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재무 비율은 최고 경영자 (CEO), 최고 재무 책임자 (CFO), 회계사 및 재무 관리자, 내부적으로 회계사 및 보안 분석가가 내부적으로 사용합니다. 관리 팀의 효과를 측정하거나 구매 또는 판매에 대한 회사 주식의 가치를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 비율은 일반적으로 많은 분야에서 인정되며 대량의 정보를 읽기 쉽고 분석 가능한 출력으로 구성 할 수있는 효율적인 방법을 제공합니다. ROE (Return On Equity)는 뛰어난 평가 및 예측 품질을 제공하지만 RNOA (Net Operating Assets)는 ROE를 보완하여 차이를 메우고 경영진의 회사 운영 능력 분석을 지원합니다. 우리는 수치 해석이 경영진의 수익성 창출에 대한 심층적 인 평가를 제공하고 장기적인 미래 성장률에 대한 통찰력을 제공하는 방법을 설명합니다. (자세한 내용 은 ROE를 주시하십시오 .)

튜토리얼: 재무 비율

자기 자본 이익률 (ROE)

ROE는 비즈니스 수익성을 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되고 인식되는 비율 중 하나입니다. 보통 주주에게는 다른 모든 순자본 기부자에 대한 지불을 배제한 후 주주의 자본을 얼마나 효과적으로 관리했는지 나타냅니다.

ROE를 총 자본 수익률에서 도출하고 차별화하려면:

의 총 자본 이익률 = 당기 순이익 평균 총 주식 \ begin {aligned} & \ text {총 주식 수익률} = \ frac { text {Net Income}} { text {Average Total Equity}} \ \ end {aligned} 총 자본 수익 = 평균 총 자산 순이익

그런 다음 일반 주주 측정 값을 정확하게 측정합니다.

의 어란 = 당기 순이익 평균 보통주 \ begin {aligned} & \ text {ROE} = \ frac { text {Net Income}} { text {Average Common Equity}} \ \ end {aligned} ROE = 평균 보통주 순이익

ROE는 중요한 성과 지표이므로 회사의 ROE에 대한 설명을 제공하기 위해 비율을 여러 구성 요소로 나눌 필요가 있습니다. 1919 년 EI du Pont de Nemours & Co.의 임원이 만든 DuPont 모델은 ROE를 두 가지 비율로 나눕니다.

의 어란 = 당기 순이익 보통주 = 당기 순이익 순 매출액 × 순 매출액 보통주 \ begin {aligned} text {ROE} & = \ frac { text {Net Income}} { text {Common Equity}} \ & = \ frac { text {Net Income}} { text {Net Sales }} times \ frac { text {Net Sales}} { text {공통 주}} \ \ end {aligned} ROE = 공통 EquityNet 소득 = 순 SalesNet 소득 × 공통 EquityNet 판매

이는 ROE가 순이익률에 지분 회전율을 곱한 값임을 나타냅니다. 이 모델의 기본 전제는 경영진이 ROE를 높이고 주주의 가치를 높이는 두 가지 옵션이 있음을 의미합니다.

  • 회사의 주식 회전율 증가 및보다 효율적으로 자본 사용 수익성을 높이고 순이익률을 높입니다 (자세한 내용 은 여백에 대한 결론 참조).

자산의 효율성을 높이는 가장 일반적인 방법 중 하나는 자산을 활용하는 것입니다. ROE를 더 많이 분석하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

의 어란 = 당기 순이익 보통주 = 당기 순이익 매상 × 매상 총 자산 × 총 자산 보통주 \ begin {aligned} text {ROE} & = \ frac { text {Net Income}} { text {Common Equity}} \ & = \ frac { text {Net Income}} { text {Sales} } times \ frac { text {Sales}} { text {Total Assets}} times \ frac { text {Total Assets}} { text {공동 지분}} \ \ end {aligned} ROE = Common EquityNet Income = SalesNet Income × Total AssetsSales × Common EquityTotal Assets

ROE의 결함

듀폰 공식은 수년 동안 유용한 것으로 판명되었지만 운영 및 자금 조달 변경에 관한 결정을 분리 할 수 ​​없다는 결점이 있습니다. 예를 들어, ROA (Return On Assets)가 감소했다고 분석가는 레버리지를 사용하여 ROE가 증가하면 회사의 운영 성능이 저하되고 있다고 결론 지을 수 있습니다.

순 운영 자산 (RNOA)에 대한 반품

반면 RNOA는 자금 조달과 운영 결정을 성공적으로 분리하고 그 효과를 측정합니다.

의 RNOA = OI NOA 어디: OI = 세후 영업 이익 NOA = 순 영업 자산 \ begin {aligned} & \ text {RNOA} = \ frac { text {OI}} { text {NOA}} \ & \ textbf {where:} \ & \ text {OI} = \ text {operating 과세 후 소득} \ & \ text {NOA} = \ text {순 영업 자산} \ \ end {aligned} RNOA = NOAOI 여기서: OI = 과세 후 운영 수입 NOA = 순 운영 자산

NOA를 분리함으로써 비율 분석에서 잘못된 결론을 도출 할 수 없으므로 원래 DuPont 모델에서 누락 된 링크를 복구 할 수 있습니다. 구성 요소를 분리하면 부채 수준을 변경해도 운영 자산 (OA), 이자 비용 전 이익 및 RNOA가 변경되지 않습니다.

의 어란 = RNOA + ( FLEV × 전파 ) 어디: FLEV = 재무 레버리지 \ begin {aligned} & \ text {ROE} = \ text {RNOA} + ( text {FLEV} times \ text {Spread}) \ & \ textbf {where:} \ & \ text {FLEV} = \ text {금융 레버리지} \ \ end {aligned} ROE = RNOA + (FLEV × Spread) 여기서: FLEV = 금융 레버리지

또는

의 어란 = 운영 활동에서 복귀 + 비 운영 활동에서 복귀 \ begin {aligned} text {ROE} = & \ \ text {운영 활동에서 복귀} + \\ & \ \ text {비 운영 활동에서 복귀} \ \ end {aligned} ROE = 운영 활동에서 복귀 + 비 운영 활동에서 복귀

회사 비교

RNOA와 ROE를 이해하는 가장 좋은 방법은 여러 회사의 기록 기간을 비교하는 것입니다. 2008 년부터 34 년 동안 계산 된 미국 상장 기업의 평균 ROE는 12.2 %입니다. 이 ROE는 다음 중앙값에 설명 된대로 RNOA에 의해 구동됩니다.

ROE 분해 * ROE = RNOA + (FLEV x 스프레드)
1 사 분위수 (25 번째 백분위 수) 6.3 % 6.0 % 0.05 x 0.5 %
중앙값 (50 번째 백분위 수) 12.2 % 10.3 % 0.40 x 3.3 %
3 분위 (75 번째 백분위 수) 17.6 % 15.6 % 0.93 x 10.3 %

데이터는 일반적으로 회사가 FLEV <1.0으로 표현 된 것처럼 다소 보수적으로 자금을 조달하고 자본 구조에서 자본의 더 큰 부분을 차지함을 보여줍니다. 평균적으로 회사는 3.3 %의 차입금에 대해 긍정적 인 스프레드를 보상받습니다. 그러나 회사의 최저 25 %에서 볼 수 있듯이 항상 그런 것은 아닙니다. 결과에서 가장 중요한 결론은 RNOA가 평균 약 ROE의 84 % (10.3 % / 12.2 %)라는 것입니다. (자세한 내용 은 비율로 신속하게 투자 분석을 참조 하십시오. )

결론

ROE는 회사의 경영 능력을 평가하는 데 사용되는 널리 사용되는 재무 비율입니다. 불행히도, 매년 두 회사 또는 두 회사 간의 비율을 비교하면 이러한 결과만을 기반으로 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다. 듀폰 공식은 운영 및 비 운영 성능을 분리하지 않으며, 레버리지를 사용하여 결과를 잘못 표현할 수 있습니다. (자세한 내용은 ROIC를 사용한 스팟 품질을 참조하십시오 . )

RNOA를 분석하여 모델을 한 단계 더 멀리 가져 가면 운영 기능에 초점을 두어 훨씬 더 명확한 성능 그림을 제공합니다. ROE가 RNOA, FLEV 및 Spread로 분류되면 공식의 출력을 사용하여 장기 미래 성장률을보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

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