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문제 정의
- 따라서 본 연구는 공동주택 개발사업의 사업타당성 분석 시 기존의 결정론적 스프레드시트 분석방법과 새로운 확률론적 시뮬레이션 분석방법을 적용하여, 두 방법을 비교 평가함으로서정확하고 신뢰성 있는 재무적 타당성 분석 방법을 밝히는데 목적이 있다.
가설 설정
- 84%의 차이가 보이는데 이는 각 변수별 확률분포를 고려하였기 때문이다. 만일 변수별 확률분포를 고려하지 않고 모두 표준 정규분포나 삼각분포 등 완전 대칭인 분포로 가정하였다면, 두 분석의 평균은 일치하였을 것이다(정동욱; 2001). 그러나 [그림6]과 [표 13]에서 보듯 실제 36 개 사례분석 결과 분포형태는 편의(Skewness)를 갖고 있고, 시뮬레이션 결과는 이 편의를 반영한 것이므로 스프레드시트보다 시뮬레이션이 더 정확한 분석이라 할 수 있다”.
제안 방법
- 그 이유는 입력값의 자료특성이 결과값에영향을 미쳐 사업성을 왜곡하고 의사결정을 잘못 유도할 수 있기 때문이다. 그러므로 본 연구는 입력값의 특성(분포형태)이 결과값에 미치는 영향을 분석하기 위해, 입력값을 결정론적 방법인 '점추정 과 확률론적 방법인 '분포적합 으로 나누어 비교분석하였다. [표9]는 그 분석 방법론을 제시한 것이다.
- 구축한다. 넷째, 두 분석기법의 적합성과 유효성을 검증하고 정확성을 비교하며, 분석기법의 실용성을 평가한다.
- 다음으로 실행 횟수와 신뢰도 수준을 정하고 실행하게 되는데, 본 연구는 99% 신뢰도 조건하에서 10, 000회 반복 실행하도록 설정하였다.
- 둘째, 실태파악 단계로 건축개발사업의 시장규모 분석을 통해 중요성을 검증하고, 사업타당성 분석 시 이론과 실무적용의 차이점 (gap) 을 파악한다.
- 개발사업 에 범용적으로 사용할 수 있다. 따라서 [표3]에 제시된 수입과 지출 변수들을 이용하여 결정론적 접근방법과 확률론적 접근 방법의 차이와 정확성을 분석하였다.
- 이는 기존의 이론과 다른 결과로 분양형 사업의 특수성에 기인한 것이다. 따라서 본 연구에서는 기업회계기준에 따른 재무제표와 현재 실무에서 사용 중인 사업수지분석 양식을 통합하여 건축 개발사업의 특성 및 현실에 적합하게 재무적 타당성 분석 양식을 표준화하여 [표3]에 제시하였다.
- 그러므로 시뮬레이션 대상 변수의 선별이 필요하다. 본 연구에서도 [표기의 변수정의와 분석기준에 따라 입력변수를 선별하였다.
- 이루기 위해 전문가 설문실시 및 사업 타당성 분석용 사업계획서 입수 . 분석 등을 통해 재무적 타당성 분석체계를 구축한 후, 결정론적 방법인 스프레드시트기 법과 확률론적 방법인 시율-레이션기 법으로 각각 재무적 타당성 분석을 실시하였으며, 두 기법간의 비교 결과는 다음과 같다.
- 셋째, 엑셀 스프레드시트 분석과 몬테칼로 시뮬레이션 분석을 각각 재무적 타당성 분석에 적합하도록 분석체계를 구축한다. 넷째, 두 분석기법의 적합성과 유효성을 검증하고 정확성을 비교하며, 분석기법의 실용성을 평가한다.
대상 데이터
- 변수들의 분석 기준은 자료 수집과 분석의 일관성 및 용이성을 고려하여 36개 사업의 사업계획서상 실적 금액"을 기준으로 분석하였다. 분석대상 입력변수는 6.
- 항목은 제외하였다. 그리고 실제 데이터에 의해 분석을 실시해야 하는 '실적치 항목만을 대상으로 분석을국한하였다. 이는 모든 변수에 대해 분석하는 것보다 민감도가 큰 중요한 변수를 선별하여 그 변수들을 대상으로 집중 분석하는 것이 시뮬레이션의 장점이며, 분석의 효율성을 극대화시키는 것이기 때문이다.
- 이는 모든 변수에 대해 분석하는 것보다 민감도가 큰 중요한 변수를 선별하여 그 변수들을 대상으로 집중 분석하는 것이 시뮬레이션의 장점이며, 분석의 효율성을 극대화시키는 것이기 때문이다. 따라서 분석대상 입력변수는 수입변수 3개, 지출변수 10개 등 총 13개를 선정하였다. [표8]은 선정된 13개의 입력변수를 좀 더 구체적으로 제시한 것이다.
- 몬테칼로 시뮬레이션 기법을 적용하여 사업타당성 분석을 실시하기 위한 자료로서 실제 사업을 시행하기 위해 각 시행사에서 작성한 공동주택 사업타당성 분석 보고서 36개를 입수하여 분석하였다. 수집 자료의 공간적 범위는 하위시장(Sub market) 으로서 동질적 성격을 갖는다고 할 수 있는 경기도(서울 인천 등 광역시 제외)지역으로, 시간적 범위는 2005년을 기준으로 횡단면(Cross-section)적으로 한정하였다.
- 수집 자료의 공간적 범위는 하위시장(Sub market) 으로서 동질적 성격을 갖는다고 할 수 있는 경기도(서울 인천 등 광역시 제외)지역으로, 시간적 범위는 2005년을 기준으로 횡단면(Cross-section)적으로 한정하였다. 이는 시간과 지역에 따라 수입과 지출 변수의 기준이 다르고 편차가 심하여보다 객관적이고 표준화된 사업타당성 분석을 실시하기 위함이다.
- 이런 차이점 및 특성 검증을 위해 설문조사를 실시하였으며, 설문조사는 국내 2005년 시공능력 공시액 20위내 건설사 중 무작위로 10개를 선정하여 각 5명 내외 50명, 공동주택 개발사업에 풍부한 실적을 보유한 국내 유명 시행사 7개사에서 각 5명 내외 35명, 부동산 개발 신탁사 3개사에서 각 5명씩 15명 등 총 100명을 대상으로 100% 목표달성이 될 때까지 계속하여 조사를 실시하였다.
데이터처리
- 확률분포 형태는 히스토그램을 근거로 하거나 또는 경험적으로 결정할 수 있다. 그러나 본 연구에서는 크리스탈 볼 프로그램의 분포적합 (Batch Fit)기능을 활용하여 확률분포 형태결정과 적합도 검정을 실시하였다. 적합도 검정 (goodness of fit test)은 실적자료와 분포형태의 일치(적합)여부를 검정하는 방법으로 A-D 통계량이 1.
- 스프레드시트 분석을 위해 엑셀 프로그램을 이용하여 6.1 절의 분석 방법에 따라 각 변수별로 36개 사례 프로젝트의 통계량 평균값을 입력 한 후 분석을 실시하였으며 그 결과는 [표 10]과 같다. 분석결과 경상이익률은 8.
이론/모형
- 건축개발사업의 사업수지 분석에는 영업, 재무, 투자 활동에 의한 현금흐름이 함축되어 있으며, 이를 수입과 지출 항목으로 크게 나누어 손익계산서와 현금흐름표를 조합한 실무양식을 작성하여 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서도 범용적으로 사용할 수 있는 표준화된 사업수지 분석표를 사용한다.
- 본 연구에서는 몬테칼로 시뮬레이션 기법을 활용한 재무적 타당성 분석 모델구축용 소프트웨어로 Crystal Ball 7.2 Professional Edition(2005)7) 8 Program을 사용하였다. 시뮬레이션 모델로 분석하기위해 재무적 타당성 분석의 기본 알고리즘을 확률론적 관계식으로(식2) 표현한 것이다.
성능/효과
- 설문분석 결과 분양형 건축개발사업의 사업타당성 분석 시 설문 응답자의 95.0%가 프로젝트 특성에 맞게 시행사가 자체 개발한 사업수지분석 양식을 사용하고 있으며, 기업회계기준에서 제시하는 재무제표" 양식을 사용하여 사업수지 분석을 실시하는 회사는 설문분석의 5%로 극히 일부에 불과하였다. 이는 기존의 이론과 다른 결과로 분양형 사업의 특수성에 기인한 것이다.
- [표6]은 입수된 36개 사례 프로젝트의 사업타당성 분석 보고서(사업계획서)를 사업별로 정리하여 기술 통계량을 나타낸 것이다. 기술 통계량 분석 결과 36개 프로젝트의 평균은 연면적 38, 581평, 세대수 791세대, 수입 2, 094억원, 비용 1, 908억 원 경상이익 186억원 및 경상이익률 8.88%로 타 산업에 비해 단위 프로젝트의 규모가 대단히 크고 매우 리스크가 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사업초기 참여의사결정을 위한 타당성 분석은 매우 중요하고 고도의 방법론과 신중한 판단이 필요하다.
- 유리하다. 넷째, 민감도 분석결과 시뮬레이션기법은 사업에 미치는 영향 변수명, 순위 및 영향도(%)를 제공함으로서 효과적인 변수관리가 가능하므로 유용성 측면에서 유리하다.
- 둘째, 경상이익률 통계량 분석결과 시뮬레이션기법은 왜도, 첨도 등 분석을 통해 사업의 안정성 평가가 가능하므로 의사결정의 타당성 측면에서 유리하다.
- 분석결과 각 변수 금액의 변동 폭이 매우 큼을 알 수 있다. 변동 폭이 클 경우 시뮬레이션 결과 최소와 최대 값의 범위가 넓어지는 문제는 있으나, 범위를 넓히는 것이 극단적인 값을 더 잘 테스트할 수 있다(조나단문;2005)는 장점도 있다.
- 1 절의 분석 방법에 따라 각 변수별로 36개 사례 프로젝트의 통계량 평균값을 입력 한 후 분석을 실시하였으며 그 결과는 [표 10]과 같다. 분석결과 경상이익률은 8.88% 의 결정값이 산출되었고, 비용 항목 중 토지비, 건설비 및 금융비의 비중이 상당히 크기 때문에 상대적으로 그 비용(특히 도급공사비)에 민감함을 알 수 있다. 이러한 분석법은 결정론적 방법의 점추정 분석법에 해당되며, 결과 값은 나타낼 수 있지만 각 결과의 발생확률은 알 수 없기 때문에 사업에 대한 충분한 정보를 제공하지 못하는 한계가 있다.
- 셋째, 상관관계 분석결과 스프레드시트기법은 변수들간 상관분석이 불가능한데 반해, 시뮬레이션기법은 상관분석을 통해 관리변수 선정이 가능하므로 사업의 리스크 관리에 유리하다. 넷째, 민감도 분석결과 시뮬레이션기법은 사업에 미치는 영향 변수명, 순위 및 영향도(%)를 제공함으로서 효과적인 변수관리가 가능하므로 유용성 측면에서 유리하다.
- 그러나 [그림6]과 [표 13]에서 보듯 실제 36 개 사례분석 결과 분포형태는 편의(Skewness)를 갖고 있고, 시뮬레이션 결과는 이 편의를 반영한 것이므로 스프레드시트보다 시뮬레이션이 더 정확한 분석이라 할 수 있다”. 시뮬레이션의 또 다른 장점은 경상이익률 0.0%이상 확률 72.44%, 8.88%이상 확률 63.18%와 같이 결과값을 확률로 나타낼 수 있고, 또한 달성확률 50% 시 이 익률은 20.72% 즉 [표 14]처 럼 달성확률을 결과값으로 다양하게 나타낼 수 있어 체계적이고 과학적인 의사결정이 가능하다는 것이다.
- 첫째, 경상이익률 분석결과 스프레드시트기법은 결과값만 분석할 수 있으나, 시뮬레이션기법은 결과값과 그 달성확률까지 분석할 수 있어 시뮬레이션기법이 보다 과학적이고 체계적인 의사결정이 가능하다.
후속연구
- 그러므로 향후 분양형 건축개발사업의 사업타당성 분석 시 사업성 판단의 기준 이익률은 "경상이익(률)”로 통일해서 사용 가능할 것이다.
- 변동 폭이 클 경우 시뮬레이션 결과 최소와 최대 값의 범위가 넓어지는 문제는 있으나, 범위를 넓히는 것이 극단적인 값을 더 잘 테스트할 수 있다(조나단문;2005)는 장점도 있다. 그-러나 향후이들 분석 변수들이 합리적인 변동 폭을 갖도록 자료를 수집하거나 수집된 자료를 가공(Data Mining)하는 작업은 필요하다.
- 9%)했기 때문이다. 그러므로 향후 분양형 건축개발사업의 경우 사업성 판단지표로 계산이 복잡한 할인 현금 흐름 법보다 단순하고 손쉽게 활용할 수 있는 “비할인현금흐름법(회계적이익률법)”의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
- 따라서 본 연구는 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 시 확률론적 시뮬레이션 분석방법을 적용해 분석을 실시함으로써 기존의 사업성 분석방법과 비교하여 정확성과 신뢰성이 한 단계 향상될 것으로 기대된다.
- 따라서 확률론적 시뮬레이션기법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하며, 기존의 결정론적 스프레드시트 기법과 비교하여 타당성 분석의 정확성과 신뢰성을 한 단계 향상시킨 것이므로 그 활용성이 기대된다.
- 점에 의미가 있다. 향후 사업타당성 분석 시 불확실성과리스크의 분석, 그리고 사업성에 영향을 끼치는 정성적 요인 등 건축 개발사업의 타당성 분석에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
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