매출신뢰도 설명 모델 설계(잔차분석) with(KISVALUE & STATA)

감사하게도 중앙대학교 학술처에서 대학계정으로 STATA를 무료로 사용할 수 있도록 결제해주었다.

또한 KISVALUE도 중앙대학교 계정으로 사용할 수 있으니... 이 두 개를 이용해서

유의미한 잔차를 구해 기업의 공시설명 정도를 분석해보고자 한다.

 

PS..먼저 소중히 사용할 기초자료를 제공해주시고 툴 사용방법을 알려주신 교수님께 감사하면서 글을 시작한다.

다운로드 받으면.xls

3.19MB

해당 파일을 키면 온갖 숫자의 항연이다. 여기서의 이 엑셀파일은 앞으로의 STATA 분석 기초자료에 사용될 예정이다.

목표 : 각 숫자가 무엇을 의미하고 어떤과정을 통해 뽑혔는지 한번 분석해보자.

---

1. 사용할 수식과 공식

참고 수식

American Accounting Association에서 제공한 자료인데, 초반부를 살펴보면 기업의 매출(수익)과 채권에 대한 모델을 설명하고 있다.

간단히 요약하면, 이 모델은 보고된 매출을 필요한부분과 선택할 수 있는 부분으로 분리하고, 

이 둘 사이에서 발생하는 차이를 통해 어떻게 자신들의 신용거래와 관련된 결제를 관리하는지 분석하는 방법론이다.

 

따라서 우리는 그 차이를 '잔차'로 표현하고,

잔차의 정도에 따라 얼마나 기업이 매출을 잘 설명하는지 그 정도를 '수치화' 할 수 있다. ( 얼마나 신뢰가 가는지... )

---

2. 사전에 필요한 데이터 소스 다운받기

먼저 KISVALUE에서 데이터를 다운받아야 한다.

키스벨류는  KISVALUE : NICE신용평가정보 운영, 기업제무재표 및 주식시장데이터 분석, 리서치프로그램을 제공한다.

 

kisvalue설치 과정은 생략.

 

1. data library에서 massive download 클릭 ( 우리는 전체 데이터 지표로 통계를 내는 형식의 잔차 비교모듈을 사용할 예정)
2. 비 금융업 선택 ( 유의미한 재고자산과 매출채권에 의거한 매출을 잘 설명하기 위한 모듈에서 금융업은 비적절하다고 생각한다. )
3. “KOSPI, KOSDAQ” 체크 ( 국내기업을 대상으로 비교한다. ) 
4. 재무데이터 클릭해서 원하는 자료 다운로드 → 2010년부터 2022년까지의 자료를 다운 했다.

 

이렇게 산업분류를 해두고 원하는 정보를 연도별로 따로 입력하여 엑셀에 추가한다.

이후 export로 내보내기를 한 엑셀이 위의 엑셀이다.

---

3. STATA 이용하여 데이터 가공하기

STATA 실행하여 불러오기 - 아까 EXPORT한 EXCEL파일 담고 '첫행을 변수로 불러오기' 체크 후 확인

 

엑셀 불러왔으면, Ctrl+9(Do-File 에디터)

내가 작성한 코드들.

 

코드를 작성하고 CTRL+D 로 실행을 하면 된다.

잘 실행되어 데이터가 가공되고 있는것을 확인할 수 있다.

가공된 결과를 엑셀로 내보내기하면

다음과 같은 유의미한 엑셀파일이 출력된다.

 

12.xls

6.79MB

---

4. 엑셀 파일 내에서 2차로 데이터 가공하기.

VBA 데이터 분석을 사용하여 가공했던 기초자료를 2차 가공한다.

 

1. 산업을 C군으로 통일(필터 이용)

2. 코드가 중복되는 것들 제거 ( SORT ADVANCED이용)

3. 데이터 - 데이터분석 - 회귀분석을 클릭

종속과 독립 범위 선택

이후 잔차를 선택 후 확인하면

새로운 시트에 유의미한 잔차결과 출력

 

해당 잔차출력에서 잔차 column만 복사해서 엑셀파일에 붙여넣기 한 후 

잔차 >0 = 조정이 되도록 함수식 삽입

결과

여기서 '조정'에 해당하는 기업은 잔차의 정도가 높기때문에,

기업의 매출설명정도를 잔차로 수치화 하여 분류까지 할 수 있다!