밸류에이션 역사 & 데이터 분석 금융학회 MAPS

겨울방학 모임 진행 방식

모임은 매주 3시간입니다. 1부 75분, 휴식 20분, 2부 85분으로 나눕니다.

서로 생각을 나누고 질문하면서 같이 이해를 넓혀가는 스터디입니다 🙂

📕 1부. 밸류에이션의 역사

오늘날 익숙하게 사용하는 PER, PBR, DCF, ROE 같은 개념들은 처음부터 존재했던 것이 아닙니다. 대공황 이후 100년 동안 투자자들이 호황과 붕괴를 겪으며 하나씩 만들어 낸 것입니다. 공식 자체보다 그 공식이 왜 만들어졌는지를 이해하는 것이 1부의 목표입니다. 한국 시장에서도 통하는지는 2부에서 확인합니다.

어떻게 공부하나요?

• 읽기: 매주 정해진 분량을 읽고 시대별 투자 철학과 밸류에이션 개념이 등장한 배경을 이해합니다.
• 발표: 읽은 내용을 바탕으로 자신의 생각이나 새롭게 배운 내용을 형식 제한 없이 발표합니다.
• 토론: 서로 다른 해석과 관점을 비교하며 밸류에이션과 투자 원칙에 대한 이해를 넓혀갑니다.
• 검증: 1부에서 배운 원칙을 2부에서 실제 한국 시장 데이터에 적용하고 그 유효성과 한계를 함께 살펴봅니다.

커리큘럼은 어떻게 되나요?

매주 정해진 분량(40~75페이지)을 사전에 읽고 모임에 참여합니다.

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교재 · 《버핏의 문법》 · 운영자 정광현(부산에서 경영학을 전공 중인 대학생)이 직접 집필

책 속에서 투자 거장들의 고민과 그들이 발전시켜 온 가치평가의 원리를 함께 살펴봅니다.

📗 2부. 데이터로 검증하기

그 주에 읽은 투자 원칙 하나를 수치 기준으로 바꿔 국내 상장기업 데이터에 적용해 봅니다. 결과가 책의 설명과 다르게 나오면 왜 다른지 따집니다. 숫자로 원칙을 확인하되, 그 숫자가 말해 주지 못하는 부분까지 같이 보려고 합니다.

무엇을 확인하나요?

• 재현: 책에서 배운 원칙을 국내 상장기업의 실제 데이터에 적용해도 비슷한 결과가 나타나는지 확인합니다.
• 비교: 원칙에 따라 구성한 포트폴리오는 시장(KOSPI)보다 좋은 성과를 보였는지 백테스트를 진행합니다.
• 지속성: 그 성과는 여러 시기에 걸쳐 일관되게 나타났을지 따져봅니다.
• 원인: 예상과 다른 결과가 나왔다면 그 차이가 어디서 비롯됐는지 따져 봅니다.

어떻게 진행하나요?

발표는 어떤 방식으로 준비하나요?

데이터 분석이 처음인 분도 부담 없이 도전할 수 있도록 다음과 같은 기본 틀을 제공합니다.

1. 투자 원칙 선정: 해당 주차에 읽은 Part에서 투자 원칙 하나를 선택하고 이를 실제 데이터로 검증할 수 있는 수치 기준으로 바꿔 봅니다. (예: 시가총액이 순유동자산보다 작은 기업 찾기)
2. 데이터 확인: 운영자가 DART 공시와 한국거래소(KRX) 시세를 바탕으로 정리한 국내 상장기업 데이터에서 해당 기준을 충족하는 기업들을 찾아봅니다. 데이터 정리에는 AI 도구를 보조적으로 활용하되 주요 수치는 공시 원문과 대조해 확인합니다.

   AI는 개념을 이해하거나 데이터 정리를 돕는 용도로 활용할 수 있습니다. 다만 직접 자료를 확인하고 분석 결과를 해석하며 스스로 판단하는 과정을 중요하게 생각합니다.

3. 성과 비교: 선정한 기준에 따라 구성한 기업 집단(포트폴리오)의 평균 수익률을 시장(KOSPI)과 비교합니다. 또한 기간에 따라 결과가 어떻게 달라지는지도 함께 살펴봅니다.
4. 분석의 한계: 생존자 편향, 분석 기간의 선택, 거래 비용 등 결과에 영향을 미칠 수 있는 요소들을 살펴보고 이번 분석만으로는 무엇을 알 수 없는지 정리합니다.

매주 다음과 같은 질문을 중심으로 분석하고 토론할 예정입니다.

위 질문은 학습 방향을 보여주기 위한 예시이며 실제 검증 주제는 참여자들의 관심과 데이터 활용 가능성에 따라 달라질 수 있습니다. 1주차에는 운영자가 시범 발표를 진행하며 이후에는 희망자가 관심 있는 원칙을 선정해 발표합니다. 발표 희망자가 없는 주에는 운영자가 직접 진행합니다.

분석 자료와 운영 원칙

• 데이터 출처: 기업의 재무정보는 금융감독원 DART 전자공시시스템을, 주가 및 시세 정보는 한국거래소(KRX) 데이터를 기준으로 활용합니다.
• 데이터 제공: 운영자가 국내 상장기업의 데이터를 엑셀 파일로 정리해 미리 공유합니다. 별도의 코딩 지식 없이 엑셀만으로도 충분히 참여할 수 있으며 파이썬 등 프로그래밍 도구는 희망자에 한해 자유롭게 활용할 수 있습니다. 데이터를 직접 수집하고 싶은 분은 OpenDART에서 무료로 발급받을 수 있는 인증키를 활용하면 됩니다.
• 자율적인 참여: 데이터 검증 발표는 희망자에 한해 진행합니다. 발표하지 않더라도 질문과 토론을 통해 누구나 자유롭게 참여할 수 있습니다.
• 학습 중심의 운영: 분석 결과는 개별 종목의 투자 성과보다 투자 원칙에 따라 구성한 기업 집단(포트폴리오)의 평균과 분포를 중심으로 살펴봅니다. 특정 종목의 매수·매도를 추천하거나 투자 판단을 권유하지 않습니다.

📘 1학기 독서 모임

겨울방학 1단계에 이어 2단계 정규 활동으로, 3월부터 7월 17일까지 월 1회 토요일(회당 약 2시간)에 모여 경제·금융·투자 도서를 함께 읽습니다. 한 달에 한 권을 정해 미리 읽어 오고 1단계와 같은 방식으로 발표와 토론을 합니다. 참석은 회차별로 신청받습니다.

학기 중에는 수업과 시험이 있으니 부담 없이 읽을 수 있는 책을 고릅니다. 방학에 집중해서 공부하고, 학기 중에는 한 달에 한 번 모여 읽는 습관을 이어 가는 구성입니다.

추천 도서 목록

기존 멤버들과 함께 정리한 목록입니다. 이 중에서 매달 읽을 한 권을 참여자들과 함께 정합니다.

• 경제·금융: 《국부론》(애덤 스미스), 《EBS 다큐프라임 자본주의》(EBS 자본주의 제작팀), 《부를 재편하는 금융 대혁명》(마리온 라부·니콜라스 데프렌스), 《불평등의 대가》(조지프 스티글리츠), 《일본의 30년 경험에서 무엇을 배울 것인가》(시라카와 마사아키), 《최소한의 경제공부》(문지웅), 《경제기사 궁금증 300문 300답(2026)》(곽해선)
• 돈·투자: 《워런 버핏의 주주 서한》(워런 버핏·로렌스 커닝햄), 《돈의 속성》(김승호), 《돈의 방정식》(모건 하우절), 《승자의 저주》(리처드 탈러)
• 산업·트렌드: 《트렌드 코리아 2026》(김난도 외), 《진짜 하루만에 이해하는 반도체 산업》(박진성)
• 행동경제학·심리·인문: 《넛지》(리처드 탈러·캐스 선스타인), 《생각에 관한 생각》(대니얼 카너먼), 《인간 본성의 법칙》(로버트 그린)

1학기를 마친 뒤 여름방학에는 희망하는 분과 함께 2기 과정을 준비할 예정입니다.

지난 활동

MAPS는 이번에 새롭게 출범하는 1기 학회입니다. 다만 운영자와 일부 멤버들은 2026년부터 금융공학에 대한 이해를 넓히기 위해 소규모 독서 스터디를 함께 이어왔습니다.

그동안 함께 읽고 토론한 책은 다음 네 권입니다.

• 《그림으로 듣고 고전으로 보는 금융수학》
• 《디지털금융의 이해와 활용》
• 《인공지능 기초수학》
• 《금융 IT와 디지털 대전환》

이 경험을 바탕으로 밸류에이션의 역사와 데이터 분석에 초점을 맞춘 MAPS를 새로 시작합니다.

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

MAPS에서 함께 만들어갈 목표 🌱

6개월 안에 기업의 가치를 정확히 매기는 법을 다 배울 수는 없습니다.

대신 밸류에이션의 역사를 따라가고 그 원리를 한국 시장 데이터로 검증하면서 이런 것들을 해 보려고 합니다.

• 개념의 본질 이해하기: PER, PBR, ROIC, DCF 등의 지표가 왜 등장했고 어떤 상황에서 유용한지 이해하기
• 투자의 역사에서 배우기: 100년의 역사를 통해 기업가치를 평가하는 원칙이 어떻게 발전해 왔는지 살펴보기
• 데이터로 검증하는 경험 쌓기: 공시와 시세 데이터로 원칙을 직접 검증하고 결과를 해석하는 연습하기
• 나만의 투자 관점 기르기: 서로 다른 생각을 비교하고 토론하며 자신만의 투자 논리를 세워보기

어떤 기업이 좋다고 알려주지는 않습니다.
대신 그걸 스스로 판단할 수 있게 되는 것, 그게 이 모임의 목적입니다.

📋 신청 안내

겨울방학 모임은 신년 첫 주와 설 연휴를 제외한 매주 토요일에 진행됩니다. 꾸준히 함께하실 수 있는 분들의 지원을 기다립니다.

📩 선발 일정 안내

학기 말 시험 기간을 고려해 면접은 2026년 2학기 기말고사가 끝난 이후 진행할 예정입니다.

지원서를 제출해 주신 분들께 면접 일정과 진행 방식을 별도로 안내드리겠습니다.

면접은 지식을 평가하기보다 지원 동기와 함께 공부하고 싶은 이유를 편안하게 나누는 자리로 마련할 예정입니다.