지 않은 경우 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다. 구체적으로 적정 최소 범위 분포는 Q1-25%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해, 적정 최대 범위 분포는 Q3-75%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해, 적정 중간 범위 분포는 Q2-50%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산하여 출력할 수 있으며, 상기 과정을 사업의 예측 수명까지 반복하면 사업의 예측 수명까지의 연도 별 예측 매출액의 분포값을 출력할 수 있다.
지금까지 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치(100)에 대해서 설명하였다. 사용자가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 입력부(10)에 입력하기만 하면 제1 계산부(20) 내지 산출부(60)가 신규 사업의 예측 매출액을 자동으로 계산하는바, 신규 사업의 예측 매출액 추정이 간편하고 신속하게 수행될 수 있으며, 평균 회귀 이론을 이용하는바, 신규 사업의 예측 매출액을 추정함에 있어서 종래의 Top-down 방법 및 Bottom-up 방법에 비해 정확도가 현저하게 높아질 수 있다.
이하, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법을 도 5 내지 도 7을 참조하며 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법의 전체적인 순서도를 나타낸 도면이다. 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.
우선, 입력부(10)가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는다(S510).
여기서 사업의 예측 수명은 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업의 예측 수명이며, 예를 들어, TCT(특허인용수명, Technology Cycle Time)이나 기술 가치 수명 등을 들 수 있다. 본 발명의 목적은 신규 사업의 예측 매출액을 추정하는 것이며, 예측 매출액은 사업의 예측 수명까지 추정되므로, 사업의 예측 수명은 사용자가 직접 입력해야 하며, 사업의 예측 수명을 측정하는 별도의 구성은 우선적으로 포함되어 있지 않다. 그러나 경우에 따라 입력부(10)가 네트워크에 연결되어 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업의 TCT 등을 자동으로 입력되게 구성할 수도 있다. 예를 들어, 예측 매출액을 추정하고자 하는 사업이 전기에 의한 디지털 데이터 처리 분야의 사업이라 한다면, 입력부(10)는 IPC 분류 G06F의 중앙값인 6년을 사업의 예측 수명으로 자동 입력되게 구성할 수 있다.
산업분류 코드는 한국표준산업 분류 코드(KSIC 코드)를 입력하면 무방하며, 사업의 주력 제품을 입력받는 경우 이는 주력 제품이 속하는 산업분류를 결정하는데 이용되기 때문에 별도의 결정 과정이 요구되므로, 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는 경우 사업의 주력 제품 보다 산업분류 코드를 입력받는 것이 바람직하다.
한편, 사용자로부터 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품을 입력받는 경우에, 입력부(10)가 별도의 산업분류 코드 테이블을 구비하여 사용자가 코드를 간단하게 선택하게 하거나 사업의 주력 제품이 속하는 코드를 자동으로 추천하는 기능을 구비하게 구성할 수도 있다.
즉, 입력부(10)가 사용자로부터 입력받는 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나는 신규 사업의 예측 매출액을 추정함에 있어서 일종의 입력값으로 필수 사항이라 할 수 있다.
더 나아가, 입력부(10)는 사업의 경쟁력 평가 점수나 투자 계획, 예상 매출 지연기간과 산업 평균 증가율까지 사용자로부터 입력받을 수 있다. 이 경우 사업의 경쟁력 평가 점수와 투자 계획은 매출액 증가율이나 초기 매출액의 범위를 조정하는데 활용되며, 예상 매출 지연기간과 산업 평균 증가율은 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치(100)가 제공하는 값을 사용자의 의사로 대체하는데 활용된다. 따라서 이들 값을 입력받는 경우 사용자의 의사가 충실하게 반영된, 보다 정확한 예측 매출액이 추정될 수 있겠으나, 필수 사항이 아닌 선택 사항이라 할 것이다.
이후, 제1 계산부(20)가 입력부(10)가 입력받은 산업 분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포를 계산한다(S520).
여기서 초기 매출액 분포는 초기 매출액의 분포 평균 또는 초기 매출액의 분포 사분위수(Q1-25%, Q2-50%, Q3-75%) 중 어느 하나가 될 수 있으며, 매출액은 사업을 영위하는 기업이 창업한 이후에 처음 발생한 매출액 및 그 이후 연도에 발생한 매출액을 차수(n, n은 양의 정수)로 순서대로 설정한 후 계산한다.
초기 매출 분포를 계산함에 있어서 도 2에 도시된 바와 같은 통계자료를 이용할 수 있다. 도 2는 최근 10년, 즉 2005년 이후 설립된 기업의 2014년 말까지의 매출액 실적 707,704건을 대상으로 분석한 통계자료이며, 기업으로는 157,790개의 기업 실적이 포함되어 있다. 산업 분류의 경우 도면 서식상의 용량으로 인해 대분류를 기준으로 1부터 33까지 분석되어 기재했으나, 모든 대분류 전부를 기준으로 분석할 수 있다. 더 나아가 도 3에 도시된 바와 같이 처음 발생한 매출액 이후에 매출액이 4년 이상 지속적으로 발생하고, 이상값(상하위 10%를 제외한 값)이 정제된 31,984개의 기업 실적을 대상으로 분석한 통계자료를 이용할 수도 있다. 이 역시 도면 서식상의 용량으로 인해 대분류를 기준으로 22부터 31까지 분석되어 기재했으나, 모든 대분류 전부를 기준으로 분석할 수 있다. 따라서 제1 계산부(20)는 상기와 같이 정리된 통계자료를 자체적으로 저장하고 있거나, 네트워크를 통해 서버에 접속하여 서버에 저장된 통계자료를 이용할 수 있도록 구성되어야 할 것이며, 주기적으로 업데이트 가능하도록 구성되어야 할 것이다.
제1 계산부(20)가 도 2 또는 도 3에 도시된 통계자료를 이용한다면 별도의 계산이 요구되지 않아 간편할 것이나, 통계자료가 존재하지 않는다면 별도의 계산을 통해 초기 매출액 분포를 계산할 수 있다. 이 경우 초기 매출액 분포 평균은 제1 계산부(20)가 산업분류 또는 사업의 주력 제품이 동일한 기업에서 처음 발생한 매출액의 산술 평균을 계산하면 되며, 사분위수는 일정한 과정을 거쳐서 계산할 수 있다.
우선, 산업분류 또는 사업의 주력 제품이 동일한 기업의 각 연도 별 매출액의 관찰값을 정렬하고 이를 오름차순으로 정렬하여 전체 데이터 수(K)를 확보한다. 이후, 수학식 j = K * P/100(여기서 K는 전체 데이터 수, P는 관심이 있는 백분위수 - 예를 들어 25, 50, 75등)를 통해 사분위수를 계산할 수 있다. 수학식 j = K * P/100에 따른 결과값이 정수이면 j 번째와 j+1 번째 관찰값을 평균 계산하며, 정수가 아니라면 1을 합산한 j+1 번째 관찰값을 결과값으로 취할 수 있다. 따라서 초기 매출액 분포 평균이나 사분위수를 제1 계산부(20)가 직접 계산함에 있어서 기업들의 매출액 데이터가 요구된다 할 것이다.
이후, 제2 계산부(30)가 입력부(10)가 입력받은 산업 분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간을 계산한다(S530).
평균 회귀 기간을 이용하는 것이 본 발명의 핵심적인 기술적 특징으로 볼 수 있는바, 평균 회귀 기간이란 변동하는 양상이 평균에 수렴하게 되는 기간을 의미한다. 도 4를 참조하면 이를 쉽게 이해할 수 있는바, 도 4는 연도 별 중소기업 매출액 증가율을 그래프로 나타낸 도면이다. 도 4에 따라 설립 연도 별 첫 번째 매출액 증가율은 설립 년도에 따라 상이하지만, 그 이후부터는 차이가 줄어들게 되며, 3년 내지 4년차에는 거의 동일해지고 심지어 중소기업 전체의 평균 매출액 증가율에 회귀되는 경향을 확인할 수 있다. 따라서 이러한 통계 결과를 기초로 신규 사업 역시 동일한 양상을 보일 것이라는 전제로 예측 매출액을 추정하는 것이 본 발명의 핵심적인 기술적 특징이다.
평균 회귀 기간의 계산에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다. 우선, 제2 계산부(30)는 개별기업의 매출액 증가율을 하기와 같은 식에 따라 계산한다.
매출액 증가율 = (특정 년도의 매출액 - 특정 년도의 전년도 매출액)/특정 연도의 전년도 매출액
매출액 증가율을 계산했다면, 개별기업의 매출액 증가율의 분포를 계산하며, 구체적으로 평균 또는 사분위수를 제1 계산부(20)에서 설명한 방법과 동일한 방법으로 계산한다.
매출액 증가율의 분포까지 계산했다면 평균 회귀 기간을 계산해야 하는바, 특정 년도의 전년도 대비 매출액 증가율이 5% 이상 변하지 않게 되는 기간을 평균 회귀 기간으로 계산할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 하기와 같다.
0.05 > (특정 년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수 - 특정 년도의 전년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수)/ 특정 년도의 전년도의 매출액 증가율의 평균 또는 사분위수)
한편, 사분위수를 이용하는 경우에는 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 중앙값과 평균의 차이가 비교적 큰 산업분류가 존재하기 때문에 정규분포를 따르지 않는바, 중위수(Q2-50%)를 이용하는 것이 바람직하다.
이상을 정리하면, 평균 회귀 기간은 매출액 증가율이 일정 범위 이상 증가하지 않게 되는 기간을 계산한 것으로 볼 수 있으며, 상기 설명한 5%는 경우에 따라 10% 또는 20%로 설정할 수도 있다.
다음으로, 제3 계산부(40)가 입력부(10)가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산한다(S540).
제3 계산부(40)가 매출액 증가율을 계산함에 있어서 제1 계산부(20)가 수행한 과정과 동일한 과정을 수행하여 별도로 계산할 수 있으나, 제2 계산부(30)에 의해 평균 회귀 기간이 계산되었으며, 평균 회귀 기간을 계산하는 과정에서 매출액 증가율을 계산하였으므로 제3 계산부(40)는 이를 그대로 활용하는 것이 바람직하다. 중복 서술을 방지하기 위해 매출액 증가율에 대한 자세한 설명은 제1 계산부(20)에 대한 설명으로 대체하기로 한다.
이후, 제4 계산부(50)가 입력부(10)가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간 이후부터 입력부(10)가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산한다(S550).
제3 계산부(40)가 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산한 것과 달리, 제4 계산부(50)는 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산한다.
평균 회귀 기간 이후의 매출액 증가율은 매출액 증가율이 일정 범위 내로 수렴하는 기간 이후의 것이므로 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받는 것이 바람직하나, 이에 대한 사항을 입력받지 못하는 경우가 발생할 수 있으므로, 이 경우에는 제1 계산부(20)와 마찬가지로 매출액 증가율을 계산할 수 있으며, 중복 서술을 방지하기 위해 매출액 증가율에 대한 자세한 설명은 제1 계산부(20)에 대한 설명으로 대체하기로 한다.
마지막으로 산출부(60)가 입력부(10)가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도 별 예측 매출액을 출력한다(S560).
여기서 예측 매출액의 출력은 연도별 예측 매출액의 단일값 또는 분포값 중 어느 하나가 될 수 있으며, 평균 회귀 기간까지의 연도 별 예측 매출액과 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액을 개별적으로 출력할 수 있다.
제1 계산부(20) 내지 제4 계산부(50)에 의해 계산된 것은 매출액 자체가 아니라 매출액 증가율이며, 계산된 매출액 증가율에 따라 산출부(60)가 연도 별 예측 매출액을 개별적으로 계산하여 출력한다. 우선 연도 별 예측 매출액의 단일값 계산 단계에 대해서 도 6을 참조하며, 설명하도록 한다.
매출액의 단일값 계산 단계는 비교적 간단하다. 산출부(60)는 제1 계산부(20)가 계산한 초기 매출액 분포, 보다 구체적으로 초기 매출액 분포 평균 또는 초기 매출액 분포 사분위수 중 어느 하나를 첫 매출액으로 출력하며(S610), 제2 계산부(30)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액을 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다(S620). 예를 들어, 첫 매출액이 2억원, 평균 회귀 기간 5년까지 매출액 증가율이 15%라 한다면, 2년차는 2억원 * 1.15, 3년차는 2년차 예측 매출액 * 1.15와 같은 단계를 통해 계산할 수 있다.
평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액은 사용자가 매출액 증가율을 입력하였는지 판단하여(S630) 입력하였다면 그에 따라서(S640), 그렇지 않은 경우 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다(S650). 계산 단계는 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액과 동일하므로 중복 서술을 방지하기 위해 자세한 설명은 생략하도록 한다.
이하, 연도 별 예측 매출액의 분포값 계산 단계에 대해 도 7을 참조하며 설명하도록 한다.
산출부(60)는 제1 계산부(20)가 계산한 초기 매출액 분포에서 사분위수 Q1-25%와 Q3-75%를 첫 매출액의 최소와 최대로 출력하며, Q2-50%를 중간값으로 출력하고(S710), 제2 계산부(30)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 예측 매출액을 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다(S720). 그러나 분포값 계산이기 때문에 단일값 계산과 상이하며, 따라서 사분위수 Q1-25%(최소)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q1에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하고, 사분위수 Q2-50%(중간)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q1에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이들의 산술 평균을 적정 최소 범위 분포로 출력할 수 있다.
한편, 적정 최대 범위 분포와 관련하여 산출부(60)는 사분위수 Q3-75%(최대)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q3에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하고, 사분위수 Q2-50%(중간)에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q3에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이들의 산술 평균을 적정 최대 범위 분포로 출력할 수 있다.
적정 중간 범위 분포는 사분위수 Q2-50%에 제3 계산부(40)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 사분위수 Q2에 대한 매출액 증가율을 통해 계산하여 이를 적정 중간 범위 분포로 출력할 수 있다.
상기 과정을 평균 회귀 년도까지 반복하면(S730) 평균 회귀 년도까지의 연도 별 예측 매출액의 분포값을 출력할 수 있다.
평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액은 사용자가 매출액 증가율을 입력하였는지 판단하여(S740) 입력하였다면 그에 따라서(S750), 그렇지 않은 경우 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 통해 계산한다(S760). 구체적으로 적정 최소 범위 분포는 Q1-25%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해, 적정 최대 범위 분포는 Q3-75%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해, 적정 중간 범위 분포는 Q2-50%에 제4 계산부(50)가 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 통해 계산하여 출력할 수 있으며, 상기 과정을 사업의 예측 수명까지 반복하면(S770) 사업의 예측 수명까지의 연도 별 예측 매출액의 분포값을 출력할 수 있다.
지금까지 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법은 온라인을 통해 제공할 수 있는 형태로 구현할 수 있으며, 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로도 구현할 수 있다. 이 경우 모든 기술적 특징은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법과 동일하며, 중복 서술을 방지하기 위해 자세한 설명은 생략하도록 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (13)

  1. 입력부가 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 사용자로부터 입력받는 단계;
    제1 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포를 계산하는 단계;
    제2 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)을 계산하는 단계;
    제3 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계;
    제4 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 신규 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계; 및
    산출부가 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계;
    를 포함하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 초기 매출액 분포를 계산하는 단계는,
    상기 제1 계산부가 상기 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포 평균 또는 초기 매출액 분포 사분위수 중 어느 하나를 계산하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 초기 매출액 분포를 계산하는 단계는,
    상기 제1 계산부가 상기 사업을 영위하는 기업이 창업한 이후에 처음 발생한 매출액 및 그 이후 년도에 발생한 매출액을 차수(n, n은 양의 정수)로 순서대로 설정한 후, 이를 이용하여 상기 초기 매출 분포를 계산한 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 평균 회귀 기간을 계산하는 단계는,
    상기 제2 계산부가 상기 제1 계산부가 계산한 초기 매출액 분포를 이용하여 특정 년도의 전년도 대비 매출액 증가율이 5% 이상 변하지 않게 되는 기간을 평균 회귀 기간으로 계산하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 매출액 증가율은 하기와 같은 식에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
    매출액 증가율 = (특정 년도의 매출액 - 특정 년도의 전년도 매출액)/특정 연도의 전년도의 매출액
  6. 제4항에 있어서,
    상기 평균 회귀 기간은,
    특정 년도의 전년도 대비 매출액 증가율이 10% 이상 변하지 않게 되는 기간 또는 20% 이상 변하지 않게 되는 기간 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계는,
    상기 제4 계산부가 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 상기 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제4 계산부가 사용자로부터 중소기업 매출액 증가율의 평균 또는 상기 사업이 속하는 산업의 매출액 증가율을 입력받지 못했다면,
    상기 매출액 증가율을 입력받는 단계 이후에,
    상기 제4 계산부가 상기 제3 계산부가 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계와 동일한 방법으로 상기 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계는,
    상기 산출부가 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액의 단일값 또는 분포값 중 어느 하나를 출력하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 연도별 예측 매출액을 출력하는 단계는,
    상기 산출부가 상기 평균 회귀 기간까지의 연도별 예측 매출액과 상기 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 예측 매출액을 개별적으로 출력하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신규 사업의 매출 추정 방법을 온라인에서 제공하는 것을 특징으로 하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 방법.
  12. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신규 사업의 매출 추정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  13. 사용자로부터 사업의 예측 수명 및 산업분류 코드 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나를 입력받는 입력부;
    상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 초기 매출액 분포를 계산하는 제1 계산부;
    상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 평균 회귀 기간(Mean Reversion Period)을 계산하는 제2 계산부;
    상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간까지의 매출액 증가율을 계산하는 제3 계산부;
    상기 입력부가 입력받은 산업분류 또는 사업의 주력 제품 중 어느 하나에 대한 상기 계산한 평균 회귀 기간 이후부터 상기 입력받은 사업의 예측 수명까지의 매출액 증가율을 계산하는 제4 계산부; 및
    상기 입력부가 입력받은 사업의 예측 수명까지의 연도별 예측 매출액을 출력하는 산출부;
    를 포함하는 신규 사업의 예측 매출액 추정 장치.
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