ㅇㅇ

(Valuation의 이론들은 따로 정리)

(경제학적인 가정들과 성질들은 정리 안함, no free lunch 등)

(예금자보호 여부 등, 실제 이야기보단, theoretical한 것들 위주로 정리)

(투자론의 이론적인 얘기는 정리 안함)

관련 Links

-CFA L1 FRA(link)

-미국의 금융 역사(link)

-한국의 금융 역사(link)

*Financial Assets

-Fixed Income

-Equity

-Derivatives

*Financial Markets

-Term이 1년 기준으로

-Money Market(만기 1년 미만)

-거래상품:T-bill, CD, 

-특징:highly marketable, low risk

-Capital Market(만기 1년 이상)

-거래상품:T-bond, Corporate Bond, Federal Agency Bond, Municipal Bond,

*Financial Intermediaries

-우리나라 은행은 모두 상업은행형태였었다.

-증권업은 증권회사가 담당

-2007년도에 자본시장법을 제정해서 금융투자회사(투자은행 성격) 탄생

(종합금융회사+증권사+선물회사+자산운용사+신탁회사=금융투자회사)

(은행, 보험을 뺀 나머지 투자회사관련을 모두 모아 규모를 키운 것, 왜냐하면 외국 투자은행(규모가 큰)을 상대하기 위해)

(유예기간이 2년, 고로 2009년도에 시행될 예정이었다.)

-2008년 금융위기로 투자은행 '육성'과 '포기'의 갈림길에 있다.

-자본시장법의 취지에 따라 투자은행이 만들어지긴 할 것이나 규제가 강화되어 만들어질 것으로 본다.

*워크아웃(관련법, 기업구조조정촉진법)

워크아웃이란, 기업이 부채를 갚기 어려울 정도로 힘들 때 채권단('채권단협의회'로 부르며, 부실기업의 경영정상화 여부를 심의, 결정하기 위해 해당기업에 채권이 있는 금융기관들로 구성된 기구)이 주도로 기업 재무구조를 개선하는 제도로, 기업이 부도가 나면 채권자들이 빌려준 돈을 받기 어려우니 기업을 살리는 데 동참하는 것. 워크아웃이 되면, 금융권 채권채무가 동결되며 법정관리와는 다르게 기존 경영진이 유지된다.

워크아웃을 신청한 기업을 살리기 위해 채권단이 하는 일

-부채상환을 늦춰준다.

-빚을 덜어준다.

-출자전환(DES, Debt to Equity Swap) 한다.(대출금을 주식으로 전환)

-신규자금을 투자한다.

따라서 채권자들은 당장은 손해를 입을 수 있지만, 기업회생이 성공할 경우 대출금을 돌려받을 수 있고, 출자전환을 한 경우 주식을 처분하면서 이익을 얻기도 한다.

1. 금호아시아나그룹

조직도:

모기업:금호산업

계열사:금호타이어, 아시아나항공 등

(참고:위키피디아)

워크아웃 시작시기:2010년 1월 6일

원인과 배경:

-2006년에 대우건설, 2008년에 대한통운 인수

-인수할 때 풋백옵션(일정 시점에 주식가격이 보장한 가격만큼 되지 않는다면 기업이 투자자에게 주식을 되사주겠다는 거래)을 넣음

-미국발 금융위기로 주가가 떨어지고 주식투자자들이 풋백옵션을 행사

-부담을 견디지못하고 주요계열사인 금호산업을 워크아웃 신청

-대우건설, 대한통운 매각

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

*법정관리(관련법, 통합도산법)

법정관리란, 법원이 해당 기업을 심사해 회생가능성이 있다고 판단되면 모든 채무를 동결(사용이나 이동이 금지됨)하고 법원이 지정한 제3자가 기업활동을 대신 관리하는 제도(기존관리인유지제도(DIP, Debtor in possession), 재산 유용이나 은닉이 있거나 부실 경영에 중대한 책임이 있을 때를 제외하면 기업회생 과정에 기존 법인 대표자를 관리인으로 선임하는 제도, 를 통해 기존 경영진이 경영을 계속하기도 함), 워크아웃처럼 기업을 회생하기 위한 제도이지만 법원이 관여하는 만큼 제약이 많아 기업을 살리는 마지막 수단으로 인식하는 경우가 많다. DIP를 통해 회생절차를 적극적으로 이용하고 경영 노하우를 활용한다는 도입 취지와 달리, 기존 경영진이 기업의 회생보다는 경영권을 유지하면서 채무탕감이나 이자감면 등 채무재조정을 받기 위한 방편으로 활용하는 사례가 늘면서 비판의 목소리를 받아오고 있다.

1. 극동건설

법정관리 시작시기:2012년 10월 11일 모회사인 웅진홀딩스와 같이 법정관리에 들어감

원인과 배경:

-2007년 8월 웅진그룹이 극동건설을 인수

-금융위기 이후 장기적인 부동산 침체로 인해 유동성위기를 겪게 됨

-모기업 웅진홀딩스에게도 영향을 줘 2012년 9월 27일 법정관리 신청함

-당시 기존 경영진이 경영권 유지를 위해 채권단과의 워크아웃 협의 없이 단독으로 법정관리를 신청한 것이 아니냐는 도덕적 해이 논란

투자은행의 탄생 배경(미국 역사)

-1930년대 이전엔 은행이 증권업, 보험업, 은행업 다했다

-하지만, 대공황을 맞이하면서, 은행의 강력한 투자 말아먹음

-예금자보호가 안됐음

->은행업과 증권업 분리함(글래스-스티걸 법안, 의원이름따서)

(상업은행, 투자은행, 즉 전업주의(전공만 살려라) 도입)

(JP모건은 상업은행, 모건스탠리는 투자은행)

-1990년 말에 호황기

-금융업종간 장벽철폐(즉, 글래스-스티걸 이전으로 돌아감)

-Deregulation의 절정

-겸업주의 도입)

-은행이 증권업 은행업 다하게 됨(골드만삭스, 리만브라더스 등의 투자은행 전성시대)

-2008년 금융위기 후 2010년 볼커 법안 도입

-상업은행 투자은행 기능 분리(regulation)

-전업주의로 회귀

-골드만삭스 모건스탠리 등의 투자은행들은 지주회사형태로 전환

*금융공학과 퀀트

1. 금융공학

:수학적도구를 이용하여 금융시장(현물시장과 파생상품시장)을 분석하는 학문의 분야로서, 경영학, 산업공학, 응용수학 등이 어우러진 융합학문

2. 퀀트

:금융공학기법을 이용하여 금융상품을 개발하는 계량분석가

3. 금융공학

-금융과 공학이 결합된 융합학문

-금융수단의 결합과 분해 혹은 변형과 같은 작업을 하기위하여 공학적인 개념과 접근법으로 금융상품을 분석하는 것, 예:합성 콜매수(주식매수+풋옵션사기=콜옵션, 주식매수:풋옵션 의 비율을 정할 때 금융공학 이용)

-BMS의 옵션가격모형이 금융공학의 시작으로 불림

-금융공학자들은 프로그래밍에 의한 거래(금융시장을 수학적 관점으로만 보고 매매를 함)

-"투자자들은 이성적으로 거래한다"는 전제하에 사전에 잘 짜여진 모형에 따라 기계적으로(심리에 흔들리지 않고) 운용되는 거래기법을 연구

4. 퀀트(Quantitative Analyst의 약자로 계량분석가)

:NASA과학자들이 월가에 진출하여 금융공학을 시작

퀀트가 하는 일

-포트폴리오 보험전략(수익추구+손실제한)

-(주식+풋옵션)

-(콜옵션+채권)

-(주식+채권)

-이러한 조합의 비율을 찾아내는 것을 퀀트들이 함

5.

ETF(주식시장을 그대로 복제한 펀드, 상장지수펀드라한다.)

-레버리지 ETF(주가상승10%이면 +@%)

-인버스 ETF(주가하락10%이면 펀드에서 수익이 나게끔)

이러한 ETF는 파생상품이 반드시 융합됨

(퀀트 스타일의 펀드다.)

*증자

1. 무상증자

:잉여금의 자본전입

예:BS에서 Equity에서 

이익잉여금:기업의 영업활동으로 얻은 이익

자본잉여금:주식발행으로 얻게된 이익

자본금:주식의 액면가

자본잉여금을 자본금에 엎어서 주주들에게 자본잉여금을 나눠주는 방식이 있는데, 그것을 무상증자라 한다.

2. 무상증자의 절차

이사회결의(D일)

->배정기준일공고(기존주주와 새로온 주주을 구분짓는 날짜 기준일)

->배정기준일이후를 권리락(권리가 없어짐)

->증자등기(몇주씩 나눠줬다는 공고)

->신주배정통지(주주들에게 주식 나눠줌)

->신주상장신청(신규상장은 처음으로 거래소에서 거래될 자격을 획득하는거고, 이미상장한 회사가 유무상증자를 통해서 추가적으로 주식을 발행하는 것을 신주상장)

->주권발행, 교부

->신주상장(D+45일)

3. 무상증자는 실질적으로 회사에 자본이 들어오는 것은 아니다.

4. 유상증자

종류:

구주주 배정방식(직접발행, 즉 증권회사가 발행사무를 맡아주는게 아니라는 뜻)(상장회사들은 거의 대부분 이방법 이용)

:기존 주주들에게 우선배정, 기존 주주들이 주식을 안받겠다는 것을 '실권'이라 하고 실권주가 많으면(안팔린 주식이 많다는 것, 자금조달 실패)->이사회에서 처리함

특징:할인율은 마음대로 결정가능

제3자 배정방식:특정인(연고자)에게 배정, 특별법, 정관, 주총특별결의를 거쳐야 한다. 외국자본유치(제1은행이 구조조정이나 위기를 타파해나가기위해 자본이 필요할 때, 거액이 필요해서 국내만으로 커버가 안될 수 있다. 해외에가서 홍보를 했더니 SC가 투자하겠단다), 정부출자(할인율 10%로 제한, 구주주들에게 피해가 갈까봐)

공모

-직접공모:비상장금융기관이 직접공모

-간접공모

-주주우선공모:기존주주에게 기득권, 실권주는 일반공모로

-일반공모:일정이 길지 않고 절차 간단, 할인율 30%(시가의 70%이상으로 주식을 발행해란 소리)

note)구주주배정방식과 간접공모방식의 차이는, 후자는 증권회사가 개입됐다(간접), 증자할 때 비용이 후자가 더 든다. 시간도 후자가 더 많이 걸린다.

5. 구주주배정방식 중심으로 유상증자의 절차

신주발행결의(이사회 결의)->증권신고서제출->증권신고서효력발생이 된다면 투자설명서제출->신주발행공고->주주명부폐쇄->우리사주조합청약->신주배정통지(구주주가 원래 갖고 있던 주식 개수에 비례해서)->확정발행가액통지->주주청약(받고싶은 주주는)->실권주처리->주금납입(청약받은사람한테)을 받고, 주금납입익일(주금납입다음날)에 유상증자효력발생->증자등기->발행실적보고서제출->신주상장

1. (Computing the mean time until a given pattern occurs)

동전 던지기를 반복적으로 시행을 할 때, 다음의 패턴이 처음으로 나오면 시행을 그만 두기로 하자.

"앞뒤앞뒤앞뒤앞"

이때 평균적으로 몇번을 시행해야 하는가?

만약 패턴이 다음으로 바뀐다면, 평균 시행횟수는 어떻게 달라지는가?

"앞앞뒤뒤앞앞뒤"

(link1)(link2)

2. (Secretary Problem)

인사담당자가 N명의 비서 지원자들 중 1명을 고용하기로 한다. 이 때 다음의 가정을 따른다.

(1) 각 지원자들을 한명씩 검토한다.

(2) 검토 후 고용하지 않는다면, 이후에도 절대 고용하지 않는다.(즉, 지원자는 다른 회사로 고용된다고 하자.)

(3) 검토 후 이때까지 만난 비서들의 능력을 대소 비교할 수 있다. 하지만 검토하지 않은 비서의 능력은 검토하기까지는 모른다.

이때, 인사담당자가 지원자들을 검토하는 중, 최고의 능력을 가진 비서를 뽑기 위해선 몇 명쯤 까지 검토하여야 하는가?

(link1)(link2)(link3)

3. (Unexpected dependent variables)

J={w1,w2}

C4=Power set of J

P({w1})=1/2, P({w2})=1/2

(J,C4,P):Probability Measure Space

이 때, X(w1)=0, X(w2)=1로 정의된 rdv X와 Y(w1)=1, Y(w2)=0으로 정의된 rdv Y는 independent이다. 거짓

따라서, independent에 있어서, New variable이 older one과 관계없이 정의된 것 같아도, 잘 따져줘야 한다.

4. (Markov Decision Process with finite horizon, MDP with finite horizon)

reward depending (state, action)이 deterministic인 MDP with finite horizon일 때, reward를 최대로할 sequence of actions를 찾아라.

(link)

5. 

DF(x)<1 for all x in R인 rdv를 독립시행을 계속할 때, 갱신되는 최댓값은 결국 +inf가 되는가? 참

(link)

6. 

DF인 F가 conti일 때, int over R DF(x)F(dx)=1/2

(link)

7. 

X_1, X_2가 rdv이고 iid with common continuous DF인 F, P(X_1<=X_2)=1/2임을 보여라.

(link)

8. (P(limsup E_n)을 구하는 데 있어서 Borel Zero-one Law를 쓰진 못하지만...)

infinite independent fair coin tossing experiment를 생각하자. H_n:={n-th coin tossing results in a head}

B_n := f-intersection from i=1 to i=[log_2 (n)] H_(n+i) where [x]:=floor function

이 때 P(limsup B_n)=1임을 보여라.

9. (Classical Coupon Collecting)

n개의 서로 다른 쿠폰이 uniformly distributed하게 얻어진다고 하자. 

즉, {X_k, k>=1}:iid and uniformly distributed on {1,2,3,...,n}

(a) 

t번의 시행시 모든 종류의 쿠폰들이 적어도 1개씩은 뽑힐 확률은?

(link)

(b)

이 때, n개의 쿠폰을 모두 모으기 위한 최소시행 T_n은 다음을 만족함을 보여라. 

[T_n/{n*ln(n)}] cv in M to 1

(즉, 서로 다른 10,000개의 쿠폰을 모두 모으기 위한 최소시행횟수는 거진 10,000*(ln(10,000)), 약 92,000이다.)

(link)

10. (Pure Birth Process)

{X_k, k>=1}:rdv, ind, nnn, 각각이 l_n>=0을 parameter로 하는 exp-distri라 하자.

X_k는 1마리가 탄생할 때까지 걸리는 시간을 뜻한다.

S_n := sum from k=1 to k=n X_k (n마리가 탄생할 때까지 걸리는 시간)

애초에 1마리가 있다고 가정하자. (탄생한게 아닌, 이미 존재한 객체 1마리)

Y_t := the population size process of the pure birth process

이때, ProbM(explosion)을 구하여라.

(link)

11.(Occupation Times)

{rdv_t,0<=t<=1}, continuous time stochastic process가 어떠한 time interval에서 어떠한 실수값을 몇번 찍을 것인가?

(link)

12. (HGD의 application)

공장주가 25개의 기계를 샀을 때, 10개의 제품을 test했더니 not defective일 때, 총 25개중 6개가 defective일 확률은?

(link)

13. (PD의 application)

전화상담사가 평균적으로 3분마다 5개의 calls를 해결한다. 그리고 1분동안 전화오는 횟수는 PD(lambda)를 따른다.

(a)

다음 1분동안 call이 한통도 없을 확률은?

(link)

(b)

다음 1분동안 at least two calls가 있을 확률은?

(link)

14. (비둘기집의 원리 예)

수열 7,77,777,7777,77777,...중 2003의 배수가 등장함을 증명하여라.

(link)

-Warning

-"복원 추출", "독립 시행"과 관련된 모든 것이 독립인 것은 아님

-

-About Sample Space

-

-About 통계학이란

-Sample(표본)을 이용하여 Population(모집단)의 Characteristic(성질)을 Inference(추론)하는 것

-Inference는 estimation(추정)과 hypothesis test(검정)으로 이루어짐

-prediction(or forecasting, 예측)은 대게 시간이 지나면 실제값이 알려지나 안 알려질 수도 있다.

-population은 '필요한 정보'가 무엇이고 '얻을 수 있는 정보'가 무엇인지에 달려있다.

-통계학의 주요과제는 통계적 추론의 목적에 적합한 통계량(statistic)을 찾은 다음, 그 분포(표본분포, 통계량의 분포)를 구하는 것인데, 이 때 likelihood function이 핵심적인 역할을 한다. (sample {Z1,...,Z_n}이 iid인 경우)

LF는 통계량의 분포를 구하는데에만 쓰이는 게 아니라, 적합한 통계량을 찾는데에도 쓰인다.

-statistic:Z1,Z2,...,Zn의 함수

-추정용 statistic을 estimator라 하고

-검정용 statistic을 test statistic이라 한다.

-About Sample

-sample이 다음의 가정을 만족할 때, 다루기 쉬운 표본(이론적으로 의미있는 결과를 얻을 수 있는)이 된다. 이 때를 random sample이라 한다.

-sample은 population의 부분집합이다.(비복원 추출임을 함의하고 있음)

-sample은 무작위로 추출한다.

-population의 크기가 inf로 간주한다.(sample의 크기가 population에 비해 매우 작다.)

(그래야 비복원추출을 복원추출로 간주할 수 있어서 수학적 편의를 얻는다.)

(별말 없이 sample을 언급할 경우 random sample을 가리킨다.)

-Sample을 표현하는 방법에는

-{Z1,Z2,...,Zn}, 각각은 모집단의 분포와 같지만, 서로 독립은 아니다.

(기본적으로 비복원 추출이기때문)

(n<<N이면 독립으로 간주가능)

(복원 추출이었으면 각각은 모집단의 분포와 같으며 서로 독립이 된다.)

-{Z1,Z2,...,Zn}, 각각이 모집단의 분포와 같고, iid이면 LF로 joint분포가 간단해짐

-observed(or realized) sample의 표현은 {z1,z2,...,zn}으로 나타낸다.(각각은 real number)

-특징

-모집단의 분포가 연속이면 복원과 비복원의 차이는 없어진다.(연속은 uncountable개)

-모집단의 분포가 연속이면 표본 {Z1,Z2,...,Zn}에서 n이 아무리 크더라도 Z1,...,Zn은 iid이다.

-Sample Distribution

-정의:크기가 n인 표본 {Z1,Z2,...,Zn}에서 통계량(표본평균, 표본분산 등)의 분포를 표본분포라 한다.

-표본평균의 분포(모분포의 평균을 mu, 모분포의 표준편차를 sigma라 하자.)

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}의 각각이 동일한 분포를 갖되 iid가 아니면 표본평균의 분포를 구하기 쉽지않고 중심극한정리도 이용 못함

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}이 복원인 경우(iid)

-표본평균의 평균은 mu

-표본평균의 분산은 (sigma)^2/n

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}이 비복원인 경우(not ind)

-표본평균의 평균은 mu

-표본평균의 분산은 [(sigma)^2/n]*[(N-n)/(N-1)], N은 모집단의 크기

-n<<N, or 복원 or 연속 모분포인 경우(iid)

-(Law of Large Number)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu이면 lim (sum Zi/)/n = mu w.p.1

-(Strong Law of Large Number)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu, MGF(Z1)(t) is finite for |t|<=T for some T>=0이면 lim (sum Zi)/n = mu w.p.1

-(Central Limit Theorem)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu, V[Z1]=sigma^2 이면 sum Z_i는 n이 클수록 ND(n*mu,n*sigma^2)에 asymptotically approximated

(모분포를 몰라도 표본평균의 분포를 안다는게 가장 핵심)

-표본평균*(표본의 크기)는 martingale되므로 martingale성질 이용 가능, 예를 들면 Azuma's Inequality

-

-About Distribution

-DF, PDF 등의 성질

-DF의 정의:R(std)->[0,1], right-conti, inc, F(-inf)=0, F(inf)=1

-DF의 motive, environment는 sample space는 R(std), C4가 C4(TS)일 때, Probability Measure가 있을 때의 얘기

-DF의 성질

-right-conti

-{x in R s.t. DF(x)>=y} is closed in R(std)

-conti이면 uni conti도 됨

-DF가 Probability Measure on (R(std), C4(TS))를 정의할 수 있다. using Lebesgue Measure on (0,1]

-DF가 있으면 left-conti inverse of DF(DF^(-1)라 하자)를 생각할 수 있다.

-DF^(-1)의 성질

-DF^(-1):(0,1)->R(std)

-inc

-left-conti

-DF(DF^(-1)(y))>=y

-DF(x)>=y iff x>=DF^(-1)(y)

-for E in C4(R(std)), the inverse image of E of DF^(-1) is in C4(TS), TS=(0,1] as subspace of R(std) 

-복원추출 관련 분포

-Bernoulli-Distr

-의미:rdv가 0,1(일반적으론 2개의 값)만 가질 때의 distribution 

-확률 구할 때:0, 1만 주어지면 됨

-Binomial-Distr

-의미:동일한 그리고 독립인 시행을 n번 했을 때 사건 A가 발생하는 횟수의 distribution

-확률 구할 때:n(총 시행 횟수), k(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A)가 주어져야됨

-Geometric-Distr

-의미:첫번째 사건 A가 일어날 때까지 시행하는 독립시행의 횟수의 distribution

-확률 구할 때:k(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A) 주어지면 됨

-Negative Binomial-Distr

-의미:사건 A가 일어난 횟수가 n번이 될 때까지 시행하는 독립시행의 횟수(적어도 n)의 distribution

(사건 A가 n번 나오는 순간, 더이상의 시행은 없는 상황)

-확률 구할 때:n(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A) 주어지면 됨

-Uniform-Distr

-의미:n회의 독립시행에서 단 한번 사건 A가 일어났다고 했을 때, A가 발생한 시행의 분포, 이 경우 1/n으로 동일(link)

-Multinomial-Distr

-의미:n회의 독립시행에서, n=사건A1일어난 횟수+사건A2일어난 횟수+...+사건Ak일어난 횟수=j1+j2+...+jk, (j1,j2,...,jk)의 분포

(Binomial-Distr는 n=사건A일어난 횟수+사건A^C일어난 횟수 인 경우다. 따라서 Binomial은 Multinomial의 특수한 경우)

-비복원추출 관련 분포

-Hypergeometric-Distr

-의미:n회의 비복원 추출시, 사건A가 일어난 횟수의 distribution

-Negative Hypergeometric-Distr

-의미:사건A가 일어난 횟수가 n이 될 때 까지의 시행횟수(추출 횟수)의 distribution

-Multivariate Hypergeometric-Distr

-의미:n회의 비복원 추출시, n=사건A1일어난 횟수+...+사건Ak일어난 횟수=j1+...+jk, (j1,j2,...,jk)의 분포

note:

Binomial<->Hypergeometric(복원이냐 비복원이냐)

Binomial<->Negative Binomial(총 시행횟수:fixed이고 일어난횟수 관심<->일어난 횟수:fixed이고 시행횟수 관심)

Binomial<->Multinomial(사건A만 관심<->여럿 사건 관심)

Hypergeometric<->Negative Hypergeometric(시행횟수:fixed, 일어난횟수 관심<->일어난 횟수:fixed, 시행횟수 관심)

Hypergeometric<->Multivariate Hypergeo(사건 A만 관심<->여럿 사건 관심)

Multinomial<->Multivariate Hypergeo(복원이냐 비복원이냐)

...비교하며 이해하고 외우기 필요

-Poisson Process 관련 Distribution

-포아송 분포(Poisson-Distr)

-의의:continuous variable T상에서(시간, 면적, 공간 등) random하게 발생하는 discrete 사건을 묘사할 때 활용

-의미:fixed:T>0, lambda>0일 때, dt마다 1회 시행, 즉 총 n(=T/dt)회 독립시행, 이 때 1회 시행에서 사건 A가 일어날 확률을 p(=lambda*dt)라 할 때, T시간동안 사건 A가 일어난 횟수의 확률분포를 가리킨다.(n->inf일 때)

-지수 분포(Exp-Distr)

-의미:Poisson Process에서 첫 사건A가 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포

-Erlang 분포(Erlang-Distr)

-의미:Poisson Process에서 사건 A가 n번째 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포

-Gamma 분포(Gamma-Distr)

-의미:Poisson Process에서 사건 A가 x번째 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포(x는 실수)

(이때 gamma function필요, 실수!을 위해)

-Continuous Uniform Distr(Conti Uniform-Distr)

-의미:(0,s)동안에 한번 사건 A가 발생했을 시, (T,T+dt)에서 발생했을 확률은 모든 (T,T+dt)에 대해서 dt/s로 동일한, T의 분포

-Beta 분포(Beta-Distr)

-의미:(0,s)동안에 사건 A가 x1+x2-1번 발생시 (T,T+dt)에서 x1번째 A가 발생할 확률을 가진 시간 T의 분포

(dt->0, x1,x2는 양의 실수이고 이 때 실수!을 위해 gamma function필요)

(s=1일 때의 분포를 Standard beta 분포라 한다.)

-Normal Distribution(ND)

-의미:{Z_1,...,Z_n}이 iid이고 E[Z_1]<inf, V[Z_1]<inf일 때, Sample mean은 ND(E[Z_1],V[Z_1]/n)을 따른다.

(Z_1이 무슨 분포이든 상관없다.)

-ND의 pdf의 성질, X~ND(E[X],V[X])일 때

-E[X]+SD[X]에서 변곡점을 갖는다.

-X=E[X]에서 선대칭

-ND와 관련 분포

-Chi-Squared-Distr

-의미:

-Gamma-Distr의 특수한 경우로도 볼 수 있다.

-F-Distr

-의미:

-t-Distr

-의미:

-F-Distr의 특수한 경우로도 볼 수 있다.

-About Binary Data

-3M이 중요하지 않음

-범주별로 몇명인게 아는 것이 중요하다.

-About MGF

-의의:적분보다 미분이 쉽다. 일단 한번 적분하면(MGF구하면) 미분으로써 n-th moment을 다 구할 수 있다.

-성질

-Z1과 Z2가 ind일 때, MGF(Z1+Z2)=MGF(Z1)*MGF(Z2)

-

-About 통계량 계산, 의의

-평균과 기댓값의 차이

-평균은, 총 변량/총 개수

-기댓값은 확률변수가 가질 값의 가중치인 확률을 곱해서 모두 더해 놓은 것

-둘이 같을 수도 있으나 태생이 다름

-평균과 중앙값(median)

-N개의 data, z_1<z_2<...<z_N이라 하고 각각이 발생할 확률이 1/N으로 같다고 하자. 

-이때 z의 평균은 z_i들로부터의 거리를 제곱한 값의 합이 최소가 되는 값이다.

-이때 z의 중앙값은 z_i들로부터의 거리의 절댓값의 합이 최소가 되는 값이다.

(N이 홀수이면 중앙값은 z_{(N+1)/2}이고 N이 짝수일 땐 관례상, z_(N/2)와 z_{(N/2)+1}의 평균으로 정의한다.

-Z1과 Z2가 ind일 때

-E(Z1Z2)=E(Z1)E(Z2)

-cov(Z1,Z2)=0 (역은 성립 안함)

(특별히 Z1과 Z2가 Normal일땐 역이 성립)

-Z1과 Z2가 not ind일 때

-(Cauchy-Schwartz Inequality)E[Z1Z2]<={E[(Z_1)^2]*E[(Z_2)^2]}^(1/2)

-V(Z1+Z2+Z3+...+Zn)=sum over i,j cov(Zi,Zj)=sum V(Zn) + sum over i≠j cov(Zi,Zj)

-V(aZ1+bZ2)=a^2V(Z1)+b^2V(Z2)+2abcov(Z1,Z2)

-V(aZ1-bZ2)=a^2V(Z1)+b^2V(Z2)-2abcov(Z1,Z2)

(X=Y1+Y2, A에 투자, B에 투자한 금액이 각각 1억이고 1년 뒤 Y1,Y2억이 된다 했을 때를 생각하면, 투자할 때 cov(Y1,Y2)<0인 곳에 투자를 해야 V(X)가 작아진다. 즉 risk가 작아진다.)

-cov(Z1,Z2)=E[(Z1-E(Z1))(Z2-E(Z2))]=E(Z1Z2)-E(Z1)E(Z2), 중간의 식으로 cov의 의미를 생각할 수 있다.

-cov(Z,Z)=V(Z), 따라서 분산은 cov의 일종을 볼 수 있다.

-cov(sum a_i X_i, sum b_j Y_j)=sum sum a_i b_j cov(X_i, Y_j)가 성립

(i와 j의 ending index가 같을 때, cov(sum a_i X_i, sum b_j Y_j)=0 iff sum a_i b_i =0, 이때 sum a_i X_i와 sum b_j Y_j가 orthogonal이라고 통계학에선 부른다.)  

-cor(Z1,Z2)=cov(Z1,Z2)/[SD(Z1)*SD(Z2)]

(cor은 Z1과 Z2의 선형종속성의 척도, |cor|가 1에 가까울수록 Z1과 Z2는 선형종속에 가까움, i.e. Z1=aZ2+b꼴에 가까움)

(Z1=aZ2+b, a가 양수이면 cor(Z1,Z2)=1, a가 음수이면 cor(Z1,Z2)=(-1))

-About Regression

-의의:(curse of dimensionality)모집단을 여러 요인으로 분류하다보면 sub집단의 개수가 (요인, 기준 마다 기하급수적으로) 증가한다. 회귀분석을 통해 y(피설명변수)의 x_n(설명변수)들 중에서 하나의 설명변수의 dependence를 조사할 수 있다.

-기본적인 가정:

-모든 data는 측정시에 error가 발생한다. 따라서 Error term이 반드시 필요

-

-구체적인 쓰임새:

-Valuation

-각종 지표의 작성

-각종 제도, 정책의 효과 분석

-Modelling에서의 기본적인 문제

-설명변수들의 개수(가급적 중요한 설명변수만을 고려, parsimoniousness)

-한 설명변수가 피설명변수에 미치는 순수한 영향만을 식별해낼 수 있는지의 여부(각 다른 객체별로 x_n들이 충분히 다양한 값을 가짐으로써 해결됨, enough variation)

-model 설정의 문제(예를 들면, linear regression에서 x_1의 값마다 x_2의 계수가 달라진다면...)

-

-Linear Regression

-가정(7개)

-Linearity

-Full rank

-exogeneity

-homoscedasticity

-independence of errors

-data generation

-normal distribution

-Simple Linear Regression

-가정(4개)

-linearity

-exogeneity assumption

-homoscedasticity

-independence of errors

-방법

-OLS

-About Inference

-About Estimate

-About MLE

-MLE(estimator)인 LF가 최대가 되게끔 하는 domain의 값을 MLE(estimate)라 한다.

-About Hypothesis Testing

-About LRT

-LF(x)/L_max가 significance level보다 이상이면 X=x라는 주장을 받아들인다.

-About Conditional ~~~

-About Conditional Expectation

-Conditional Expectation을 알 경우 전체 Expectation을 구할 수 있음

(1반과 2반의 평균과 학생수를 알면 1반+2반 전체의 평균을 구할 수 있단 소리)

(Conditional variance는 위와 같은 성질이 만족하지 않음)

(반대로 E[Z]구함에 있어서 E[Z|X]를 이용할 수도 있다. unconditional mean=mean of conditional mean)

-E[Z1|Z2]:rdv, Z2->R->R

-E[Z1+Z2|Z3]=E[Z1|Z3]+E[Z2|Z3]

-E[aZ1|Z2]=aE[Z1|Z2]

-E[Z|Z]=Z

-E[Z1|Z1,Z2]=E[Z1], E[Z1|Z2,f(Z2)]=E[Z1|Z2]

-(unconditional mean=mean of conditional mean)E[E[Z1|Z2]]=E[Z1]

-E[E[Z1|Z2,Z3]]=E[Z1|Z2], E[E[Z1|Z2]|Z2,Z3]=E[Z1|Z2]

-V[Z1]=E[V[Z1|Z2]]+V[E[Z1|Z2]]

-About Markov Chains

-Discrete-time

-Continuous-time

-About Process

-Counting Process{N(t):t>=0}

-정의:[0,t]까지 사건 A가 일어난 횟수가 N(t)

-몇가지 용어들

-N(t)가 independent increments:for any two disjoint time intervals I1,I2, 각각에서 A가 일어난 횟수는 independent

-N(t)가 stationary increments:사건 A가 일어난 횟수의 distribution on any interval은 interval의 길이에만 dependent(interval의 위치와는 independent)

(즉 N(t2+s)-N(t1+s)와 N(t2)-N(t1)의 distribution이 같음, t1<t2, s>0)

-성질

-N(t)>=0

-N(t) integer valued

-t1<t2이면 N(t1)<N(t2)

-t1<t2이면 N(t2)-N(t1)은 (t1,t2]에 일어난 횟수

-Poisson Process with lambda>0

-정의:counting process N(t)가 N(0)=0 and independent increments and 길이가 t인 interval에서 사건 A가 일어난 횟수가 poisson distributed with mean (lambda*t)인 counting process을 Poisson Process라 한다.

-성질

-counting process의 성질들을 만족한다.

-stationary increments

-counting process N(t)가 poisson process with lambda>0 

iff N(0)=0, stationary increments, independent increments, P{N(h)=1}=lambda*h+o(h), P{N(h)>=2}=o(h)

(이 성질로써 어떠한 counting process가 poisson process인지 확인 하기 쉬워짐)

-Markov Process, discrete-time

-정의:Stochastic Process {Z_n}이, P(Z_(n)=j_(n)|Z_(n-1)=j_(n-1),...,Z_0=j_0)=P(Z_(n)=j_(n)|Z_(n-1)=j_(n-1))을 만족할 때, {Z_n}을 Markov Process라 한다.

-성질:

-어떤 Stochastic Process가 Independent Increments라면, Markov Process가 된다.

(역은 성립 안함)

- 

-Continuous time stochastic process

-{Z_t, t>=0}가 continuous time stochastic process on the probability space (J,C4,M) whose paths are continuous인 경우, rdv_1:(J,C4)->[0,inf)가 있다면 Z_rdv_1는 rdv가 된다. P(rdv_1<inf)=1이라는게 중요

({Z_n,N>=1}가 discrete time stochastic process on the probability space(J,C4,M)인 경우도 rdv_1:(J,C4)->[0,inf)라면 Z_rdv_1도 rdv가 된다. P(rdv_1<inf)=1이라는게 중요

-About Martingale({Z_n}:martingale일 때)

-for 1<=k<n, E[Z_n|Z_1,Z_2,...,,Z_k]=Z_k  

-E[Z_n]=E[Z_(n-1)]=...=E[Z1]    

-f:R->R, convex, {f(Z_n)}은 submartingale

(따라서 {|Z_n|}, {(Z_n)^2}은 submartingale됨)

-for any eps>0 and any fixed n in N, 

P(max{|Z_1|,...,|Z_n|}>eps)<=E[|Z_n|]/(eps)

P(max{|Z_1|,...,|Z_n|}>eps)<=E[(Z_n)^2]/(eps)^2

-n<m에 대해 E[Z_n * Z_m]=E[(Z_n)^2]

-(Martingale Convergence Theorem)

:{Z_n}에 대해 sup over n {E[(Z_n)^2]}<=M<inf for some M>=0이면 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1

-(Extended Martingale Convergence Theorem)

:{Z_n}에 대해 sup oover n {E[|Z_n|]<=M<inf for some M>=0이면 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1

(따라서 nnn martingale은 반드시 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1)

-(Azuma's Inequality)

:Z_0=E[Z_1]=mu, -α_i <= Z_i - Z_(i-1) <= β_i for some α_i, β_i >=0 for any a>0이면

P(Z_n - mu >= a)<=exp((-2a^2)/f-sum from i=1 to i=n (α_i+β_i)^2)

P(Z_n - mu <= -a)<=exp((-2a^2)/f-sum from i=1 to i=n (α_i+β_i)^2)

-N:random time이 주어지면

-Z_N = Z_1 * indi_{N=1} +Z_2 * indi_{N=2} +....

-bar{Z_n} - Z_N = [bar{Z_n} - Z_N]*indi_{n<N}

-stopped process {bar{Z_n}}도 martingale이다.

(따라서 E[bar{Z_n}]=E[bar{Z_(n-1)}]=...=E[bar{Z_1}]=E[Z_1]이다.)

-N:stopping time이기도 할 때

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-N:bdd w.p.1이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-submartingale관련({Z_n}이 submartingale이라 하자)

-E[Z_n]>=E[Z_(n-1)]>=...>=E[Z1]

-{Y_n}:martingale일 때, f:R->R, convex, {f(Y_n)}은 submartingale

-따라서 {|Y_n|}, {(Y_n)^2}은 submartingale됨

-(Kolmogorov's Inequality)for any eps>0 and {Z_n}:nnn submartingale, P{max{Z_1,...,Z_n}>eps}<=E[Z_n]/eps

-{Z_n}:submartingale일 때, te {X_n}, {Y_n} s.t. Z_n=X_n+Y_n, {X_n}:martingale, {Y_n}:inc

-N이 stopping time일 때

-bar{Z_n}:submartingale

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 E[Z_N]>=E[Z_1]

-N:bdd w.p.1 by (n_0)이면 E[Z_(n_0)]>=E[Z_N]>=E[Z_1]

-E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 E[Z_N]>=E[Z_1]

-supermartingale관련

-E[Z_n]<=E[Z_(n-1)]<=...<=E[Z1]

-N이 stopping time일 때

-bar{Z_n}:supermartingale

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

-N:bdd w.p.1이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

-Martingale의 example

-{Z_n}:iid, E[Z_n]=0, E[|Z_n|]<inf일 때, 처음부터 n까지 합

-{Z_n}:iid, E[Z_n]=1, E[|Z_n|]<inf일 때, 처음부터 n까지 곱

-(Branching Process)

{X_i^n}:number of offsprings that i-th individual of (n-1)-th generation produces

{X_i^n}:iid, 

E[X_i^n]=m>0, X_0:RV, E[X_0]<inf일 때,

Y_n=sum from i=1 to i=n-1, Y_i^n

Z_n=Y_n/m^n일 때

-{Z_n}은 Martingale

-lim Z_n은 exist and finite w.p.1, Z_inf라 하자.

-for large n, Y_n is approximated by m^n*(Z_inf)

-(Doob Martingale)

X:rdv

E[|X|]<inf

{Y_n}:rdv

Z_n=E[X|Y1,Y2,...,Yn]일 때

{Z_n}:Martingale

(n이 커질수록 정보양이 더 많아지는 Process이다. 이런 식을 Filteration이라 한다.)

-D-Martingale성질

-{Z_n}:D-Martingale iff {Z_n}:uni-integrable

-

{X_n}:rdv

E[|X_n|]<inf

Y_1=X_1 - E[X_1]

Y_n=X_n - E[X_n|X_1,...,X_(n-1)] for n=2,3,...

Z_n=sum from i=1 to i=n Y_i

{Z_n}은 Martingale

-About Random time, Stopping Time

-N이 Stopping Time for {Z_n}일 때

-lim_n->inf bar{Z_n}=Z_N w.p.1

-X:rdv with E[|X|]<inf일 때, limE[X*indi_{N>n}]=0

-(Wald's Equation)

:{Z_n}:iid, E[Z_n]<inf이고 N:stopping time for {Z_n} with E[N]<inf이면 E[sum from i=1 to i=N Z_i]=E[N]*E[Z_1]

(P(N<inf)=1보다 E[N]<inf가 강한 조건이다.)

-Random time의 Example

-

{X_n}:t=n일 때, coin tossing, 앞이면 +100, 뒤면 -100,

Z_n=sum from i=1 to i=n X_i

N:the first time that Z_n hits 1000

N은 random time for {Z_n}이고 stopping time도 됨

Probability, Statistics, and Process

-About Random Variable(rdv:(J1,C4(J1))->(R(std),C4(TS)), Z라 표현, ((ETR,C4(TS))에서도 다룰 때가 있음))

-Z는 MF이다. MF성질 다 만족

-rdv충분조건

-monotone이면 rdv이다.

-(R(std),C4(TS))에서 C4(TS)의 generating set에 대해서만 판단해도 됨

-정의역이 metric space인 경우, rdv가 conti이면 MF됨

-conti(rdv):rdv됨, 특히 rdv_1+rdv_2 같은 것도 rdv

-sup rdv_n, inf rdv_n, limsup(rdv_n), liminf(rdv_n) 모두 MF가 된다.(ETR,C4(TS))

-{x in J1 s.t. lim rdv_n(x) exists}는 C4(J1)의 원소이다.

-C4(rdv)

-정의:rdv가 rdv되게끔 하는 smallest C4 of subsets of J1

-C4(rdv_i)란, rdv_i들 모두가 rdv가 되게끔 하는 smallest C4 of subsets of J1(rdv_i들의 정의역은 모두 같을 때 논의)

-성질

-C4(rdv)<C4(1)

-for C:collection of subsets of R s.t. C4(C)=C4(TS) of R, C4(rdv^(-1)(C))=C4(rdv) 

-P(|Z|<inf)=1이면 for any eps>0, te bdd rdv Y s.t. P(Z ≠ Y)<e

-(Approximation by Simple Functions)(S_n을 seq of simple function이라 하자.)

-nnn rdv가 있으면 te {S_n} s.t. nnn and pt cv to rdv

-게다가 {S_n}은 rdv가 bdd인 J1의 subset에서는 uni cv하게 됨

-(J1,C4(J1))에 sf-M가 있었다면, {S_n}을 finite support인 걸로 잡을 수 있음

-rdv가 있으면 te {S_n} s.t. 0<=|S_1|<=|S_2|<=...<=|rdv| and pt cv to rdv

-게다가 {S_n}은 rdv가 bdd인 J1의 subset에서는 uni cv하게 됨

-(Jensen's Inequality)f:R->R, convex이면 E[f(Z)]>=f(E[Z])

(Conditional Expectation에도 적용가능)

-(Markov's Inequality)P(|Z|>x)<=E[|Z|]/x

-Z:integrable iff E[|Z|]<inf iff lim n->inf E[|Z|*indi_{|Z|>n}]=0

(Z:integrable가 P(|Z|<inf)=1보다 강한 조건이다.)

-{Z_n}:uni-integrable iff lim n->inf sup over k E[|Z_k|*indi_{|Z_k|>n}]=0 iff {Z_n}:D-Martingale

-{Z_n}:uni-integrable이면

-te M>=0  s.t. E[|Z_n|]<=M for all n

-게다가 lim n->inf Z_n = Z w.p.1이면({Z_n}이 martingale이면 Martingale Convergence Theorem에 의해 됨)

-Z도 integrable이고

-E[Z_n]->E[Z]

-E[|Z_n - Z|]->0(이것이 바로 위의 2개를 imply함) 

-(J1,C4(J1))=(R(std),C4(TS))인 경우

-Probability Measure induced by DF라면 {all atoms}={{x} in R s.t. DF(x)-DF(x-)>0}

-About Random Vector((J1,C4(J1))->(R^n,C4(TS)), F라 표현, coordinate function은 F1,F2,...로 표현)

-F가 MF이다. 따라서 MF의 성질을 따름

(예를 들면 F가 Random Vector iff F1, F2, ..., Fn이 rdv)

-C4(F)=C4(F1, F2, ..., Fn)

-About Probability Measure

-f-M이다.

-(J,C4)에서 Probability M1, Probability M2가 있을 때, C={E in C4 s.t. M1(E)=M2(E)}는 LC된다.

-(J,C4)에서 Probability M1, Probability M2가 있을 때, C가 PC이고, M1=M2 on C이면 M1=M2 on C4(C)

(즉 (R(std), C4(TS))에서 C4(TS)의 PC인 subcollection에서 M1과 M2가 서로 같으면 M1=M2 on C4(TS))

(구체적으론 DF1 from M1과 DF2 from M2가 같으면 M1=M2 on C4(TS))

(따라서 Probability Measure M on (R(std), C4(TS))는 DF에 의해 uniquely determined)

-for {E_n} in (J,C4,M) s.t. M(E_n)=1, M(c-intersection E_n)=1

-몇가지 examples

-sample space J=countable, C4=P(J), 

-About Distribution Function, DF, PDF

-DF의 정의:R(std)->[0,1], right-conti, inc, F(-inf)=0, F(inf)=1

-DF의 motive, environment는 sample space는 R(std), C4가 C4(TS)일 때, Probability Measure가 있을 때의 얘기

-DF의 성질

-right-conti

-{x in R s.t. DF(x)>=y} is closed in R(std)

-conti이면 uni conti도 됨

-DF가 Probability Measure on (R(std), C4(TS))를 정의할 수 있다. using Lebesgue Measure on (0,1]

-DF가 있으면 left-conti inverse of DF(DF^(-1)라 하자)를 생각할 수 있다.

-DF^(-1)의 성질

-DF^(-1):(0,1)->R(std)

-inc

-left-conti

-DF(DF^(-1)(y))>=y

-DF(x)>=y iff x>=DF^(-1)(y)

-for E in C4(R(std)), the inverse image of E of DF^(-1) is in C4(TS), TS=(0,1] as subspace of R(std) 

-About MGF

-의의:적분보다 미분이 쉽다. 일단 한번 적분하면(MGF구하면) 미분으로써 n-th moment을 다 구할 수 있다.

-성질

-Z1과 Z2가 ind일 때, MGF(Z1+Z2)=MGF(Z1)*MGF(Z2)

-복원추출 관련 분포

-Bernoulli-Distr

-의미:rdv가 0,1(일반적으론 2개의 값)만 가질 때의 distribution 

-확률 구할 때:0, 1만 주어지면 됨

-Binomial-Distr

-의미:동일한 그리고 독립인 시행을 n번 했을 때 사건 A가 발생하는 횟수의 distribution

-확률 구할 때:n(총 시행 횟수), k(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A)가 주어져야됨

-Geometric-Distr

-의미:첫번째 사건 A가 일어날 때까지 시행하는 독립시행의 횟수의 distribution

-확률 구할 때:k(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A) 주어지면 됨

-Negative Binomial-Distr

-의미:사건 A가 일어난 횟수가 n번이 될 때까지 시행하는 독립시행의 횟수(적어도 n)의 distribution

(사건 A가 n번 나오는 순간, 더이상의 시행은 없는 상황)

-확률 구할 때:n(관심 횟수), P(1번 시행에서 사건A) 주어지면 됨

-Uniform-Distr

-의미:n회의 독립시행에서 단 한번 사건 A가 일어났다고 했을 때, A가 발생한 시행의 분포, 이 경우 1/n으로 동일(link)

-Multinomial-Distr

-의미:n회의 독립시행에서, n=사건A1일어난 횟수+사건A2일어난 횟수+...+사건Ak일어난 횟수=j1+j2+...+jk, (j1,j2,...,jk)의 분포

(Binomial-Distr는 n=사건A일어난 횟수+사건A^C일어난 횟수 인 경우다. 따라서 Binomial은 Multinomial의 특수한 경우)

-비복원추출 관련 분포

-Hypergeometric-Distr

-의미:n회의 비복원 추출시, 사건A가 일어난 횟수의 distribution

-Negative Hypergeometric-Distr

-의미:사건A가 일어난 횟수가 n이 될 때 까지의 시행횟수(추출 횟수)의 distribution

-Multivariate Hypergeometric-Distr

-의미:n회의 비복원 추출시, n=사건A1일어난 횟수+...+사건Ak일어난 횟수=j1+...+jk, (j1,j2,...,jk)의 분포

note:

Binomial<->Hypergeometric(복원이냐 비복원이냐)

Binomial<->Negative Binomial(총 시행횟수:fixed이고 일어난횟수 관심<->일어난 횟수:fixed이고 시행횟수 관심)

Binomial<->Multinomial(사건A만 관심<->여럿 사건 관심)

Hypergeometric<->Negative Hypergeometric(시행횟수:fixed, 일어난횟수 관심<->일어난 횟수:fixed, 시행횟수 관심)

Hypergeometric<->Multivariate Hypergeo(사건 A만 관심<->여럿 사건 관심)

Multinomial<->Multivariate Hypergeo(복원이냐 비복원이냐)

...비교하며 이해하고 외우기 필요

-Poisson Process 관련 Distribution

-포아송 분포(Poisson-Distr)

-의의:continuous variable T상에서(시간, 면적, 공간 등) random하게 발생하는 discrete 사건을 묘사할 때 활용

-의미:fixed:T>0, lambda>0일 때, dt마다 1회 시행, 즉 총 n(=T/dt)회 독립시행, 이 때 1회 시행에서 사건 A가 일어날 확률을 p(=lambda*dt)라 할 때, T시간동안 사건 A가 일어난 횟수의 확률분포를 가리킨다.(n->inf일 때)

-지수 분포(Exp-Distr)

-의미:Poisson Process에서 첫 사건A가 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포

-Erlang 분포(Erlang-Distr)

-의미:Poisson Process에서 사건 A가 n번째 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포

-Gamma 분포(Gamma-Distr)

-의미:Poisson Process에서 사건 A가 x번째 일어날 때까지의 걸리는 T의 분포(x는 실수)

(이때 gamma function필요, 실수!을 위해)

-Continuous Uniform Distr(Conti Uniform-Distr)

-의미:(0,s)동안에 한번 사건 A가 발생했을 시, (T,T+dt)에서 발생했을 확률은 모든 (T,T+dt)에 대해서 dt/s로 동일한, T의 분포

-Beta 분포(Beta-Distr)

-의미:(0,s)동안에 사건 A가 x1+x2-1번 발생시 (T,T+dt)에서 x1번째 A가 발생할 확률을 가진 시간 T의 분포

(dt->0, x1,x2는 양의 실수이고 이 때 실수!을 위해 gamma function필요)

(s=1일 때의 분포를 Standard beta 분포라 한다.)

-Normal Distribution(ND)

-의미:{Z_1,...,Z_n}이 iid이고 E[Z_1]<inf, V[Z_1]<inf일 때, Sample mean은 ND(E[Z_1],V[Z_1]/n)을 따른다.

(Z_1이 무슨 분포이든 상관없다.)

-ND의 pdf의 성질, X~ND(E[X],V[X])일 때

-E[X]+SD[X]에서 변곡점을 갖는다.

-X=E[X]에서 선대칭

-ND와 관련 분포

-Chi-Squared-Distr

-의미:

-Gamma-Distr의 특수한 경우로도 볼 수 있다.

-F-Distr

-의미:

-t-Distr

-의미:

-F-Distr의 특수한 경우로도 볼 수 있다.

-About 통계량 계산, 의의

-평균과 기댓값의 차이

-평균은, 총 변량/총 개수

-기댓값은 확률변수가 가질 값의 가중치인 확률을 곱해서 모두 더해 놓은 것

-둘이 같을 수도 있으나 태생이 다름

-평균과 중앙값(median)

-N개의 data, z_1<z_2<...<z_N이라 하고 각각이 발생할 확률이 1/N으로 같다고 하자. 

-이때 z의 평균은 z_i들로부터의 거리를 제곱한 값의 합이 최소가 되는 값이다.

-이때 z의 중앙값은 z_i들로부터의 거리의 절댓값의 합이 최소가 되는 값이다.

(N이 홀수이면 중앙값은 z_{(N+1)/2}이고 N이 짝수일 땐 관례상, z_(N/2)와 z_{(N/2)+1}의 평균으로 정의한다.

-Z1과 Z2가 ind일 때

-E(Z1Z2)=E(Z1)E(Z2)

-cov(Z1,Z2)=0 (역은 성립 안함)

(특별히 Z1과 Z2가 Normal일땐 역이 성립)

-Z1과 Z2가 not ind일 때

-(Cauchy-Schwartz Inequality)E[Z1Z2]<={E[(Z_1)^2]*E[(Z_2)^2]}^(1/2)

-V(Z1+Z2+Z3+...+Zn)=sum over i,j cov(Zi,Zj)=sum V(Zn) + sum over i≠j cov(Zi,Zj)

-V(aZ1+bZ2)=a^2V(Z1)+b^2V(Z2)+2abcov(Z1,Z2)

-V(aZ1-bZ2)=a^2V(Z1)+b^2V(Z2)-2abcov(Z1,Z2)

(X=Y1+Y2, A에 투자, B에 투자한 금액이 각각 1억이고 1년 뒤 Y1,Y2억이 된다 했을 때를 생각하면, 투자할 때 cov(Y1,Y2)<0인 곳에 투자를 해야 V(X)가 작아진다. 즉 risk가 작아진다.)

-cov(Z1,Z2)=E[(Z1-E(Z1))(Z2-E(Z2))]=E(Z1Z2)-E(Z1)E(Z2), 중간의 식으로 cov의 의미를 생각할 수 있다.

-cov(Z,Z)=V(Z), 따라서 분산은 cov의 일종을 볼 수 있다.

-cov(sum a_i X_i, sum b_j Y_j)=sum sum a_i b_j cov(X_i, Y_j)가 성립

(i와 j의 ending index가 같을 때, cov(sum a_i X_i, sum b_j Y_j)=0 iff sum a_i b_i =0, 이때 sum a_i X_i와 sum b_j Y_j가 orthogonal이라고 통계학에선 부른다.)  

-cor(Z1,Z2)=cov(Z1,Z2)/[SD(Z1)*SD(Z2)]

(cor은 Z1과 Z2의 선형종속성의 척도, |cor|가 1에 가까울수록 Z1과 Z2는 선형종속에 가까움, i.e. Z1=aZ2+b꼴에 가까움)

(Z1=aZ2+b, a가 양수이면 cor(Z1,Z2)=1, a가 음수이면 cor(Z1,Z2)=(-1))

-About Conditional Expectation

-Conditional Expectation을 알 경우 전체 Expectation을 구할 수 있음

(1반과 2반의 평균과 학생수를 알면 1반+2반 전체의 평균을 구할 수 있단 소리)

(Conditional variance는 위와 같은 성질이 만족하지 않음)

(반대로 E[Z]구함에 있어서 E[Z|X]를 이용할 수도 있다. unconditional mean=mean of conditional mean)

-E[Z1|Z2]:rdv, Z2->R->R

-E[Z1+Z2|Z3]=E[Z1|Z3]+E[Z2|Z3]

-E[aZ1|Z2]=aE[Z1|Z2]

-E[Z|Z]=Z

-E[Z1|Z1,Z2]=E[Z1], E[Z1|Z2,f(Z2)]=E[Z1|Z2]

-(unconditional mean=mean of conditional mean)E[E[Z1|Z2]]=E[Z1]

-E[E[Z1|Z2,Z3]]=E[Z1|Z2], E[E[Z1|Z2]|Z2,Z3]=E[Z1|Z2]

-V[Z1]=E[V[Z1|Z2]]+V[E[Z1|Z2]]

-About Process

-Discrete-time Process

-({Z_n,N>=1}가 discrete time stochastic process on the probability space(J,C4,M)인 경우도 rdv_1:(J,C4)->[0,inf)라면 Z_rdv_1도 rdv가 된다. P(rdv_1<inf)=1이라는게 중요

-정의:Stochastic Process {Z_n}이, P(Z_(n)=j_(n)|Z_(n-1)=j_(n-1),...,Z_0=j_0)=P(Z_(n)=j_(n)|Z_(n-1)=j_(n-1))을 만족할 때, {Z_n}을 Markov Process라 한다.

-성질:

-어떤 Stochastic Process가 Independent Increments라면, Markov Process가 된다.

(역은 성립 안함)

-Martingale({Z_n}을 martingale로 표현하겠다. 그냥 stochastic process는 {X_n}으로)

-for 1<=k<n, E[Z_n|Z_1,Z_2,...,,Z_k]=Z_k  

-E[Z_n]=E[Z_(n-1)]=...=E[Z1]    

-f:R->R, convex, {f(Z_n)}은 submartingale

(따라서 {|Z_n|}, {(Z_n)^2}은 submartingale됨)

-for any eps>0 and any fixed n in N, 

P(max{|Z_1|,...,|Z_n|}>eps)<=E[|Z_n|]/(eps)

P(max{|Z_1|,...,|Z_n|}>eps)<=E[(Z_n)^2]/(eps)^2

-n<m에 대해 E[Z_n * Z_m]=E[(Z_n)^2]

-(Martingale Convergence Theorem)

:{Z_n}에 대해 sup over n {E[(Z_n)^2]}<=M<inf for some M>=0이면 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1

-(Extended Martingale Convergence Theorem)

:{Z_n}에 대해 sup oover n {E[|Z_n|]<=M<inf for some M>=0이면 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1

(따라서 nnn martingale은 반드시 lim n->inf Z_n은 exist and finite w.p.1)

-(Azuma's Inequality)

:Z_0=E[Z_1]=mu, -α_i <= Z_i - Z_(i-1) <= β_i for some α_i, β_i >=0 for any a>0이면

P(Z_n - mu >= a)<=exp((-2a^2)/f-sum from i=1 to i=n (α_i+β_i)^2)

P(Z_n - mu <= -a)<=exp((-2a^2)/f-sum from i=1 to i=n (α_i+β_i)^2)

-About Random Time

-N이 Stopping Time for {X_n}일 때

-lim_n->inf bar{X_n}=X_N w.p.1

-X:rdv with E[|X|]<inf일 때, limE[X*indi_{N>n}]=0

-(Wald's Equation)

:{X_n}:iid, E[X_n]<inf이고 N:stopping time for {X_n} with E[N]<inf이면 E[sum from i=1 to i=N X_i]=E[N]*E[X_1]

(P(N<inf)=1보다 E[N]<inf가 강한 조건이다.)

-bar{X_n} - X_N = [bar{X_n} - X_N]*indi_{n<N}

-X_N = X_1 * indi_{N=1} +X_2 * indi_{N=2} +....

-N:random time이 주어지면

-stopped process {bar{Z_n}}도 martingale이다.

(따라서 E[bar{Z_n}]=E[bar{Z_(n-1)}]=...=E[bar{Z_1}]=E[Z_1]이다.)

-N:stopping time이기도 할 때

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-N:bdd w.p.1이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 limE[bar{Z_n}]=E[Z_N](=E[Z_1])

-submartingale관련({Z_n}이 submartingale이라 하자)

-E[Z_n]>=E[Z_(n-1)]>=...>=E[Z1]

-{Y_n}:martingale일 때, f:R->R, convex, {f(Y_n)}은 submartingale

-따라서 {|Y_n|}, {(Y_n)^2}은 submartingale됨

-(Kolmogorov's Inequality)for any eps>0 and {Z_n}:nnn submartingale, P{max{Z_1,...,Z_n}>eps}<=E[Z_n]/eps

-{Z_n}:submartingale일 때, te {X_n}, {Y_n} s.t. Z_n=X_n+Y_n, {X_n}:martingale, {Y_n}:inc

-N이 stopping time일 때

-bar{Z_n}:submartingale

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 E[Z_N]>=E[Z_1]

-N:bdd w.p.1 by (n_0)이면 E[Z_(n_0)]>=E[Z_N]>=E[Z_1]

-E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 E[Z_N]>=E[Z_1]

-supermartingale관련({Z_n}이 supermartingale이라 하자)

-E[Z_n]<=E[Z_(n-1)]<=...<=E[Z1]

-N이 stopping time일 때

-bar{Z_n}:supermartingale

-{bar{Z_n}}:uniformly bdd이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

-N:bdd w.p.1이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

E[N]<inf and te M<inf s.t. E[|Z_(n+1)-Z_n| | Z_1, ..., Z_n]<=M for all n이면 E[Z_N]<=E[Z_1]

-Martingale만들기

-{Z_n}:iid, E[Z_n]=0, E[|Z_n|]<inf일 때, 처음부터 n까지 합

-{Z_n}:iid, E[Z_n]=1, E[|Z_n|]<inf일 때, 처음부터 n까지 곱

-Branching Process

-Doob Martingale

-{Z_n}:D-Martingale iff {Z_n}:uni-integrable

-Continuous-time Process

-{Z_t, t>=0}가 continuous time stochastic process on the probability space (J,C4,M) whose paths are continuous인 경우, rdv_1:(J,C4)->[0,inf)가 있다면 Z_rdv_1는 rdv가 된다. P(rdv_1<inf)=1이라는게 중요

-Counting Process{N(t):t>=0}

-정의:[0,t]까지 사건 A가 일어난 횟수가 N(t)

-몇가지 용어들

-N(t)가 independent increments:for any two disjoint time intervals I1,I2, 각각에서 A가 일어난 횟수는 independent

-N(t)가 stationary increments:사건 A가 일어난 횟수의 distribution on any interval은 interval의 길이에만 dependent(interval의 위치와는 independent)

(즉 N(t2+s)-N(t1+s)와 N(t2)-N(t1)의 distribution이 같음, t1<t2, s>0)

-성질

-N(t)>=0

-N(t) integer valued

-t1<t2이면 N(t1)<N(t2)

-t1<t2이면 N(t2)-N(t1)은 (t1,t2]에 일어난 횟수

-Poisson Process with lambda>0

-정의:counting process N(t)가 N(0)=0 and independent increments and 길이가 t인 interval에서 사건 A가 일어난 횟수가 poisson distributed with mean (lambda*t)인 counting process을 Poisson Process라 한다.

-성질

-counting process의 성질들을 만족한다.

-stationary increments

-counting process N(t)가 poisson process with lambda>0 

iff N(0)=0, stationary increments, independent increments, P{N(h)=1}=lambda*h+o(h), P{N(h)>=2}=o(h)

(이 성질로써 어떠한 counting process가 poisson process인지 확인 하기 쉬워짐)

-About Statistics

-기초

-Sample(표본)을 이용하여 Population(모집단)의 Characteristic(성질)을 Inference(추론)하는 것

-Inference는 estimation(추정)과 hypothesis test(검정)으로 이루어짐

-prediction(or forecasting, 예측)은 대게 시간이 지나면 실제값이 알려지나 안 알려질 수도 있다.

-population은 '필요한 정보'가 무엇이고 '얻을 수 있는 정보'가 무엇인지에 달려있다.

-통계학의 주요과제는 통계적 추론의 목적에 적합한 통계량(statistic)을 찾은 다음, 그 분포(표본분포, 통계량의 분포)를 구하는 것인데, 이 때 likelihood function이 핵심적인 역할을 한다. (sample {Z1,...,Z_n}이 iid인 경우)

LF는 통계량의 분포를 구하는데에만 쓰이는 게 아니라, 적합한 통계량을 찾는데에도 쓰인다.

-"복원 추출", "독립 시행"과 관련된 모든 것이 독립인 것은 아님

-statistic:Z1,Z2,...,Zn의 함수

-추정용 statistic을 estimator라 하고

-검정용 statistic을 test statistic이라 한다.

-About Sample

-sample이 다음의 가정을 만족할 때, 다루기 쉬운 표본(이론적으로 의미있는 결과를 얻을 수 있는)이 된다. 이 때를 random sample이라 한다.

-sample은 population의 부분집합이다.(비복원 추출임을 함의하고 있음)

-sample은 무작위로 추출한다.

-population의 크기가 inf로 간주한다.(sample의 크기가 population에 비해 매우 작다.)

(그래야 비복원추출을 복원추출로 간주할 수 있어서 수학적 편의를 얻는다.)

(별말 없이 sample을 언급할 경우 random sample을 가리킨다.)

-Sample을 표현하는 방법에는

-{Z1,Z2,...,Zn}, 각각은 모집단의 분포와 같지만, 서로 독립은 아니다.

(기본적으로 비복원 추출이기때문)

(n<<N이면 독립으로 간주가능)

(복원 추출이었으면 각각은 모집단의 분포와 같으며 서로 독립이 된다.)

-{Z1,Z2,...,Zn}, 각각이 모집단의 분포와 같고, iid이면 LF로 joint분포가 간단해짐

-observed(or realized) sample의 표현은 {z1,z2,...,zn}으로 나타낸다.(각각은 real number)

-특징

-모집단의 분포가 연속이면 복원과 비복원의 차이는 없어진다.(연속은 uncountable개)

-모집단의 분포가 연속이면 표본 {Z1,Z2,...,Zn}에서 n이 아무리 크더라도 Z1,...,Zn은 iid이다.

-Sample Distribution

-정의:크기가 n인 표본 {Z1,Z2,...,Zn}에서 통계량(표본평균, 표본분산 등)의 분포를 표본분포라 한다.

-표본평균의 분포(모분포의 평균을 mu, 모분포의 표준편차를 sigma라 하자.)

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}의 각각이 동일한 분포를 갖되 iid가 아니면 표본평균의 분포를 구하기 쉽지않고 중심극한정리도 이용 못함

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}이 복원인 경우(iid)

-표본평균의 평균은 mu

-표본평균의 분산은 (sigma)^2/n

-표본 {Z1,Z2,...,Zn}이 비복원인 경우(not ind)

-표본평균의 평균은 mu

-표본평균의 분산은 [(sigma)^2/n]*[(N-n)/(N-1)], N은 모집단의 크기

-n<<N, or 복원 or 연속 모분포인 경우(iid)

-(Law of Large Number)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu이면 lim (sum Zi/)/n = mu w.p.1

-(Strong Law of Large Number)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu, MGF(Z1)(t) is finite for |t|<=T for some T>=0이면 lim (sum Zi)/n = mu w.p.1

-(Central Limit Theorem)

:{Z1,Z2,...,Zn}이 iid with E[Z1]=mu, V[Z1]=sigma^2 이면 sum Z_i는 n이 클수록 ND(n*mu,n*sigma^2)에 asymptotically approximated

(모분포를 몰라도 표본평균의 분포를 안다는게 가장 핵심)

-표본평균*(표본의 크기)는 martingale되므로 martingale성질 이용 가능, 예를 들면 Azuma's Inequality

-About Inference

-About Estimate

-About MLE(Maximum Likelihood Estimation)

-MLE(estimator)인 LF가 최대가 되게끔 하는 domain의 값을 MLE(estimate)라 한다.

-About Hypothesis Test

-About LRT(Likelihood Ratio Test)

-LF(x)/L_max가 significance level보다 이상이면 X=x라는 주장을 받아들인다.

기억나는 것들

1. 없애야할 습관:놀기를 보상으로 공부, 선행학습, 몰아서하기, IT로 관계하기

2. 고민을 한다는 것도 선택이다. 고민할 시간에 뛰어들어보자.

3. 다수의 비애에 벗어나는 방법은 즐기는 일을 하는 것이다.

4. 잘하는 사람에게 배우는 것이 가장 빠르다. 직접 찾아가라!

5. 관계:

-10명한테 거절 당해야 1명 건짐, 거절을 두려워하지말자. 

-외모를 좋게 꾸며라. 남이 나를 좋아하게 만들기

-적도 사귀어야 한다.

-"무엇이 옳은 지"로 대부분 싸운다. 옳은 것을 강조하지 말라.

-내 타입을 찾기 전에 먼저 나한테 빠진 애 5명을 만들고 그 중에 연애상대를 찾아라.

-남자는 목소리가 중요. 웃을 때 방정맞지 않게 웃기

6. 몸만들기

-기상시간정하고 잠 와죽을 때까지 깨어있기, 잠자는 시간 정하지 말기->그래야 꿀잠 잔다.

-체력 남기기 10%, 장기전에는 이게 중요하다. 즉, 정신력이니 뭐니해서 매일 체력을 다 쏟지말 것

7. 학업즐기기

-계획을 하지 않고 공부하기

-질문하며 학습하기

Impairment부터 작성하면됨

*FRA

-기초

Q1. BPS, PBR의 정의는?

Q2. 채권시장에서의 기업의 interest rate을 알아내는 방법?

Q3. Margin의 종류는 3개이다. 각각의 정의와 의미는?

Q4. Turnover의 종류는 5개이다. 각각의 정의와 의미는?

Q5. Return의 종류는 4개이다. 각각의 정의와 의미는?

Q6. ROE를 표현하는 방법에는 5개가 있다. 각각을 구하여라.

-관련 세법

Q1. 토지는 부가세를 내는가?

Q2. 감가상각 하지 않는 PPE는?

Q3. 환급을 고려한다면 결국 누가 부가세를 내는 것인가?

Q4. PPE의 Revaluation은 감정평가사가 하는데, 감정평가사의 평가료는 보통 어떻게 책정되는가?

-Inv

Q1. Inv에서의 Basic Equation은?(terms가 4개)

Q2. Inv에서의 Acquisition cost의 Factors는 무엇으로 구성되는가?(terms가 4개)

-LCM이란 무엇인가?

-Market가격을 어떻게 책정하는가?

-Revaluation할 때 Recovery를 하는 지의 여부는 US GAPP과 IFRS는 어떻게 다른가?

Q3. Inv에서의 Cost Allocation 방법은 7개가 있다. 각각은 어떻게 되는가?

Q4. LIFO를 FIFO로 바꾸는 방법은 무엇인가?

Q5. Inv를 팔 때의 FS의 변화는?

-PPE

Q1. PPE로 잡을 지 Exp로 잡을 지의 기준은 무엇인가? 

Q2. PPE로 잡을 때의 FS의 변화는?

Q3. Exp로 잡을 때의 FS의 변화는?

Q4. PPE에서의 Acquisition Cost의 Factors는 무엇으로 구성되는가?(terms가 8개)

Q5. PPE에서의 PPE가 완성되기전의 FS의 변화는?/완성되고 나서의 FS의 변화는?

-회계상 장부에는 Capitalization Interest가 PPE안에 잡히는데, Interest를 따로 뽑아낼 경우와 아닐 경우의 FS의 변화는?

Q6. Contra Account, Accumulated Depreciation, Book Value, Carrying Value란 무엇인가?

-Salvage Value, Residual Value, Depreciation Base, Estimated Useful Life란 무엇인가?

Q7. Depreciation Method는 총 3가지가 있다. 각각은 무엇인가?

-Units-of-production Method가 쓰이는 대표적인 업종은?

-Accelerated Depreciation Method의 대표적인 방법은?

Q8. Change in Accounting Estimate는 무엇인가?

Q9. 기업의 BS, IS를 보고 EBIT으로부터 EBITDA를 구하는 방법은?(Depreciation exp+EBIT만 해선 안됨)

Q10. Component Depreciation이란?

Q11. PPE를 Revaluation이 가능한 회계기준은 IFRS, US GAAP 중 어느 것인가? 

-Revaluation을 이용시 시가>원가이면 FS의 변화는?

-Revaluation을 이용시 시가<원가이면 FS의 변화는?

(깍일 때는 Accumulated Other Comprehensive Income부터, 오를 때는 Retained Earnings부터)

-Revaluation을 이용시 토지에는 Revaluation하고 빌딩에는 Revaluation안하는 것이 가능한가?

-Revaluation을 이용시 토지1에는 Revaluation하고 토지2에는 revaluation안하는 것이 가능한가?

-Revaluation을 이용시 Revaluation의 횟수 기준이 있는가?

*Rules

1. 순수히 경제학적인 내용, 예제만 다룬다.

2. 통계학 내용은 [수학]수학정리에서 다룬다.

3. 따로 분류하지 않고, 책의 순서를 따른다.

*Chapt1 An Introduction to Econometrics

-경제 용어들

-substitutes(대체재):돼지고기(가격오르면)와 소고기(수요량이 오르는)

-complements(보완재):커피(가격오르면)와 설탕(수요량이 떨어지는)

-Econometrics is about how we can use theory and data from economics, business, and the social sciences, along with tools from statistics, to answer "how much" questions.

-Econometric Model 만들기

-random component, noise을 error term(설명변수 외의 요소들, 내제적인 불확실성 요소)이라하고 model에 반드시 포함

-functional form으로 만드는데에 첫 challenge

-systematic portion은 economic theory에서 얻어지고 functional form안에 포함됨(assumption, in model)

-

-Data얻기

-controlled experiments가 어렵다.

(설명변수를 고정시키기가 어렵다.)

-Experimental Data:control value를 같게두고, 실험을 반복가능

-Nonexperimental Data:survey data같은 경우

-Economic Data Type

-Micro수준/Macro수준

-flow/stock

-quantitative(Numbers로 표현)/qualitative(양자택일 상황) 

-Time-Series Data

-정의:시간 간격으로 얻어진 data(daily, annual, ...)

-Cross-Section Data

-정의:특정 시간의 Data

-Panel Data(=Longitudinal Data)

-정의:한 entity(개인, 기업, 국가 등)의 Data for a number of time periods

(특히 각 entity마다 같은 time period동안 측정되어인 data를 balanced panel이라 한다.)

-Research Process

-Step1 Economic Theory->variables선택->relationship, economic model 설정->question 설정

-Step2 Economic model로 Econometric model 설정->functional form and assumption 설정

-Step3 Sample Data얻기, Statistics Method설정(assumption에 맞게, data얻어진 방법에 맞게)

-Step4 Estimate, Hypothesis Testing

-Step5 Model diagnostics(가정이 타당했는지 확인, variables이 적절한 지, functional form이 적절한 지)

-Step6 Economic Results, implications(about economic resources distribution, policy-choice), further question

-Writing An Empirical Research Paper

-나중에 참조

-Sources of Economic Data

-www.rfe.org (RFE, Resources for Economists)

-www.nber.org/data/ (NBER, National Bureau of Economic Research)

-www.econedlink.org/datalinks/

-www.economagic.com/

-interpreting Economic Data

-indicator가 정확히 무엇인지 정의

-personal consumption expenditures에 무엇이 포함되어 있는지

(Data에 쓰여진 것들을 정확히 이해하는 게 우선되어야 함)

*배운 내용 순서대로 적기

*수학관련은 따로적기

*진도, 과제, 기타 등

1. Inside Job이란 다큐 보기

2. Video Lecture 올라온 것 보기

3. FT읽고 정리하기, 존내 어려워서 아직 손도 못댐

*Commodities

1. Brent Crude Oil

-정의:영국령인 북해에서 산출되는 원유

2. Bullion

-정의:금괴

3. Gold

-정의:금

4. Copper

-정의:구리

*Bonds

-유래:14C초, 유럽정부가 전쟁자금조달을 위해 첫 발행, 그 당시 채권에는 Coupon이 달려있었는데 그걸 갖다 은행에 주면 이자주는 방식, 여기서 coupon rate란 용어가 유래됨

-구성:액면가(Face Value=Par Value=Principal), 이자율(Coupon Rate=Interest Rate), 만기일(Maturity)

-나라별 국채 이름

독일:Bund

*Financial Institutions

Commercial Banks

Investment Banks

Bank Holding Companies

Insurance Companies

Mutual Funds

-직접 투자할 수 없어서(삼성전자 같은 경우 주가가 너무 높음), 사고 싶은 주식을 많이 가진 Fund에 투자

Hedge Funds

Private Equity

*미국의 경우, 대표 Financial Institutions(금융위기 전)

5개의 투자은행:Goldman Sachs/Morgan Stanley/Lehman Brothers/Merrill Lynch/Bear Stearns

2개의 금융기관:Citigroup/JP Morgan

3개의 보험사:AIG/MBIA/AMBAC

3개의 신용평가사:Moody's/S&P/FITCH

*Financial Market

Money Market

-거래대상:T-Bill, CD, CP, Repo, Federal Funds

-특징:

-만기가 1년 미만

-만기가 짧아서 rollover(상환연장) risk가 존재함

-Cash-equivalent or cash market이라고도 불림

-day-to-day operations을 위한 funding에 쓰임

-시장성이 높음, 

-Credit Risk가 낮음, 

-이자율이 대게 낮음

Capital Market

-거래대상:T-note, T-bond, Federal Agency Debt, Municipal Bonds, Corporate Bonds, ABS, MBS 등

-특징:

-만기가 1년 이상

-이자율이 Money Market보단 높음

-

Bond Market

-거래대상:국채(Treasury notes, Treasury bonds), Federal Agency Debt, 

Debt Market

Equity Market

Derivative Market

-거래대상:Futures, Options

Foreign Exchange Market

Commodity Market

-The Classification of Financial Markets

-Claim의 성격:Debt Market/Equity Market

-Claim의 만기:Money Market/Capital Market

-Claim의 seasoning:Primary Market(발행시장)/Secondary Market(유통시장)

(발행시장에서만 회사에 투자금이 들어온다. 유통시장에서는 투자자들끼리 노는 것일 뿐)

-Claim의 Delivery time:Cash(Spot) Market(거래 즉시)/Derivative Market(선도)

-Claim의 Organizational Structure:Over-the-counter Market/Intermediated Market/Auction Market

-OTC Market:장외시장, 브로커나 딜러에 의해 상대매매, 채권, Repo 등이 주로 거래됨

-Intermediated Makret:금융기관들이 Saver와 borrower를 이어주는 시장

-Auction Market:경매시장

-The Classification of Global Financial Markets

-Global Financial Markets

-Internal Market(National Market)

-Domestic Market(국내시장):국내에 법률적으로 사는 사람이 발행한 issue가 거래되는 시장

-Foreign Market:해외거주자가 발행한 issue가 거래되는 시장

-Yankee Market:미국안에 있는 Foreign Market

-Samurai Market:일본안에 있는 Foreign Market

-Bulldog Market:영국안에 있는 Foreign Market

-External Market(=International Market=offshore market=Euromarket)

(특징:발행즉시 securities는 전세계 투자자들에게 제공됨, 어느 나라의 관할권에도 속하지 않게 발행됨)

(Motive:해당국 내에서 충분한 fund을 못받을 경우, 국내에서 funding비용이 더 들경우(정보의 imperfection이 발생할 수도 있음), 투자자들을 다양화함으로써 국내투자자들에 대한 의존성을 낮출 수 있다.)

*Globalization of Financial Markets

Global하게 만든 요인

-Deregulation(규제완화)

-Liberalization of the activities of market participants

-Technological advances for monitoring world markets, executing orders, and analyzing financial opportunities

-Financial Market의 제도화(Institutionalization)

*Financial Assets의 Properties

1. Moneyness

-Currency

-Near Money(Money로 transformation되는데 cost가 적고 delay가 적고 risk가 적은 것들)

-savings deposit, T-bill같은 것들

2. Divisibility and Denomination

-financial asset이 liquidated, exchanged for money되는 최소 단위

3. Reversibility(=turnaround cost, round-trip cost)

-financial asset에 투자했다가 다시 cash로 돌아오기까지의 cost

-bid-ask spread(사는가격-파는가격)가 주된 구성 요소

-주로 2가지 요소에 의해 market making risk(bid-ask spread같은)가 존재

-가격변동성(사고 팔고 할 때 그 사이의 가격이 변동할 가능성이 있어서)

-Thickness of market, thin할수록 거래가 적다는 것, thick할 수록 거래가 많다는 것(따라서 원치 않는 가격본동이 일어날 가능성이 적은 것)

4. Cash Flow

-

*Instrument

Treasury Bills(T-bill)

-의미:국가의 1년 미만 단기 국채

-분류:Money Market

-특징:

-대게 day-to-day financing for US federal government에 쓰임

-the safest way to invest로 간주된다.

-Initial 만기일:4주, 13주, 26주, 52주(weeks)(=1년)

-Highly Liquid

-Primary Dealer들이 의해 매매가 된다.

Treasury notes

-의미:국가의 1년이상 10년 미만 국채

-분류:Bond Market

FRN(Floating-Rate Note):변동금리 note

-capped FRN:변동금리 상한이 있는 FRN

-floored FRN:변동금리 하한이 있는 FRN

Treasury Bonds

-의미:국가의 10년이상 국채

-분류:Bond Market

Federal Agency Debt(정부기관채)

-의미:수출입은행, 연방저당공사 등 정부고유기관이 발행한 채권

-분류:Bond Market

Municipal Bond(지방채)

-의미:지자체에서 발행한 채권

-분류:Bond Market

Future(선물계약)

-정의:특정일에 특정가격으로 사거나(Long-position) 팔겠다는(Short-position) 약속

-구성:선물가격, 만기일, based asset, delivery 개수, Position(Long or short)

(만기일에 based asset이 10$에 시장에서 팔릴것으로 예상된다면, 내가 Long-position으로 만기일 이전에 futures contract에 들어섰다면(futures의 가격은 9$일 때) 난 만기일에 1$의 이익을 얻는 시스템, 따라서 Long-position으로 future에 enter한 사람은 based asset의 가격이 오를 수록 좋다. 그리고 delivery 개수가 5000이었다면 난 5000$의 이익을 얻는다.)

-의미:Volativity를 낮추는데 이용/계약의 이행이 결제기관에 의해 보증되므로 Risk 낮음

-분류:Secondary Market, Derivative Market

-특징:

-유동성이 높다

-증거금을 둬야한다.

-계약 불이행이 낮다.

-Call Option과는 다르게 반드시 계약을 이행해야 한다.

-Call Option과는 다르게 enter하는 비용이 없다.(Call Option은 사는 데 비용이 듬, premium을 내야함)

-Index Futures(지수선물계약)

-정의:based asset이 주식에 근거한 선물계약

Commercial Paper(기업어음)

-의미:기업의 단기자금조달(Day-to-day financing for large firms)

-분류:Money Market

-특징:

-unsecured

-short-term(길어봤자 270 days)

Certificate of Deposit(예금증서)

-구성:만기일, 이자율은 변동금리 택할 수도 있고 고정금리 택할 수도 있음, depository institution이 발행, 예금액

-분류:Money Market

-특징:

-만기까지 인출 못함

-만기에만 이자를 지급해줌

-Yields on CD의 변수:발행은행의 credit risk/CD의 만기(만기가 길수록 투자자의 투자자유가 떨어지므로 yield가 높음)/대출수요가 많으면 CD발행량 많아지고 Yields를 높게잡아야 자기 CD가 많이 팔림

-같은 만기일의 국채보다 yield가 높음(정부보다 은행의 credit risk가 높고, 유동화도 잘안되므로 premium더 붙어야지)

-종류:

-양도가능성으로 분류하면

-Negotiable CD:만기일 이전에 공개시장에 판매가능

-Nonnegotiable CD:초기예금자가 만기일까지 기다려야함

-발행지역

-미국

-Domestic CD:미국계 은행이 미국에서 달러로 발행하는 CD

-Yankee CD:비 미국계 은행이 미국에서 달러로 발행하는 CD

-런던

-Eurodollar CD:미국, 유럽, 캐나다, 일본은행이 런던에서 달러로 발행하는 CD

Repurchase Agreements(Repo or RP)(환매조건부채권)

-구성:나중에 다시 사거나 팔 시점, 

-의미:가지고 있는 채권을 계속 갖고 싶긴한데 단기적으로 자금조달이 필요한 경우

-분류:Money Market

-특징:

-FRB 가맹은행 입장에서 alternative to the federal funds가 된다. 

-secured debt(담보걸어야함)

-초단기(보통 하루)

-Haircut=(V of Collateral - V of Loan)/V of Loan, 

-보통 Over the counter market에서 거래된다. (따라서 중앙은행의 공식 통계에 잡히지 않는다.)

-Haircut이 높으면 같은 담보에 더 적은돈을 빌릴 수 밖에 없다.

-빌리는 은행의 credit, interbank상황, 담보물의 credit에 따라 다르다.

-Process:

-Step1 A(Borrower)가 highly rated securities(S)를 팔아 돈(OM)을 빌린다.

-Step2 A가 S를 되사며 OM+@를 지급한다.

Federal Funds

-정의:미국 FRB 가맹은행이 각 은행 관할지역 연방은행에 예치한 지급준비금(2주간 요구불예금의 10%정도 수준)

-분류:Money Market

-특징:

-no interest(따라서 은행입장에선 기회비용이 크므로 안좋아함)

-부족한 은행(대게 money center bank)이 다른 은행(대게 regional bank)에게서 빌려와서 채움, overnight이라 함, 이 때 interest rate를 federal funds rate(연방기금금리)라 한다.

-unsecured(즉, 무담보)

-FRB가 FOMC에서 Federal Funds Rate를 결정함(Federal Funds Target Rate를 정함), Monetary Policy를 위해 조절됨

-낮을수록 시중 대출이자가 줄어들어 경기활성화에 도움된다.

-Money Market에서 Benchmark가 많이 된다.

Corporate bonds

-의미:회사에서 발행한 채권, 회사채

-분류:Bond Market

Asset-Backed Security(ABS)

-의미:자산유동화증권, 어떠한 Security를 유동화해서 만든 상품

-종류:

-MBS(Mortgage-Backed Security)

-의미:주택저당채권을 유동화시켜 만든 상품

-분류:Bond Market

-종류:

-Agency MBS

-의미:미국 정부로부터 직, 간접적으로 보증을 받는 MBS

-Government National Mortgage Association으로 부터 보증 받는 MBS

-Federal National Mortgage Association 혹은 Federal Home Loan Mortgage Corperation이 발행하는 MBS

-관련용어:

-DTI(Debt to income, =PTI, payment to income):원금상환능력, 

-LTV(Loan to Value ratio):대출담보비율

Adjustable-Rate Mortgage(ARM)

-의미:변동금리 주택담보대출채권

Stocks:우선주는 순수히 회사에 투자를 위함, 보통주는 배당금 먹기 위함+주식놀이+기업지배구조 참여

-분류

-Common Stock(보통주)

-annual meeting에서 vote할 권리생김/

-dividends 나눠가짐

-유한책임

-Stock Exchange에서 거래됨

-Preferred Stock(우선주)

-vote할 권리는 없음

-만기가 정해지지 않음, Perpetuity

-배당금을 못받을 수 있음, 그렇다고 파산은 아님

-일반적으로 fixed amount만큼의 배당금을 받음

(보통주랑 채권이랑 비슷함, 이래서 Hybrid Security라고도 함, Hybrid Security의 다른 예로는 Convertible Bond가 있다.)

-주문 방법

-Limit Order(지정가 주문):가격 한계점을 지정하는 것, 팔 때는 그 이상으로 팔아라, 살때는 그 이하로 사라. (KRX에서 95%이상 차지)

-Market Order(시장가 주문):Limit order보다 우선시되고, 매도호가에 주문즉시 사게됨, 주문 즉시 사거나 팔게 된다.

-Short Selling(공매도):overestimated 라 생각될 때, 빌려서 팔아버리는 것, 이후 수수료떼고 이익 남길 수 있다.

-Margin Transaction(증거금거래):underestimated라 생각될 때, 자금을 빌려서 securities를 사서 securities를 담보로 걸어두는 것, 이익을 더 보든 손해를 더 보든 할 것이다. 물론 브로커는 수수료 항상 챙기겠지만)

-Block Trade:10000주 이상 혹은 $200,000불 이상 거래를 Block Trade라 한다.(기관투자자들이 함)

-Program Trade(=Basket Trade):다수 기업의 주식을 동시에 거래하는 것(기관투자자들이 함)

-Trade의 관점에 따른 방법분류

-Non-arbitrage trade:비차익거래, just asset allocation하기 위함

-Arbitrage trade:차익거래, index와 index future사이 자기나름의 계산으로, 차익이 있을거라 생각해서 하는 거래

Derivatives:transfer risk하기 위함이 목적, 

Structured Financial Products

Consumer credit, including credit card debt

*Seven Major Financial Crises

1987:Stock Market Crash

1990:Savings and Loan Real Estate Crash

1996:Mexican Crash

1997:Asian Financial Crisis related with LTCM and Russia Moratorium

(LTCM:Long-Term Capital Management, Moratorium:한국가가 외국에서 빌려온 차관의 상환을 미루겠다는걸 공개적으로 선언하는 것)

2001:Financial Crisis, Tech bubble

2007~2008:Subprime Mortgage Crisis

현재:European debt crisis

*몇가지 지표

*Index관련

1. 주식관련

-DJIA(Dow Jones Industrial Average)

-S&P500(Standard&Poor's Composite 500)

-Stoxx600

-KOSPI(Korea Composites Stock Price Index)

-KOSPI 200

-SSE(Shanghai Composite Index)

-HSI(HangSeng Index)

-Nikkei Index

-Sensex

2. 기업 평가 관련

-Market Capitalization(시가총액)=주식개수*주식가격

-Earning Per Share(EPS)=당기순이익/주식수

(EPS는 Retained Earning/주식수, BPS는 Equity/주식수, 전자는 Flow개념, 후자는 Stock quantity개념)

-PER(Price Earning Ratio)=주가/EPS, 

-EV(Enterprise Value)=Sum of claims of all the security-holders, or 시가총액+총차입금-현금예금(기업을 매수할 때 EV)

-Dividend Yield=(년간주당배당금/주당주식가격), 주식투자자의 주식투자로 얻은 배당금의 년간 수익률을 가리킨다.

3. 기타관련

-PMI(Purchasing Manager's Index)

-정의:제조업의 민감성을 측정하는 지표

-해석:50보다 크면 제조업이 경기 좋은 것, 50보다 작으면 제조업 경기 수축

-LIBOR(London Interbank Offered Rate):런던에서 global banks들이 서로 money lend할 때 적용되는 이자율

-의미:높을수록 Interbank간 거래가 냉각

-Spread:Two financial assets의 interest rate차이, risk premium이라고도 함

-주로 기준이 되는 것들:국채, Federal Fund Rate, 

-TED spread(T-bill Eurodollar CD)

-정의:3 month LIBOR - (3 month T-bill Yield)

-Discount Rate

-Formula:Discount Rate=RR+IP+DP+MP+LP+EP

(RR:the real rate of interest)

(IP:the inflation premium)

(DP:the default risk premium)

(MP:the maturity premium)

(LP:the liquidity premium)

(EP:the exchange rate risk premium)

-종류

-yield of bond

*Stock Exchange

1. KRX(Korea Stock Exchange)

2. SSE(Shanghai Stock Exchange)

3. HKSE(Hong Kong Stock Exchange)

4. TSE(Tokyo Stock Exchange)

5. LSE(London Stock Exhcnage)

-AIM(Alternative Investment Market)

6. FTSE(Financial Times Stock Exchange)

*몇가지 주요 기관

-미국

1. FRB(Federal Reserve Board)

-대상:미국의 중앙은행

-목표:

-실업률 낮추기

-물가안정

-목표 실현 방법

-Monetary Policy

-이자율 조절:기준금리를 올리면 기준금리를 benchmark한 금리도 오르고, 과열된 경기를 꺼지게 함(이론적인 얘기)

-자금풀기(QE, Quantitative Easing):중앙은행이 시중의 다양한 금융자산을 삼으로써 시중에 돈을 푸는 정책

-QE의 의의

-자국 통화가치 하락

-자국의 수출경쟁력 상승

-원자재 가격 상승->물가 상승

-Fiscal Policy

-구체적인 방법들

-Operation Twist:중앙은행이 장기국채 매입, 단기국채 매도

-장기국채매입->장기국채수요량증가->장기국채가격증가->장기국채이자수익감소->장기국채를 benchmark하고 있는 장기채권들의 초기발행 이자율 낮아짐(국채의 yield가 낮으므로)->장기채권 금리 감소

2. FOMC(Federal Open Market Committee)

-대상:미국의 연방공개시장위원회, 

-목표:

-FRB의 Monetary Policy랑 Fiscal Policy를 결정하는 기구

-목표

3. Banks

-자금의 출처:은행자기자본+예금으로부터얻은돈+빌린돈(금융상품)

-분류:

-Money Center Bank>Super Regional Bank>Regional Bank>Community Bank

-Money Center Bank:Domestic and International money market에서 금융상품으로부터 주로 fund받고, 예금에 의존성이 낮은 은행

-Regional Bank:Money market에서 금융상품으로부터 받는 fund비율보다는 예금에 의존성이 더 높다. State Level이하

(Money Center Bank는 우리나라로 치면 우리, 국민 은행 등, Regional Bank는 대구, 부산 은행 등)

-중국

1. HSBC(Hong Kong & Shanghai Banking Corp)

2.

*Emerging Market

자본시장 부문에서 급성장하고 있는 국가들의 신흥시장.

*한국의 한해 GDP(5배하면 일본, 7배하면 중국, 15배하면 미국)

약 $1조

약 1000조원

*기본 Economics Background

1. 미시경제의 목표

(1) 개인 효용 극대화

max Utility(x_1,x_2,...,x_n) s.t. P_(x_1)*x_1 + P_(x_2)*x_2 + ... +P_(x_n)*x_n <= I

where x_i:소비재의 갯수, P_(x_i):상품하나당 가격, I:개인의 Income

(가정:각 개인은 Rational, 즉 Rational Agent)

(2) 각 기업 효용 Operating Income 극대화

2. 거시경제의 목표

(관점 2가지 존재, 고전학파, 케인지학파)

(1) 경기성장 이해

(2) 경기변동 이해

3. 거시경제학의 기본 equation

총 공급

=총 수요

=민간 소비+기업 투자+정부 지출+(수충-수입)

=C + I + G + (Ex - Im)

여기서 민간부문=민간 소비 + 기업 투자, 를 가리킴

4. 정부가 개입하는 방법

(1) 재정정책(fiscal policy)

-주체:기획재정부, Treasury Department

-경기침체시, 정부지출 늘리고(민주당이 원하는 방법), 세율 낮추고(공화당이 원하는 방법)

(2) 통화정책(monetary policy)

-주체:FRB(Federal Reserve Board), 한국은행, 각 나라 중앙은행

-경기침체시, 기준이자율 낮추고, 통화량(Money Supply)을 늘린다.

5. 경기변동의 영향

(1) 경기침체

-모든 Asset 가격 떨어짐

(2) 약간침체

-주식수요량 낮아짐

-채권수요량 늘어남

(3) 약간과열

-주식수요량 늘어남

-채권수요량 낮아짐

(4) 경기과열(Bubble)

-모든 Asset 가격 상승

note) 채권매매가격과 채권수익률은 반비례한다.

*Financial Assets

정의:Claims on Real Assets

(저작권은 Real Asset이다.)

*Separation of Ownership and Management 현상의 이해

-  주식회사가 대규모화 자본이 필요 → 다양한 투자자로부터 자본을 조달 → 주식의 분산이 광범위하게 일어남,  종래 대주주가 갖는 지분비율도 낮아짐 → 주식의 분산이 더욱 고도화 → 주식 소유에 의한 기업의 지배는 거의 불가능 →  ‘소유와 지배의 분리(separation of ownership and control)’ or ‘소유와 경영의 분리(separation of ownership and management)’ 현상이라고 한다.

(즉, 대주주가 있어도 이사회를 두어 전문경영인을 두는 것을 가리킴)

-이때 Agency Problem(대리인 문제)가 발생할 수도 있다.

-해결방안

-1. 대리인의 이익=기업의 이익이 되도록 맞춤, 예를 들면 전문경영인에게 회사 Stock Option을 줘버림

(물론 이것도 문제있을 수 있음, 대리인이 잠시동안 주가 오르게 조작한 뒤 option팔아버려 이익챙길 수 있음)

-2. 기량을 발휘하지 못하면 잘라버리게 함

-3. 외부감시인(Security analyst, 큰 기관투자자들)을 둠으로써 전문경영인 압박 가능

-4. Proxy Contest(위임장경쟁)이 발생할 수도 있음<<<이런 제도화를 둠

(실제로 Proxy Contest는 지기 마련이다. 현 경영위원회는 회삿돈 쓰고, 싸움거는 주주들은 자기 자본으로 싸워야해서)

(하지만, Proxy Contest는 다른 경쟁사에 대해서 이뤄진다. 잘나가는 회사가 우리회사 사서 board of directors를 갈아치울 수 있음)

*영화 Inside Job의 요약

배경:

(1933)Glass-Steagall Act:상업은행(여,수신만 가능)과 투자은행(증권업무)의 역할 분리

(상업은행:시티은행, 뱅크오브아메리카/투자은행:리먼브라더스, 골드만삭스등)

(1999)Gramm-Leach-Bliley Act:상업은행, 투자은행, 보험회사 통합됨, 즉 상업은행도 증권업무 가능케됨

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1346256&cid=200000000&categoryId=200002665

(통합된 것의 예:Citigroup)

주된 내용:

-많은 상업은행, 투자은행들이 로비해서 Gramm-Leach-Bliley Act 만듦

-투자은행들이 대출을 많이 받아(부채비율 상한선도 높이는 것도 로비질로 이미 해둠)CDO를 마구 만들고 신용평가사들이 마구 AAA를 때려줌

-주택값 거품끼고, subprime mortgage 고위험 대출이 늘고(투자은행들이 선호함 이자율이 높아서), 

-AIG는 CDS를 찍어냄

-고위험인 CDO를 투자은행들이 팔면서 동시에 AIG의 CDS를 사들임->AIG 파산

-CDO를 갖지 않은 사람 마저 해당하는 asset-backed에 CDS를 사들여서 AIG 파산

-CDS에 규제가 없었던 격

-기본적으로 단기성과에 따른 큰 보너스가 있었고, 손실은 처벌하지 않는 구조였다. 이런 보상체계가 지나친 위험을 감수하게 만들고 있으며 결과적으로 회사를 위험에 빠뜨림

나온 키워드:

-MMF(Money Market Fund)는 자산운용사가 고객들의 자금을 모아 펀드를 구성한 다음 금리가 높은 만기 1년 이내의 단기금융상품(콜론 Call Loan, 기업어음 CP, 양도성 예금증서 CD)에 집중투자하여 얻은 수익을 고객에게 돌려주는 초단기금융상품이다.

-Ponzi Scheme:폰지 사기(영어: Ponzi scheme)란 투자 사기 수법의 하나로 실제 아무런 이윤 창출 없이 투자자들이 투자한 돈을 이용해 투자자들에게 수익을 지급하는 방식이다. 폰지 사기는 대부분 신규 투자자들을 끌어들이기 위해 보통의 정상적인 투자가 보장할 수 없는 고수익을 단기간에 매우 안정적으로 보장해준다고 광고한다. 이는 계속해서 기존 보다 훨씬 더 많은 투자금이 지속적으로 유입되지 않으면 지속이 불가능한 투자 형태이다. 즉, 간단하게 말하자면 새로운 투자자 돈으로 기존의 투자자 배당을 지급하는, 소위 아랫돌 빼어 윗돌 괴는 식의 매카니즘이라고 볼 수 있다. 그러나 이러한 사업 구조는 유입되는 자금이 지급해야할 액수에 결국 모자랄 수밖에 없어 언젠가는 무너질 수밖에 없다. 대부분 폰지 사기는 무너지기 전 사법 당국에 의해 포착되는데 사기의 규모가 클수록 적발이 더 쉬워진다. 하지만 2009년 발생한 메이도프 사건은 금융계의 거물이 자신의 사회적 입지나 권위를 이용하여 폰지 사기를 시도한 경우 이를 발견하기까지 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 썩을대로 썩은 뒤 그 시스템이 갑작스레 무너졌을 경우 이러한 여파가 전체 금융 시장에 미치는 악영향이 엄청날 수 있음을 실제로 보여주는 사례로 기억되고 있다. [1]

-Deregulation:규제완화

-CDO(Collateralized Debt Obligation):회사채나 금융회사의 대출채권 등을 한데 묶어 유동화시킨 신용파생상품

-CDS(Credit Default Swap):기업의 부도위험 등 ‘신용’을 사고 팔 수 있는 신용파생상품 거래. 대출이나 채권의 형태로 자금을 조달한 채무자(B기업)의 신용위험만을 별도로 분리해 이를 시장에서 사고파는 금융파생상품의 일종이다. 자본시장(JP모건)이 신용위험에 대한 수수료(프리미엄)를 받고 위험을 부담하는 보험사 역할을 한다. CDS는 금융기관 대 금융기관의 파생상품거래이기 때문에 CDS거래의 건수 및 양이 많아져야 시장이 활성화된다.

*기타 용어

1. Open Interest:미결제 거래잔고

2. Durable Goods:내구재, 차와 냉장고 같이 한번사면 오래쓰는 물건

3. Risk Aversion:investors의 unnecessary risk를 기피하는 경향

4. Risk VS Uncertainty

-Risk:확률을 부여할 수 있는 상황

-Uncertainty:확률조차 부여할 수 없을 정도로 unfamiliar한 상황

*2013년 10월1일 미국연방정부 폐쇄 관련

1. 배경:

-오바마(민주당)

-티파티(TEA party), TEA:Tax Enough Already, 세금 낼만큼 냈다!, 보수주의 유권자 단체

-공화당이 다수인 하원, 민주당이 다수인 상원

-미국 정부 회계년도는 10월1일부터 다음해 9월30일까지

(2014년도 회계년도는 2013년도 10월1일부터 2014년 9월30일까지)

-의회에서 10월1일 전에 예산안을 통과시키지 않으면 새 회계년이 시작돼도 예산을 쓸 수 없으므로 문을 닫을 수 밖에 없음

-의회 승인 없이 납세자 돈을 집행하면 중죄로 처벌됨

-과정

-미국의 막장 보건 시스템

-오바마 케어(2010년 3월에 법안 확정, 무보험자 줄이고 기존 공공보험과 사보험의 범위 확대, 강제보험, 저소득층 의료보험비 지원, 고소득층 세금 부담 확대 등, 오바마 행정부의 핵심 추진 정책)

-보수주의자, 공화당, 티파티 중심으로 오바마 케어에 강력히 저항(이유:개인 선택권 제한, 의료 체계 혼란, 의료 관련 비용 증가, 정부 재정 악화 등)

-하원에서 오바마케어에 할당된 예산없이 예산안 통과시킴->상원에서 거절->9월 20일 이후 협의하려 했으나 둘이서 협의점 못찾아서 연방정부 폐쇄됨

2. 변화:

-연방정부의 행정서비스 중단(안보 관련, 주요 공공 서비스 제외)

-중단 리스트:국립공원 방문, 박물관 입장, NASA등 정부 연구소 프로젝트 진행, FDA의 식약품 검사, 자동차 안전 실험

-그래도 되는 것:국방, 우편, 국영 열차, 공항, 쓰레기 수거, 공립학교

->연방 공무원 휴직, but 무급

-폐쇄기간에 따라 달렸지만, 단기간으로는 큰 변화 없음, 장기간으로는 예산 집행이 안되므로 빚을 제때 못갚거나 새로 돈을 못 빌려서 미국 재정 악화, 국가신용도 떨어짐

Intangible Asset의 acquisition cost부터 정리시작.

*Rules

-(~)는 ~로 약어로 부를 것이다.

*Contents

-Terminology

-Process

-Analysis

-업종별 성질

-구체적인 예, 사건

-note

-IFRS와 USGAAP의 차이가 발생하는 부분 정리

*Terminology

-Financial Reporting:entities가 information users or interested users(Creditors, Shareholders)에게서 finance받기 위해 information을 제공하는 총체적 시스템

Financial Reporting의 종류로는 Financial Statement(FS), Audit Report, Annual Report 등이 있다.

Financial Reporting의 수단으로는 매스미디어, 금융감독원의 공지 등이 있다.

-Financial Statement의 종류:Balance Sheet(BS), Income Statement(IS), Cash Flow Statement(CFS), Stockholders's Equity Statement(SES)

-BS(Financial position을 보여줌, Stock개념 not Flow)

-Debt side

-Asset(A):Futuure Economic Benefiits and reasonably estimated

-Current Asset(CA):1년 이내에 유입될 것

-Cash and Cash equivalents(cash)

-Marketable Securities(MS):public market에서 거래되고 value가 쉽게 determined(treasury bill, note, bond, equity securities 등)

-Accounts Receivable(AR):물건팔고 받을 돈

-Inventories(Inv):판매목적으로 산 item

-Non-current Asset(NCA):1년 이후에 유입될 것

-Property, Plant, Equipment(PPE)(유형자산):for use, 

-Intangible Assets:(특허권 같은 것들)

-Investment Property:(rental income 등)

-Long-term Financial Assets:(관계회사 주식들)

-Credit side

-Liabilities(L):Sacrifice of Future Economic Benefit(=Cash Outflow), 채권자가 funding한 부분, 이자없이 원금만 표기

-Current Liabilities:1년 이내에 나갈 돈

-Accounts Payables(AP):(물건사고 안준 돈)

-Notes Payables:(물건사고 안준 돈, 어음)

-Accrued Liabilities:(미지급 비용, 성과급같은 것)

-Unearned Revenue:(할 도리를 덜했는데 이미 받은 것, 할 도리를 다하는 순간 없어지고 cash가 증가)

-Non-current Liabilities:1년 이후에 나갈 돈

-Long-term Financial Liabilities(LTFL):bond, lease 등

-Deferred Tax Liabilities:

-Equity(E):A-L, Net Asset, Residual Interest, 주주들이 funding한 부분

-Contributed Capital(CC)

-Capital Stock:(액면가로 입력)

-Preferred shares

-Common shares:preferred shares보다 배당률이 낮음

-Additional paid-in capital(실제 주식 거래에서 얻은 돈-액면가)

-Retained Earnings(벌어서 쌓아놓은 돈):단기적으로 주주가 뺄 수 있는 돈

-Accumulated Other Comprehensive Income:당장 주주에게 배당하지 않고 이후에 Retained Earning에 포함됨

-Treasury Stock:(자사주)

-Income Statement(IS):(Flow 컨셉이다.)

-Sales Revenue:영업매출

-Cost of Sales:매출원가

-Gross Profit:매출총이익

-Operating Expense:Selling expense(exp), general exp, administrative exp, depreciation exp

-Operating Income(=EBIT):영업이익

-Non-operating items(interest 등)

-Ordinary income

-Tax Expense

-Net Income

-BPS(Book-value per share)=Equity/발행주식수

-PBR(Price Book-value Ratio)=주가/BPS=(Market Capitalization)/Equity

-PBR이 높다는 것은 투자자들이 회사 경영진들이 주어진 asset보다 더한 가치를 낳을 거라 기대한다는 것

-EPS(Earning per share)=당기순이익/발행주식수

-PER(Price Earning Ratio)=주가/EPS

-PER의 해석

-0~10:주가가 undervalued or 회사이익이 하락할 것이라고 예측됨

-10~17:fair value정도

-17~25:주가가 overvalued or 회사이익이 증가해왔다.

-25~:당기순이익이 증가할거란 예상이 많거나 speculative bubble

-Accrual basis:발생주의, Earned(Obligation이 substantially 해결되고), Realizable(받을 수 있는 돈을 reasonably 추정가능일 때), 이 두 조건이 모두 만족되면(실제 cash가 들어오든 말든) IS에 Revenue을 기입한다. Long-term으로 물건 만드는 경우가 아닌 경우엔 보통 팔 때(Delivery) Revenue을 기입한다.(예를 들면 3년만기 할부로 자동차판 경우, 판 시점에 Revenue다 적음). 따라서 IS에서의 Net Income만큼의 cash가 항상 있는 것은 아닐 수 있다. 이익이 많이 났다와 cash의 증가가 의미가 약간 다름. 시점이 다름

IS에서 exp작성시에도 실제 cash가 나간 시점이 아니라, 수익이 기대될 시점에 exp를 기입한다. 이러한 것을 Matching Principle이라 한다.

-NRV(Net Realizable Value):Selling price - Selling cost, 물건을 팔아서 순수히 주머니 속으로 들어오는 금액, Output value개념

-Sales Growth:Revenue 증가

-capitalized interest:PPE를 완성하기 위해 돈을 borrowing한 경우 거기서 발생한 interest

-Depreciation:cost allocation process(for matching principle, not valuation concept)

-asset out of books(부외자산):실제 기업이 소유하고 있으나 장부에 없는 자산, 예를 들면 depreciation이 끝난 기계인데 계속 사용하는 것 등

-Tax Rate(TR):법인세율

-Contra Account:Accumulated Depreciation, Valuation Allowance, 대손충당금, Bond의 Discount

*Process

-PBR이 낮으면 시장에서 주가가 저평가되고 있음을 추측할 수 있다.

-debt-to-equity만으로 기업의 안전성 판단이 어렵다. 기업이 L을 증가할 때의 속내는 Risk가 적은 사업이라 이익을 기존 주주들이 나눠가지려는 마음, E을 증가할 때는 Risk가 있어서 책임을 나눠가지려는 마음, 따라서 L를 증가시킬 때 오히려 자신있어하는 사업이고 그러한 경우는 debt-to-equity가 올라갈 수 있음

-Operating Income에서 나눠갖는 우선순위:채권자, 정부, 주주

-기업회생절차:DES(debt equity swap)->Stock Reduction(무상감자) for 결손보존->주가가 무상감자한만큼 오르고, 실제론 더오름(기업 갱생 potential때문), 상법에서는 무상감자는 결손보존을 위해서만 할 수 있게 돼있음

-물적분할(Physical division):기존 회사가 자회사의 주식을 갖는다.->기존 회사의 주주들의 주식수와 주가는 변동없음, 물적분할 하는 이유는 재무관점이 아니라 operating관점

-인적분할(equity spinoff):기존 회사의 주주들이 자회사의 주식을 일정 비율로 나눠갖는다.->기존 회사의 주주들이 기존 회사의 주식수가 줄겠지만, 주당 가격이 오른다.(분할된 회사가 이익이 -일 때)

-보험회사는 보험료를 받아 자금운용수익으로 먹고 산다.(보험료받아서 보험금 지급시기까지의 시간을 이용) 보험회사는 부채가 높은 것이(Unearned Revenue에 의해) 가입자가 많다는 뜻. 보험회사 선택시 보험회사의 자금운용 portfolio가 건전한 지를 살펴야 한다.

-Interest를 나눠가질 때, cash가 줄고 E가 준다. Net income을 나눠가질 때도 마찬가지이다. 하지만 process의 차이. 전자는 EBIT에서 Interest를 빼서 생기고, 후자는 그냥 Net Income이 줄어들어서 cash랑 E가 줄어드는 격

-IS에서 Revenue랑 Expense작성시 Accrual Basis를 따른다.

-Freight-in은 Inv에 포함, Freight-out은 operating expense에 포함

-사업자는 부가세 환급받음, 최종소비자는 부가세 냄

-토지는 부가세 안내고 감가삼각도 안함

-사업자가 토지(1000억), 토지위 기존 건물(500억)도 사서, 기존 건물을 헐어내고 새 건물을 지을 때

-1550억(1000억+500억+건물부가세 50억)을 Land로 BS에 잡는다.

-EBITDA구할 때, EBIT+D+A, 특히 D(Depreciation exp)를 구할 때, operating exp안에 있는 depreciation exp만 생각할 게 아니라, 제조업의 경우 inv(raw materials+labor+fright-in+overhead, overhead가 depreciation exp를 머금고 있음)에 포함된 depreciation exp도 더해줘야 한다.(즉 Depreciation때문에 PPE를 줄이고 Retained Earnings가 줄거나 Inv가 느는 형태, 특히 제조업은 Inv가 안팔렸으면 Inv로 잡힌다. 팔렸으면 Retained Earnings에 잡혔겠지)

-M&A의 Process(Merges and Acquisition)

-Merge:인수하고 legal entity을 없앰

-B사가 A사를 Merge하는 경우, A사가 갖고 있던 Goodwill은 0으로 봄

-A의 Equity(inv나 PPE는 FV로 봐서)+@(Premium)지급해서 B사가 사옴

-이 때 이 Premium을 B사의 BS상에 Goodwill로 잡음

*Analysis

-Analyst가 할 일:BS의 process이해, Interpretation, Analysis, Valuation

-NCA>CA인 것이 미래에 좋은 것이다. 특히 제조업이

-L이 높더라도 Unearned Revenue가 높은 것은 좋은 것이다. 곧 Cash로 바뀔 돈이므로

-CC를 통해 발행한 주식수를 알 수 있다.(액면가를 안다면) 주식수가 많을수록 주가 volativity가 낮아짐(7백만 주 정도가 작전하기 좋음)

-CC+Retained Earnings:주주 몫이 되는데, 이 때, CC<Retained Earnings인 경우가 좋은 기업

-EBIT이 중요, 왜냐하면 이 기업의 이해관계자(채권자, 기업, 주주들)이 나눠가질 몫이므로

-EBITDA는 기업의 영업현금흐름을 판단할 때 쓰임(왜냐하면 Depreciation은 이미 cash 나간돈이므로 이후 영업에선 현금흐름에 영향을 안미치므로)

-세율은 이미 정해져있고, Interest, Tax, Net income순으로 나눠가지므로, Interest를 많이 주면 세금을 적게 내겠네.

-AR이 특히 높은 경우(Receivable TO랑 비교해서), 악성채권이 많다는 뜻

-Inv도 특히 높은 경우(Inv TO랑 비교해서), 재고가 잘 안팔릴 것일 수도 있음

-RE/CC, 불입대비 이익, 높을 수록 불입대비 이익이 높음

-debt-to-equity, L/E, 타인자본 비율, 높을수록 타인자본 비율이 높음

-debt-to-capital(=debt-to-assets), L/A, 타인자본 비율, 

-Financial Leverage, A/E, 타인자본 비율, 높을수록 타인자본 비율이 높음

-Interest Expense/LTFL, Market에서의 채권 이자율, 높을수록 market에서의 평판이 risk가 높게(대게는)

-Interest Coverage, EBIT/Interest exp, EBIT이 다음 기한에도 적용된다고 가정시, 이 수치만큼 타인자본 더 끌어올 수 있음

-Payable Turnover(TO), Cost of Sales(=Purchase)/Ave Account Payable, 높을수록 돈을 잘 갚는 상황(대게는)

-Current Ratio, CA/CL, <1이면 위험

-Working Capital, CA-CL, 순운전자본

-Quick Ratio, (CA-Inv)/CL, CL대비 빨리도는 cash의 비율, 0.7, 0.8 정도면 괜찮

-Receivable TO, annual revenue/Ave AR, 높을수록 채권회수가 빠르다.

-Inv TO, Cost of sales(=purchase)/Ave Inv, 높을수록 재고회전이 빠르다.

(Inv TO에서 원자재 TO랑, 완성품 TO를 구분해서 보면 더 자세히 알 수 있음, 만약 원자재 TO가 낮더라도 회사가 완성품이 이후에 많이 팔리고 생산될 것임을 알고 원자재가 쌀 때 이미 많이 사둔 경우라면 좋은 경영인 셈)

(Inv TO가 높은데 Revenue가 상대적으로 낮은건 dumping으로 물건 팔거나 시장에서의 수요보다 물건 생산량이 적은 경우)

-Days of payable, 365/(payable TO), 높을수록 갚는데 걸리는 시간 커짐

-Days of sales outstanding, 365/(Receivable TO), 높을수록 채권회수 걸리는 시간 커짐

-Days of Inv on hand, 365/Inv TO, 높을수록 재고회전 걸리는 시간 커짐

-Operating Cycle, Days of inv + Days of sales, 

-cash conversion cycle, Days of inv + Days of sales - Days of Payable, 높을수록 cash가 나갔따가 들어오는 주기가 김

-Ave daily expenditure, (cost of sales + operating exp)/365, 기업의 하루 지출

-Defensive Interval, (cash+MS+AR)/(Ave daily expenditure), 기업이 가동 중단시 버틸 수 있는 기간

-Gross Profit Margin, (Gross Profit)/revenue, 클수록 매출액대비 원가가 낮은셈이고 이 사업에 다들 뛰어드려고 한다.

-Operating Profit Margin(EBIT Margin, 영업이익률), EBIT/revenue, 영업이익률이라한다.

-Net Profit Margin, Net Income/revenue,

-Asset TO, Revenue/Ave A, 높을수록 자산을 fully utilized하고 있는 셈

-Equity TO, Revenue/Ave E,

-return on assets, ROA, Net income/Ave Assets

-return on assets, modified ROA, [Net income+interest exp(1-tax rate)]/Ave assets

-return on equity, ROE, 높을수록 주가가 올라감(아래의 Decomposition은 Factor들을 사이사이 넣거나 합함으로써 기억)

-ROE=Net Income/ave E, 정의

-ROE=Net Income/revenue * revenue/A * A/E (즉 Net Profit Margin*Asset TO*Financial Leverage)

(즉 ROE를 높이는 데에 있어서 3가지 요소가 있다. 이 중 다른 것은 fixed거나 감소인데, Financial Leverage에 의해 ROE가 증가하는 경우는, Net Income이 음수가 되는 순간, ROE가 크게 감소할 수 있다. 즉 타인자본의 비율(채권)이 커질 수록, Risk가 큼)

(이러한 Decomposition을 original Dupont Ratio라 한다.)

-ROE=ROA*Financial Leverage

-ROE=Net Profit Margin * Equity TO

-ROE=Tax Burden * Interest Burden * EBIT Margin * Asset To * Financial Leverage

(이러한 Decomposition을 Extended 5-way Dupont equation이라 함)

(Tax Burden=Net Income/EBT, 높을수록 Tax exp는 낮은 셈, 조심)

(Interest Burden=EBT/EBIT, 높을수록 Interest exp는 낮은셈, 조심)

(실제로 Financial Leverage를 올려 ROE를 올리려고 하더라도, Financial Leverage를 올리면 Interest Burden이 감소해서, 실제 Interest exp는 증가지만, ROE가 확 오르진 않음을 알 수 있다. 물론 ROE가 커지긴 하겠지만)

-return on common equity, (Net income-preferred dividends)/Ave common E

-About Inventory

-Basic Equation

-Beginning Inv(이전에 안팔린 것)

-Goods available for sales(판매가능 재고, Beginning Inv+Purchase(기간내))

-팔리면 Cost of sales(in IS), quantity*price

-안팔리면 Ending Inv가 됨, quantity*price

-Goods available for sales를 cost of sales, ending inv로 분배하는 방법

-price를 분배하는 데에 쓰이는 가정(not fact, assumption이다.)

-FIFO(first in first out)

-LIFO(last in first out)

-Weighted Average

(각 가정을 뭘 택하냐에 따라, BS, IS수치들이 달라질 수 있다.)

(IFRS에서는 Specific Identification, FIFO, Weighted Average만 허용)

(U.S.GAAP에서는 Specific Identification, FIFO, LIFO, Weighted Average모두 허용, 단 LIFO쓰는 기업의 경우 FIFO의 결과를 주석으로 달게 법으로 지정해둠, LIFO Beginning Reserve, LIFO Ending Reserve라고 두는데, 여기서 BS에서의 inv+LIFO Ending Reserve=FIFO Ending Inv값 나옴, 즉 그냥 더해주면 됨)

(우리나라는 2010년부터 IFRS를 따르게 되어있다.)

-quantity를 분배하는 데에 쓰이는 방법

-Perpetual System:사고 팜을 계속 기록, Goods available for sales - cost of sale로 Ending inv구함

-Periodic System:사는 것은 계속 기록하되, 파는 것은 주기적으로, Goods available for sales - Ending inv로 cost of sales구함

(Periodic System보다는 Perpetual System이 좋음, Periodic인 경우, 종업원들이 inv를 훔쳐간 것을 판매된 걸로 착각할 수 있음)

-Specific Identification:재고 팔 때, 다 적는 것

(price 가정 3가지 * quantity 분배법 2가지+Specific Identification->allocation하는데 방법은 7가지 가능)

(Weighted Average+Perpetual System인 경우, 물건 팔 때마다 남은 inv의 평균값을 이용)

(Weighted Average+Periodic System인 경우,  ending inv에서 beginning inv+purchase inv의 평균값 이용)

(FIFO는 Perpetual, Periodic 어떤 것을 쓰더라도 결과는 같다.)

note)일반적인 경우, 즉 시간이 흐를수록 재고단가(P), 재고량(Q)가 오른다고 가정할 시

Cost of sales는 FIFO(periodic=perpetual)<Average(perpetual<periodic)<LIFO(perpetual<periodic)

따라서 Net Income측면에서는 FIFO가 유리하지만, Tax를 많이 내야됨, 

CashFlow측면에서는 LIFO가 유리

(주의, 가정이 바뀌면 결과도 달라질 수 있음)

(price 가정, Quantity 분배법 에 따라 BS, IS가 달라진다. 따라서 다수의 기업을 비교할 시, 쓰여진 가정과 방법이 무엇인지를 알아야하고, 그 가정과 방법을 일치시킨 후에 BS, IS를 비교한다. 이 때 LIFO를 FIFO로 일치시키는 경우를 선호한다. 그 이유는 첫째, LIFO를 쓰는 기업의 경우 FIFO일 때의 수치를 함께 넣도록 되어있기 때문, 둘째, LIFO쓰면 inv 생산년도가 다양해서 FIFO->LIFO로 바꾸는게 계산량이 훨씬 많다. LIFO->FIFO보다)

(LIFO를 FIFO로 바꿀 때, 

inv_F = inv_L + LIFO Ending Reserve

Equity_F = Equity_L +LIFO Ending Reserve

cost of sales_F = cost of sale_L +LIFO Beginning Reserve - LIFO Ending Reserve

-Basic Equation

-Beginning inv + Purchase = Cost of sales + Ending inv

-Acquisition Cost(재고를 취득할 때 드는 cost를 어떻게 매길 것인가)

-Ready for sale 이전까지 드는 expenditure을 다 Inv에 매기자.

-구체적으로 Raw materials, Freight-in, Labor, Overhead(간접비용)

-Labor cost+Overhead cost를 conversion cost(Raw->완제품으로 conversion한다는 데서 따옴)라 한다.

-Abnormal한 비용은 inv에 포함시키지 않는다.

-Storage Cost, Selling cost, Administrative cost 등은 exp로 처리하지 inv에 넣지 않는다.

-Lower of {cost, Market}:Ending inv을 기록시, 원가랑 시가 중 min을 택한다.(회계는 최대한 보수적이므로)

-US GAAP 경우

-NRV-Profit, Current cost(=Replacement Cost, 살 때 가격), NRV 중 intermediate value을 Market Value로 택함

-No Recovery

-IFRS 경우

-NRV을 Market Value로 택함

-Recovery up to original cost

(광물, 귀금속, 농작물 등 1차 산업의 경우, 생산, 채굴 하자마자 Revenue, Expense 잡고, Inv에 Market Value(NRV)로 택하는게 가능(원가<시가이더라도), 왜냐하면 생산, 채굴하자마자 earn, realizable(시세가 보통 존재하므로)되므로, 그리고 US GAAP나 IFRS모두다 같음)

-Inv에 잡히냐 PPE에 잡히냐에 따라 exp가 떨어지는 패턴이 다르다.

-About PPE

-Definition:Tangible, Long-term으로 보유, For use, and Normal Operation과 관련

-Asset(PPE)에 잡히냐 exp로 잡히냐는 회사 주관적인 기준(Future benefit가능성+reasonably estimated)

(Upgrade할 때도 Asset으로 잡을 건지, exp로 잡을 건지 고민해야됨)

-Asset(PPE)에 잡히면 

-IS상에서는 subsequent period에 depreciation으로 exp가 떨어짐(operating exp에 포함되거나 inv에 있다가 cost of sales에 포함되거나)

-CFS에서는 CFO, CFI, CFF에서 CFI로 잡힘(-)

-exp로 잡히면

-IS상에서는 바로 operating exp로 잡힘

-CFS에서는 CFO, CFI, CFF에서 CFO로 잡힘

(Interest from borrowing for PPE가 exp로 잡히면 IFRS에서는 CFO나 CFF로 잡히고 US GAAP에서는 CFO으로 잡힘)

-Acquisition Cost(PPE를 취득할 때 가격을 어떻게 매길까)

-Ready for use 전까지 모든 비용(Purchase Price+Shipping cost+Insurance and premium+Tax+Unloading cost+Installation cost+Testing cost+capitalized interest)

(PPE가 ready for use되고 나서 이후 생기는 interest는 IS상에서 non-operating items(interest)로 exp로 잡힘)

-Depreciation(=cost allocation process)

-관련 용어

-Acquisition Cost(=Historical Cost, 처음 취득가)

-Accumulated Depreciation(=contra account, 총 감가상각액)

-Book Value(=carrying value, BS상에 적힌 value)

-Estimated Useful Life(내용연수, 쓸 수 있는 예상기간, 물리적 기간, 실질적 효용기간 등 고려)(회사 주관적임)

-Salvage Value(=Residual Value, 다 쓰고나서 가격)(회사 주관적임)

-Depreciation Base(=Acquisition cost - Salvage value)

-process

-Land와 건설중인 Building은 Depreciation안함

-component depreciation(IFRS는 requirement, US GAAP는 Allow하나 거의 안씀)

-depreciation method을 결정한다.(아래의 값을 단위기간마다 exp로 떨어냄)

-straight line:Depreciation Base/Estimated Useful Life

-units-of-production:Depreciation Base * (output units in the period)/(Life in output units)

(지하자원 캐는 업에서 사용가능, life in output units(총 생산량)을 알 수 있으므로)

-accelerated

(PPE가 시간이 갈수록 revenue 창출이 더뎌지는 형태일 때 사용, 즉 초반에 exp 많이 떨어냄)

-Double Declining Balance:Beginning Book Value * 2/Estimated Useful Life

(마지막 기간 전까지는 Salvage Value가 고려되지 않는다.)

(이 경우, 마지막 기간에서는 Salvage Value와 맞춰주기위해 공식사용하지않고 그냥 plug-in한다.)

-관련 정보를 추측하고 입력, Estimated Useful Life, Salvage Value, Life in output units, 

-도중에 Salvage Value, Estimated Useful Life, Depreciation Method 바꿀 수 있다.(Change in Accounting Estimate)

-Prospective Approach(과거 생각안하고 새로이 Depreciation 계산)

-Revaluation Model

(IFRS만 가능)

(Depreciation하다가도 장부에 적힌 가격과 시가가 너무 차이나서 value를 재평가하는 model)

(value가 reasonably estimated되야 함)

(감정평가사가 맡는 일이고, 이 때 감정평가사는 평가액의 일부를 떼어감(일한 댓가), 따라서 revaluation은 자주 안함, 대게 3년에 한번 꼴로 함)

(PPE의 각 class(Land, Building, Equipment 등)별로 Revaluation할 지 말 지 선택가능, 단 Class내의 각각에는 따로 선택 못함)

(힘든 회사가 자산좀 있어보이려고 Revaluation때려서 Asset과 Equity가 단기적으론 커보일 수 있지만, 증가된 PPE가 Depreciation 더 때려서 exp가 올라 나중엔 NI가 떨어질 수 있다. 물론 Land빼고, Land는 depreciation안하므로)

-시가가 오르면(IS에 영향 안미침)

-Asset에선 해당 PPE가격 올림

-Equity에선 Accumulated Other Comprehensive Income에 반영(바로 Retained Earning에 가는게 아님)

(왜냐하면 PPE를 이용한 계획된 project시행 전에 주주들이 오른 시가 받아처먹을라고 달라할 수 있으므로)

-시가가 떨어지면(IS에 영향 미침)

-Asset에선 해당 PPE가격 내림

-IS에서 Loss로 잡혀서 NI랑 Equity가 떨어짐

-시가가 떨어졌다 올라갔다 등 반복시에 

-Revaluation Surplus(AOCI)부터 갉아먹고 IS에 Loss로 잡히고

-Loss양만큼 IS에 Gain으로 잡고 Revaluation Surplus(AOCI)를 증가시켜라.

-Impairment(Revaluation같지만, Fundamental이 무너지는 지를 Test하는 것, PPE변화)

-US GAAP의 경우 Recovery Test->Loss책정 과정으로 이루어진다.

-Recovery Test:PPE Book Value> PPE Total Future Cash Flow(명목가로)인지 아닌지

-Loss책정:Loss=PPE Book Value- PPE Fair Value(팔리는 가격)

(Loss로 잡고 안 팔고 계속 사용한다면 Depreciation계속해야함)

-No Recovery

(PPE100, Loss70->PPE30 이후 시가가 올라도 PPE 변화 X)

(FS상 변화는 PPE하락, Income from continuing operation in IS(-로 잡힘), NI하락, RE하락, PPE하락했으므로 이후 Depreciation exp하락)

(Loss발생했다고 Tax가 하락하는건 아님, 세법에서 지정된 비용만 비용으로 처리해줌)

-Implication

-Big Bath Technique(회계를 보수적으로)

-상장(껍데기)와 비상장(core)가 합병할 때 비상장회사가 지분율을 많이 얻기 위해 상장을 Big Bath에서 주가를 합병하기전에 낮추는 technique

-경영진이 새로 부임할 때(Big Bath해서 이전 경영진의 책임으로 부담)

-1000억 손실, 3000억 손실은 정보이용자에게 구분안됨. 따라서 말아먹을 때 한번에 확 말아버리는 기술

-Impairment Loss가 잡히면 이후 Depreciation exp하락, 이후 EBIT증가

-IFRS의 경우 

-Loss=PPE Book Value - Recoverable Amount

where Recoverable Amount=Max{Value in Use, Net Selling Price}

where Value in Use=Present value of total future cash flow

(Loss<0이면 Impairment Loss 반영안함)

(마찬가지로 Loss로 잡아도 안 팔고 계속 사용한다면 depreciation 계속 함)

-Recovery OK up to original Book Value

(나머지 Implication 등은 US GAAP과 같음)

-Long-lived Assets held for sale

-정의:팔긴 팔건데 주된 영업은 아닌 것(따라서 inv도 아니고 PPE도 아님)(삼성전자가 쓰던 토지 팔 때)

-PPE는 기본적으로 Impairment, Revaluation을 안함(목적 자체가 not for sale이므로)->대체로 시가가 궁금하지 않음, 하지만 held for sale로 귀속되는 순간 시가가 궁금해짐, for sale이므로 이때 held for sale로 귀속 될 때는 min{Book Value, NRV}로 적힌다.

-Depreciation안함

-Recovery OK(US GAAP이든 IFRS든, 왜냐하면 for sale이므로)

-held for sale이 sold, abandoned, exchanged->Derecognition(회계상 처분은 범위가 넓다, 운반하다 차사고나거나 홍수로 공장 없어지거나... 등도 처분으로 들어가서 Derecognition됨)

-이때 US GAAP은 gain, loss를 non operating income(in IS)에 반영

-이때 IFRS은 gain, loss를 operating income/non-operating income의 기준을 회사에 맡김

->회사가 Operating income을 조작할 가능성 생김(4년연속 영업이익 손실이면 상장종목->상장관리종목, 따라서 영업이익 조작해서 상장상태 유지하려할 수 있음)

->금감원이 IS form을 공시함(2012년 말)

-Intangible Assets

-정의:Long-term으로 보유, for use, normal operation와 관련 but not tangible(즉 PPE랑의 차이는 tangible여부 뿐)

-Acquisition Cost

-Externally purchased:Capitalize

-Internally developed

-IFRS:Research는 exp, Development는 capitalize

-US:Research, Development 모두 exp(software는 technological feasibility되면 capitalize함

(Capitalize하면 CFI에 -cash 잡히고, 그냥 exp하면 CFO에 -cash잡힌다.)

-Amortization

-with definite life

-Amortization함

-definite life 측정시, 실질적 효용기간, 법률적 요인, 경쟁 기업, 계약상 갱신과 연장기간 등 고려해야함

-with indefinite life

-Amortization안함

-대표적인 예로 Goodwill

(이후 impairment판단해서 impair하다고 판단되면 BS상에서도 사라지게 됨)

-Impairment

-Amortization하든 안하든 Impairment판단은 항상 해야함

-PPE랑 똑같음

-Investment Property(Only IFRS)

-정의:부동산 중 임대해준 것

-Cost Model로 쓰는 경우

-depreciation함

-FV Model로 쓰는 경우   

-depreciation안함

-FV>Cost이면 Gain in IS 반영

-FV<Cost이면 Loss in IS 반영

-About Income Tax

-용어

-Current Tax Expense(=Taxes Payables):당해 낼 세금

-Pretax Financial Income(=Accounting Profit, Income Before Tax, Earnings Before Tax)

-Income Tax Expense(=Tax Expense in IS):Current Tax Expense+Deferred Tax Expense

-DTA:Deferred Tax Assets

-DTL:Deferred Tax Liabilities

-Tax return:세무신고

-Temporary Difference(=Timing Difference)

-Tax Base:Net Amount of an asset or liability used for tax reporting purposes.

-배경:기업의 회계절차와 국세청에서 바라보는 시야는 다르다. 거기에 발생하는 세금차이를 정확히 이해하기 위함, 법인세는 거의 1/4에 해당한다. 따라서 기업의 Cash Flow를 정확히 이해하기위해선 필요하다.

-Pretax Financial Income->Reconciliation(Temporary Difference, Permanent Difference, 이하 TD, PD라 한다.)->Taxable Income->Current Tax Expense(실제 올해 낼 세금)->Deferred Tax Expense(덜내거나 더낸 세금을 Asset이나 Liability로, DTA, DTL)->Tax exp=Current Tax Expense+Deferred Tax Expense->Net Income 구함

-Current Tax Expense구할 때

-Current Tax Expense=Taxable Income*Current Statutory Tax Rate(올해 법정세율)*(-1), 항상 음수이다.

-DTE구할 때(Flow)

-당해년도 TD에 의해 발생하고, (DTA변화량-DTL변화량)

(실무에서 미래세율을 모른다면 그냥 현재세율 이용해서 DTE구해버림)

-TD>0이면 DTE>0이고 DTA가 되고 (혹은 DTL이 없어짐), |Tax Expense(음수)|>|Current Tax Expense(음수)|

-TD<0이면 DTE<0이고 DTL이 되고 (혹은 DTA이 없어짐), |Tax Expense(음수)|<|Current Tax Expense(음수)|

-Tax Base 데이터로 구할 때, Book Value상 Liability가 Tax base보다 더 많이 잡혔단 말은, 그만큼 revenue로 보는 양이 적단 말이고 따라서 DTA가 잡힌다.

-Current Tax Expense가 당해년도에 내는 세금이고, Tax Expense는 장부상(Book) 세금이다.

-Permanent Difference가 없거나 Tax rate의 변화가 없다면 Pretax financial income에다가 TR을 곱하면 바로 tax expense나옴

-Effective Tax Rate:=[Tax Expense/Pretax Financial Income]

(주의:x1년도에 TD<0, x2년도에 TD=0, x3년도에 TD>0이라면 x2년도에 DTL이 잡혀있지만, DTE=0이다. 위에 방식대로 DTE를 구하는 것은 '변화'정도만 구하는 것이므로, 즉 1년동안 DTE의 변화량을 구한것)

-Effective Tax Rate와 Statutory Tax Rate가 다르게 되는 예:Jurisdiction 회사, Permanent Difference, Tax rate 변화, reinvest하는 경우(TD가 PD되므로)

-BS를 작성할 때 마다 DTA, DTL 를 갱신한다. 그 해 Statutory Tax Rate에 맞춰서

-Deferred Tax Income은 Stock개념(BS에 DTA-DTL의 절댓값)

-Deferred Tax Expense는 Flow개념, 한 기간 내에서의 DTA-DTL의 절댓값

-DTA, DTL모두 (누적TD)*(내년세율)으로 구한다.

-DTL관련

-TD<0일 때 발생

-Revenue을 세법상 나중에 인식(recognized)

-Expense을 세법상 먼저 인식(taxable), 특히 Depreciation Method차이에서 옴

-Present Value로 적기 어려움(TD가 언제 >0으로 바뀔지 uncertain, 게다가 discount rate가정하기도 어려움)

-DTL를 다시 평가하니 TD>0가 되지 않을 것 같으면 DTL에 할당된 양은 Equity로 분류된다.

-따라서 DTL는 L이냐 E냐는 Case by Case.

-Future Cash Outflow에 영향을 미침

-발생 예

-Securities의 가격이 오른 경우

-

-DTA관련

-TD>0일 때 발생

-Revenue을 세법상 먼저 인식(Taxable)

-Expense을 세법상 나중에 인식(Recognized), 특히 Post-Employment benefit, warranty expenses, loss carryforward)

-Loss Carryforward

(Tax loss carryforward란, x1년도에 결손난 기업의 경우 DTA가 잡혀 이후 10년(한국), 20년(미국)까지 결손금액까지의 +이익은 세금절세해주겠다는 것, 하지만 Valuation Allowance를 적용해야함, 이후에 세금절세될 정도로 수익이 있을거라 기대되지 않을 때, Asset란에서 DTA제거하는 과정을 Valuation Allowance라 함)

-이후 Taxable Income이 발생할 가능성이 적으면, DTA를 줄이고 Valuation Allowance(contra account)를 잡는다.

-경영자의 판단이 개입됨

-DTA줄고, 그해 exp올리고 RE줄고

-따라서 CFA는 회사의 DTA가 크게 잡혀있으면 객관적으로 조정해서 회사를 분석해야한다.

-Future Tax Saving효과가 있음

-미래에 세율이 오를 때(재정정책 변화로)

-DTA 잡힌 회사가 DTL잡힌 회사보다, 혹은 DTA가 DTL보다 많이 잡힌 회사가 향후 Net Income에 있어서는 더 유리

-

 -About ETC

-Post-Employment benefit(퇴직연금)

-A가 퇴직할 때, 그때 바로 Cash에서 까는 개념이 아니다.(Matching Principle) A가 근무할 때 미리 Liability에 다가 쌓아둔다.(법으로 퇴직금 지급 기준 이상일 때부터)

-A가 퇴직하는 경우

-퇴직금측정=(퇴사할 시점의 3개월간 임금의 평균치)*근수년수, 즉 12년일하면 연봉만큼 퇴직금 받음

-Liabiility+, 

-Exp-

-NI-

-RE-

-Warranty Expense(품질보증비용)

-물건을 Delivery하는 순간, 예상되는 warranty비용을 Liability에 잡는다. 

-현대자동차가 3000만원짜리 차를 파는 경우

-Cash 3000+,

-Warranty Expense 200- 

-Liability 200+

-RE 2800+

-NI 2800+

-Customer Advance(Earn하기전 돈받는 경우)

-바로 Asset에 잡지 않는다. 특히 보험회사

-손님한테 물건 인수전, 10,000을 먼저 받는 경우

-Unearned Revenue(in L) 10,000+

-이후 물건이 인수되면 Unearned Revenue(in L) 10,000-, Cash 10,000+됨

-Officer's Life Insurance

-회사가 임원을 대상으로 생명보험에 걸어둔 것, 보험료도 회사가 내고 보험금도 회사가 받음, 단지 임원이 죽냐마냐에 보험금지급이 걸려있는 상품

-About Bond

-이해

-coupon rate=nominal interest rate

-실제 issuer와 investor 사이에 적용되는 rate는 market rate이다. 이 market rate는 issuer의 credit에 따라 issuer가 결정하는 rate

-Issuer의 Credit이 좋다면 Market rate를 낮춰 발행해서 Premium Bond가 될 확률이 높다.

-

-분류

-Issuer가 결정

-Par Bond

-액면가=발행가

-coupon rate=market rate

-Premium Bond

-액면가<발행가

-coupon rate>market rate

-Discount Bond

-액면가>발행가

-coupon rate<market rate

-FS에서의 변화(BS, IS, CFS)

-Face Value, Coupon Rate는 명목상일 뿐이다. 실제론 Market Value와 Market Rate가 주됨

-Interest exp는 년초 Bond Market value*Market rate

-이후(이자 지급후) Bond의 market value는 명목 이자와 실제 이자 차이에서 구함, 따라서 discount 또한 작성됨

-CFS에선(실제 cash변화를 적으면 된다.)

-채권 판매 당시에 CFF에 market value+

-이자 지급 당시 

US GAAP에선 CFO에 interest-

IFRS에선 CFO나 CFF에 interest-

-원금 지급 당시

CFF에 원금-

*업종별 성질

-제조업

-A*1.1~1.2=한해 매출액

-PBR이 1.5넘기기가 어렵다. 

-NCA>CA여야 좋은 기업, NCA가 수입창출의 핵심이므로

-EBITDA구할 때, depreciation exp는 operating exp에도 있지만, cost of sales랑 inv에도 depreciation exp가 포함됨

-M&A시 Goodwill이 잘 안잡힘, 대부분의 Asset이 잘 적혀있으므로

-서비스업

-A*3~4=한해 매출액

-M&A시 Goodwill이 높게 잡힘

-중공업

-Inv TO가 대체로 낮음, Current Ratio구할 때, Inv는 빼기도 함

-건설업

-Inv TO가 대체로 낮음 따라서 Current Ratio구할 때, Inv는 빼기도 함

-화장품

-Gross Profit Margin이 크다.

-Operating Exp가 크다.(Sales Promotion, 즉 광고비가 큼)

-Operating Profit Margin은 낮다.

-제약회사

-Gross Profit Margin이 크다.

-Rebate같은 불법행위+R&D투자 exp이 큼 등으로 Operating Profit Margin은 낮다.

-R&D 를 exp로 잡기때문에 Gross Profit margin은 크게 나오지만, 실질적 Cost of sales는 큰셈

-농작물

-농산물 생산되자마자 Revenue, Expense로 잡는다. Realizable, Earn이 바로바로 된다고 봄

-광물

-광물 채굴되자마자 Revenue, Expense로 잡는다. Realizable, Earn이 바로바로 된다고 봄

*구체적인 예, 사건

-우리나라 한 해 예산: 약 250조

-About 삼성전자

-PBR이 1.7가까이 됨

-최근 15년간 유상증자가 없었다.

-거의 무차입경영(L=0), 실제로 L이 60조 잡혀있는데, 퇴직금, AP, 자회사들이 빌린것 일 뿐

-맥주회사의 경우 캔맥주는 맥주+캔 모두 inv로 잡히지만, 병맥주는 맥주만 inv로 잡히고 병은 PPE로 잡힌다.(재활용하므로)

-우리나라에서 2011년부터 IFRS도입 의무화 됐고, 기계는 8년, 비품은 5년, salvage value는 모두 0원으로 처리하던 회계상 관례가 실질적으로 바뀜으로써 장부상 Asset이 큰 증가됨(실질적으로 경영성과에 의한 이익은 아니면서)

-우리나라 기업들은 20~30%가 PPE에 Revaluation Model씀, 대부분은 PPE의 Cost Model씀

-삼성전자는 R&D를 많이 하지만, Intangible Asset에 10%도 안되게 잡음, R&D를 exp로 잡아버리면 세금 안가져가고, 일정 비율을 세금 환급도 해줌(R&D 장려정책때문)

-Intangible Asset의 Impairment의 예

-비아그라 patent샀는데, 부작용이 심해짐이 나중에 밝혀짐

-software 샀는데, 다른 프로그램이 더 좋아서 안쓰게 된 경우

*note

-Bookkeeping을 아는 것과 accounting을 아는 것은 다르다. Bookkeeping은  FS를 적어내는 기술적 과정, Analyst는 Bookkeeping을 아는 것보단 economic event발생시 해석하고 분석할 줄 알아야한다.

-BS에서 A를 잡는 것은 회사의 주관적인 의견이 개입될 수 있다. SM과 JYP는 연습생 Training 비용을 expense로 보나 YG는 Asset으로 본다. 

-Receivable TO가 높아서 안 좋은 예, 회사의 credit policy가 엄격해서 그 기업과 거래하지 않으려고 할 수 있음(기술력좋은 이북회장 생각)

-Inv TO가 높아서 안 좋은 예, 대규모 주문에 대비 못할 수 있음(아이폰VS갤럭시 생각)

-A TO가 너무 높을 수 있는 경우, 제조업이 아닌 경우(A에 안 잡힌게 있을 수 있으므로), Depreciation이 많이되서 Asset이 많이 낮아진 경우(이후 기계, 설비 다시 갖춰 Asset 오르면 A TO가 낮아질 기업임)

-토지라해서 반드시 PPE인 것은 아니다. inv로 잡힐 수도 있다. 부동산 시행업에선 토지가 inv로 잡힘

-시승용 차(car)는 PPE다. 파는게 아님

-Owner 경영진(특히 비상장 기업이 대부분인)은 CashFlow가 높은걸 선호->LIFO를 선호(물가가 오르고 Inv양이 오를것으로 기대되는 경우)

-전문경영진(특히 상장기업들인)은 Net Income이 높은 걸 선호->FIFO를 선호(물가가 오르고 inv양이 오를것으로 기대되는 경우)

왜냐하면 New Income이 높게 잡혀야 이사해임이 안될 것이니까

-IFRS에서 LIFO를 인정하지 않는 이유는, LIFO의 경우(기업의 입장에서 구매를 늘려버리면 Cost of sales를 늘려버리고,(물가가 상승한다는 전제하에), 따라서 Tax exp를 줄일 수가 있다. 이러한 구매량 조절을 통해 이익을 조작하는 경우를 방지하기 위해서임)

-Expenditure=Expense+Asset

-Asset TO판단시 Depreciation을 비슷하게 두고 비교해야 한다. Depreciation은 기업마다 주관적인 판단 요소 개입되므로

-A(Parent Company)-B(Subsidiary Company)사이

-A가 B에 100%투자한 경우라면 B의 이익이 A로 배당이 떨어지기도 전에 A의 Revenue에 반영된다.

-나중에 A로 배당이 떨어지면 이 때 Temporary Difference(Tax)가 발생하겠지만, A로 배당안떨고 B의 모든 이익을 새롭게 투자하는데 써버리면, Permenent Difference가 되버린다.(A의 회계상 장부에는 revenue로 잡히지만, 실제로 cash가 들어오지 않았고 이후에도 들어오지 않는 상황이므로)

-어색한 영어표현

-obsolete Inv:팔릴 가능성이 낮은 재고

-smoother란 변화폭이 작다는 것

-

-주석관련

-주석에는 collaterallized 관련해선 다 나온다. inv든 뭐든

-

-세법관련

-Actual Expenditure인 경우만 생각

-벌금, 과징금, 대손충당금, Impairment Loss(주관적 판단이 개입되므로),  

-미국은 State마다 Statutory Tax Rate가 다르다. 따라서 여러 jurisdiction에 걸친 회사는 effective tax rate와 statutory tax rate가 다르게 된다.

-미국은 Government가 발행한 채권에서 온 interest income은 taxable/State나 Municipal이 발행한 채권의 interest income은 non-taxable이다. 따라서 후자는 Permanent Difference Tax

-Officer's Life Insurance의 경우 세법상 보험료는 expense로 보지 않는다. 

-Interest paid의 경우에서 사채끌어써서 지급한 이자는 세법상 expense로 보지 않는다.

*IFRS VS US GAAP

1. Inv에서 IFRS, US GAAP, 모두 3가지(Weighted Average, FIFO, Specific Identification)인정해주나 US GAAP은 LIFO도 인정

2. Inv에서 IFRS는 Market Value를 NRV로 택한다. US GAAP은 Market Value를 NRV-Profit, Current Cost(살 때 가격), NRV 중 중간값택함

3. Inv에서 IFRS는 Recovery up to original cost, US GAAP은 Recovery안됨

4. IFRS는 interest from borrowing for PPE는 CFO, CFF in CFS 두군데 가능, US GAAP은 CFO만 가능

5. IFRS는 Interest cost+Interest Income 묶어 보고, US GAAP은 따로 봄

6. IFRS는 Component Depreciation 반드시, US GAAP는 Allow하나 거의 안씀

7. IFRS는 PPE의 Revaluation가능, US GAAP은 불가능, Cost Model만 씀

8. IFRS는 PPE의 Impairment을 one-step test, US GAAP은 two-step test

9. IFRS는 PPE의 impairment의 recovery up to original book value, US GAAP은 no recovery

10. IFRS는 Derecognition의 operating/non-operating income 기준을 회사에 맡김, US GAAP은 non-operating으로 분류

11. IFRS는 Internally Development Cost를 Capitalize할 수 있으나 US GAAP은 안됨(software빼고)

12. IFRS는 PPE에서 Investment Property 따로 보나, US GAAP은 다 PPE로 봄

13. Bond에서 IFRS는 Interest 지급을 CFF나 CFO에 작성, US GAAP은 CFO에 작성