2022년 기업 재무 데이터
뉴욕대의 재무학 교수인 다모다란은 지난 30년 동안 전 세계의 기업들의 재무 데이터를 분석하고 공유해오고 있다. 올해도 어김없이 2022년 데이터를 업데이트했고, 오늘은 그 내용을 함께 살펴보려 한다.
애스워드 다모다란 교수(출처:skolkovo)<목차>
1. 데이터와 정보는 다르다
2. 데이터를 볼 때 명심해야 할 사항
3. 2022년 기업 샘플
- 지역별
- 시가총액 별
- 산업별
4. 재무 데이터
1. 데이터와 정보는 다르다
지금은 데이터(data)의 시대인가? 정보(information)의 시대인가? 두 단어는 사실 다른 의미이지만, 많은 사람들이 혼용해서 사용하고 있다. 데이터는 시작점이며 방대한 양의 가공하지 않은 숫자이다. 그리고 이 데이터를 가공하고 분석하는 과정을 거쳐, 우리가 알고 싶은 것으로 만든 것이 바로 정보이다. 현시대는 바로 이 데이터가 너무 많아져 정보로 바꾸기 어려운 시대인 것이다. 정보 과부하가 아니라 '데이터 과부하'시대인 것이다.
2. 데이터를 볼 때 명심해야 할 사항
데이터를 보기 전에 명심해야 할 4가지 사항이 있다.
(1) 많은 데이터가 적은 데이터보다 항상 좋은 것은 아니다.
행동연구에 따르면, 너무 많은 데이터는 인간을 산만하게 하고 의사결정을 포기하게 만들기도 한다고 한다. 꼭 많은 데이터가 좋은 것은 아니다. 우리에게 필요한 것은 '데이터'와 '정보' 그리고 '중요한 것'과 '집중을 방해하는 것'을 구별하는 능력이다.
(2) 데이터가 항상 방향을 제시해주는 것은 아니다.
데이터는 혼란스럽고, 추정치에는 항상 범위와 오류가 있다는 것을 기억해야 한다.
(3) 평균 회귀(reversion)는 작동하지 않을 때까지 작동한다.
평균 회귀는 상황이 역사적 평균으로 되돌아간다는 의미다. 미국에서는 평균 회귀를 기반으로 많은 투자자들이 의사결정을 한다. 예를 들어서 PER이 낮은 종목에 투자하는 전략의 핵심은, 다시 역사적 평균 PER로 돌아갈 것이라는 믿음에 근거한 투자다. 이런 평균 회귀는 안정적인 시장에서는 계속해서 힘을 발휘했지만, 이번 코로나처럼 시장과 경제의 구조적 변화가 있을 때 무너진다.
(4) 군중의 합의는 틀릴 수 있다.
평점이 높은 영화가 자신에게는 너무 재미없는 것처럼, 군중의 합의는 언제나 틀릴 수 있다. 산업 데이터에서 특정 산업의 모든 기업이 엄청난 돈을 빌린다고 해서, 지나치게 높은 부채율이 타당한 것은 아니다. 또한 클라우드 산업이 높은 가격 멀티플이 형성되어 있다고 해서, 그것이 높은 가격의 정당화를 의미하는 것도 아니다.
3. 2022년 기업 샘플
이번 데이터 샘플은 전 세계에 상장된 모든 기업이 포함된다. 총 135개국의 47,606개의 기업의 데이터이다.
데이터 샘플- 지역별
기업수를 기준으로, 가장 많은 기업을 포함한 지역은 '작은 아시아'지역(비중=20%)이다. 이는 인도/중국/일본을 제외한 모든 아시아 국가를 포함한 것이다. 이어 미국(15%), 중국(15% 홍콩증시 포함), 유럽(13%)이 그 뒤를 이었다. 하지만 아시아 기업의 대부분은 시가총액이 작으므로, 시가총액 별로 다시 볼 필요가 있다.
데이터 샘플(지역별 분류)- 시가총액 별
시가총액으로는 역시 미국이 43%로 지배적이며 중국(16%)과 유럽(14%)이 그 뒤를 이었다.
데이터 샘플(시가총액 별 분류)- 산업별
47,606개의 기업을 분류하기 가장 유용한 방법은 산업별로 그룹화하는 것이다. 하지만 산업을 분류하는 것은 약간의 모호함이 발생한다. 예를 들어서 테슬라를 차량산업으로 보는 사람도 있겠지만, IT기업으로 분류하는 사람도 있을 것이기 때문이다. 애플도 40년 전에는 컴퓨터 하드웨어 산업으로 분류했지만, 현재는 매출의 60% 이상이 통신기기에서 발생하고 있다. 그렇기에 아래의 분류는 S&P의 섹터 분류라는 하나의 기준으로 시행했다. 첫 번째 표는 큰 카테고리인 11개로 분류한 것이고, 두 번째 표는 더 세분화하여 94개의 섹터로 분류한 것이다. 눈에 띄는 것은 IT기술이 전 세계 시가총액의 약 20%를 차지하는 것이고, 에너지 섹터는 10년 전에 비해서 절반으로 감소했다.
데이터 샘플(섹터/산업별 분류) 
94개로 산업 세분화4. 재무 데이터
분류가 완료되었으니, 최종적으로 섹터별 재무 데이터를 간략하게 살펴보자.
- 주식 소유 비중
기관 소유 비중이 가장 높은 섹터는 어디일까? 워런 버핏의 버크셔 해서웨이도 운영하고 있는 '재보험'산업이 92%로 앞도적이었다. 기관들이 좋아할 만큼 안정적인 사업이기 때문인 것 같다. 유틸리티, 종이, 철도, 주택건설 산업이 그 뒤를 이었다.
기관 주식소유 비중 순위- 매출액/당기순이익 상승률
지난 5년간 매출액과 당기순이익 증가율이 높은 곳은 어디일까? 매출액으로는 의약품 산업이 1,2위를 차지했다. 친환경 붐에도 불구하고, 오일/가스 유통업이 그 뒤를 이었다. 당기순이익 기준으로는 조선/해운업이 앞도적인 1위를 보여줬다. 철강, 통신, 반도체 장비, 투자중개업이 뒤를 이었다.
-영업이익률/당기순이익
현재 이익률이 가장 높은 곳은 어디일까? 영업이익률을 기준으로는 담배 산업이 1위를 기록했다. 철도사업, 소프트웨어, 반도체가 그 뒤를 이었다. 당기순이익을 기준으로는 금융산업이 1~3위를 가져갔다. 자본이 거의 필요 없는 사업구조 때문일 것이다. 소프트웨어와 철도산업이 그 뒤를 이었다.
마무리
전 세계의 47,606개 기업의 데이터를 모두 보는 것은 너무 어렵기에 간략하게 알아보았다. 하지만 종종 적음이 많음보다 의사결정에 더 도움이 될 수 있다. 물론 데이터를 얻는 것은 투자의사결정에 중요한 요소이다. 하지만 결국 중요한 것은 그 데이터에서 자신에게 필요한 정보만을 뽑아내는 능력일 것이다. 데이터의 홍수시대에서 이 능력은 더욱더 중요해질 것이다.
*혹시 데이터가 필요하신 분들을 위해서 파일 첨부해 드립니다.
