유사기업 선정과 데이터 수집

이 장에서 할 일

Peer-Group MCP로 업종 모집단을 조회하고, AI가 고른 후보와 근거를 사람이 확정하는 과정을 살펴봅니다. 확정한 유사기업의 베타·이자부부채·시가총액을 프롬프트 한 번으로 모읍니다.

WACC를 구하려면 평가대상과 사업이 비슷한 상장사, 즉 유사기업(Peer Group)의 베타와 자본구조가 필요합니다. 예전 방식이라면 업종코드로 상장사 목록을 뽑고, 회사마다 사업보고서를 열어 무엇을 만드는지 읽고, 고른 회사마다 한공회 베타 조회 화면에서 베타를 찾고, 기준일 주가로 시가총액을 계산하고, 재무상태표에서 차입금과 사채를 더해 이자부부채를 구해야 합니다. 이렇게 하면 다섯 곳이면 반나절, 스무 곳이면 하루가 갑니다.

이 장에서는 이 일을 프롬프트 두 개로 줄인 과정을 살펴보겠습니다.

1. Peer-Group MCP가 가져오는 것

이 장에서 쓰는 도구는 2.2에서 소개한 Peer-Group MCP로, 저자가 평가 업무에 쓰려고 만든 서버입니다. 공개 저장소(github.com/procpalee/DCF-Peergroup-Search)를 내 계정에 배포하면 같은 서버를 쓸 수 있으며, 이 서버가 한 번에 모아 오는 데이터는 다음과 같습니다.

데이터	가져오는 곳
업종 모집단(상장사 목록, 사업내용)	업종코드와 평가기준일로 조회
베타	한공회 베타 조회 서비스
이자부부채	OpenDART 재무제표(XBRL)
시가총액·주가	네이버 금융

평가자가 여러 사이트를 오가며 하던 조회를 클로드가 도구 몇 개를 불러 대신하므로, 2.1에서 말한 데이터 연결, 즉 숫자를 채우는 쪽의 MCP에 해당합니다.

2. 모집단을 조회하고 후보를 고른다

워크북의 PeerGroup 시트에는 조회대상(평가기준일·업종코드·업종명)과 모집단 검토 표의 머리글만 있으며, 첫 프롬프트로 이 표를 채우고 후보까지 고르게 합니다.

복사DCF 평가를 위한 유사기업 선정 수행해줘. 평가기준일 20251231,
업종코드 29133(탭·밸브 및 유사 장치 제조업). PeerGroup MCP로 모집단을 조회해
'PeerGroup' 시트 표를 채우고, 스팩·지주회사·리츠·12월 외 결산·관리종목은 플래그.
사업내용을 보고 유사기업을 선정하고 근거를 적어줘.

프롬프트에는 언제 기준인지(평가기준일), 어느 업종인지(업종코드), 기계적으로 걸러야 할 것이 무엇인지(스팩·지주회사·리츠·12월 외 결산·관리종목), 그리고 무엇을 보고 판단할지(사업내용)의 네 가지가 들어 있습니다. 앞의 셋은 규칙이고 마지막 하나는 판단입니다.

패널에는 클로드가 Peer-Group MCP의 모집단 조회 도구를 부르는 과정이 보입니다. 결과로 여섯 곳이 돌아오자 클로드는 "표 행 수와 정확히 일치한다"고 확인한 뒤, 회사마다 사업내용을 조회해 판단과 사유 열을 채웁니다.

PeerGroup 시트의 모집단 검토 표. 패널에 Peer-Group MCP 모집단 조회 결과가 보인다

표를 보면 여섯 곳 모두 코스닥 상장사이고 플래그 열이 모두 -여서, 스팩이나 지주회사처럼 기계적으로 뺄 회사는 없었습니다. 판단 열에서는 화성밸브·에쎈테크·비엠티·디케이락 네 곳이 선정, 에너토크와 아스플로 두 곳이 제외되었고, 사유 열에는 그 이유가 한두 문장씩 붙어 있습니다. 예를 들어 아스플로는 밸브를 만들지만 전방산업이 반도체·디스플레이라 산업·플랜트용 밸브를 만드는 평가대상과 비교가능성이 낮다고 적었습니다.

3. Peer 확정은 사람이 한다

여기서 멈추고 표를 읽는 일은 평가자의 몫이며, 이 사례에서 평가자는 에너토크의 제외 판단에 동의하지 않았습니다. 클로드는 에너토크가 밸브 본체 대신 밸브를 돌리는 구동장치(액츄에이터·감속기)를 만든다는 이유로 뺐지만, 구동장치는 밸브에 붙어 함께 팔리는 부품이고 발전·상하수도·가스·정유 플랜트라는 전방산업과 수주 흐름이 평가대상과 같습니다.

이에 평가자는 구동장치를 만드는 에너토크도 유사기업에 포함하고 사유를 고쳐 달라고 요청했습니다. 클로드는 판단을 선정으로 바꾸고 사유를 "밸브 밸류체인 안의 필수 구성부로 전방산업과 수주 사이클이 사실상 같아 비교가능성을 인정한다"는 취지로 다시 썼으며, 이로써 유사기업은 다섯 곳으로 확정됐습니다.

이 장에서 가장 중요한 부분은 반복되는 조회는 MCP가 하지만, 어떤 회사를 유사기업으로 볼지는 사람이 정한다는 점입니다. AI가 고른 후보와 근거는 검토의 출발점이고, 표에 사유가 문장으로 남아 있어서 평가자는 어디에 동의하고 어디에 동의하지 않는지를 빠르게 가를 수 있습니다. 확정한 사유는 평가보고서의 유사기업 선정 근거로 그대로 옮겨 쓸 수 있습니다.

클로드는 조회 결과와 함께 모집단 스냅샷 날짜와 식별값(populationHash)도 알려 주는데, 나중에 같은 조건으로 다시 조회해 같은 모집단인지 확인할 수 있게 남겨 두는 값입니다. 이 값을 조서에 적어 두면 선정 과정을 재현할 수 있습니다.

4. 베타·이자부부채·시가총액을 한 번에

유사기업이 확정되면 두 번째 프롬프트로 숫자를 모읍니다.

복사확정된 유사기업의 베타·이자부부채·시가총액을 valuation_get_data 한 번으로
가져와 'PeerData' 시트 표에 그대로 기입해줘. 베타는 Weekly 2Y 조정베타.

valuation_get_data는 Peer-Group MCP의 도구 이름으로, 종목코드와 평가기준일을 넘기면 베타·이자부부채·시가총액을 한 번에 돌려줍니다. 회사마다 따로 부르지 말고 한 번에 가져오라고 짚어 둔 것은, 호출이 적을수록 빠르고 기준일이 섞일 틈도 줄기 때문입니다. 베타는 주간 수익률 2년치로 구한 조정베타(Weekly 2Y 조정베타)를 쓰라고 못박았습니다. 베타는 기간과 주기에 따라 값이 달라지므로 기준을 적어 두지 않으면 AI가 임의로 고를 수 있습니다.

PeerData 시트. 확정된 유사기업 다섯 곳의 베타·시가총액·이자부부채·세전이익·세율과, 아래쪽 법인세율 구간표

PeerData 표에 들어간 값을 억 원 단위로 옮기면 다음과 같습니다.

회사	조정베타	시가총액	이자부부채	세율
에너토크	0.5563	672.7억 원	0	22.0%
화성밸브	0.9853	845.3억 원	255.6억 원	22.0%
에쎈테크	0.5845	382.9억 원	351.2억 원	22.0%
비엠티	0.5772	1,156.4억 원	931.7억 원	24.2%
디케이락	0.8699	986.3억 원	411.8억 원	22.0%

다섯 곳의 베타를 찾고, 시가총액을 계산하고, 사업보고서에서 차입금을 더하던 일이 프롬프트 한 번으로 끝났습니다.

5. 세율은 한 번 더 판단했다

처음에 클로드는 세율 열에 회사마다 세전이익이 속한 법인세율 구간을 찾는 수식을 넣었고, 그 결과 세전이익이 적자인 에너토크와 화성밸브는 0%가 나왔습니다. 베타에서 부채 효과를 걷어 낼 때 쓰는 세율이 0%면 결과가 왜곡되므로, 평가자는 "법인세율 개정 반영해주고, 하한을 22%로 적용해줘"라고 한 줄을 더 보냈습니다.

클로드는 웹을 검색해 개정된 법인세율 구간을 찾고, 지방소득세를 포함한 구간표(11.0%, 22.0%, 24.2%, 27.5%)를 시트 아래에 만든 뒤 하한 22%를 적용했습니다. 적자 두 곳은 22%로 올라갔고 세전이익이 200억 원을 넘는 비엠티는 24.2%가 됐으며, 두 번째 그림 아래쪽의 참조 표가 그 결과입니다.

여기서도 판단은 사람의 몫이었습니다. 적자 회사에 몇 %를 쓸지는 평가 관행과 판단의 문제라서 AI가 정할 일이 못 됩니다. 또한 클로드가 웹에서 찾은 세율표는 실제 평가라면 법령 원문과 한 번 대조해야 하며, 2.1에서 말한 대로 가져온 숫자가 어느 기준인지는 사람이 한 번 확인하고 넘어갑니다.

정리

• 모집단 조회와 사업내용 요약, 1차 선정과 근거 작성은 Peer-Group MCP와 클로드가 맡았습니다.
• 에너토크를 넣을지, 적자 회사 세율을 몇 %로 볼지는 평가자가 정했으며, Peer 확정은 사람이 합니다.
• 베타·이자부부채·시가총액은 도구 한 번 호출로 PeerData 시트에 들어갔습니다. B.3에서는 WACC 시트가 이 값을 그대로 참조해 스킬이 DCF 모델을 완성하는 과정을 살펴보겠습니다.