이 quest 에서 가장 중요한 한 식
지난 lesson 의 영구연금 가져 — P = C / r. 이번엔 현금흐름이 평평하지 않다고 가정 — 매년 좀 자라. 회사 어닝이 매년 g 퍼센트씩 영원히 자라. 1년 차 C; 2년 차 C × (1+g); 3년 차 C × (1+g)^2; 그렇게 영원히 g 비율로 자람.
산수가 아름답게 풀려. g 비율로 자라는 무한 흐름의 가격, r 로 할인하면:
이게 Gordon Growth Model. Myron Gordon 이 1959 년에 정형화한 거. 이 quest 전체에서 만날 가장 중요한 가치 평가 식. 박아 둬. (조건 하나: r > g. 성장이 할인율과 같거나 크면 식이 무의미 — 무한 가치라고 주장하는 거, 모델 한계 도달.)
같은 그림, 더 긴 분모
잠깐 멈추고 P = C / (r - g) 봐. 여전히 분자 분모 놀이. 분자: C. 분모: r − g. 이제 driver 셋:
C커짐 — 현재 현금흐름 오름 (분자 ↑). 가격 ↑.r작아짐 — 금리 떨어짐 (분모 ↓). 가격 ↑.g커짐 — 성장 기대 오름 (큰 거 빼니까 분모 ↓). 가격 ↑.
이게 정확히 트랙 1 lesson 3 의 구체 결. driver 셋. 셋. 너가 본 모든 시장 움직임이 이 셋 중 하나거나 조합. thesis lesson 이 약속한 거 — 여기 payoff.
왜 이게 사실상 모든 주식 가치 평가 식의 부모인가
실제 회사가 한 현금흐름 영원히 만들지 않아. 매년 다른 현금흐름 흐름 생성. *근데* 현금흐름이 어떤 장기 비율로 자란다고 가정할 의향 있으면 Gordon Growth 가 옳은 모델. 그리고 직접 적용 안 되는 경우에도, 거의 모든 더 복잡한 모델이 이 위에 짜여:
- 배당할인모형 (DDM): 그냥 Gordon Growth, 현금흐름이 배당.
- DCF (현금흐름할인): 처음 5-10년 명시 예측, 그 다음 *그 이후 모든 거* 에 Gordon Growth. 그 두 번째 조각이 *terminal value*, 보통 Gordon 모양 식.
- PER: Gordon 뒤집으면 PER 과 성장률의 관계. 트랙 6 에서 봐.
NVDA 와 Adobe — lesson 3 에서 약속한 사례
이제 NVDA 가 좋은 분기에 떨어지고 Adobe 가 그럭저럭 어닝에 30% 빠지는 걸 진짜 볼 산수 있어.
NVDA 비트: 어닝이 굉장. C 커짐 — 분자 ↑. 근데 시장의 *기대 g* 가 너무 높아서, 실제 성장이 거대해도 기대보다 살짝 낮음. 그래서 g 가 시장 view 에서 살짝 떨어짐. 분모 (r − g) 가 살짝 커짐. 결과는 얼마냐에 따라: (r − g) 가 (퍼센트로) C 보다 더 많이 커지면, P 떨어짐. 시장 반응이 정확히 그 산수 읽기.
Adobe 2024: 시장이 회사의 장기 성장 의심 시작. AI 도구가 핵심 사업 잡아먹을지도. 시장 view 의 g 무너짐 — 거의 0 까지. 분모 (r − g) 가 폭발 — g 가 작아졌으니. C 거의 안 변함. 큰 분모 + 같은 분자 = 훨씬 작은 P. 30% 폭락이 그 재가격의 야생 모습.
이게 트랙 1 의 산수 리셋과 TVM 트랙 전체를 통해 빌드해온 거. 트랙 6 (주식 가치 평가) 에서 더 깊이 — 근데 엔진은 여기, 이 한 식에.
핵심
Gordon Growth — P = C / (r − g) — 머리에 박아둘 만한 한 식. driver 셋 (C, r, g) + 룰 하나 (r 이 g 보다 커야). 거의 모든 다른 가치 평가 모델이 이 결의 변형. 그리고 *왜 주식이 움직였나?* 라는 모든 질문이, 적어도 원리상 — C, r, g 중 어느 게 어디로 움직였나 묻는 걸로 답할 수 있어.
다음 트랙 (위험과 수익) 이 변동성으로 돌아가. 그 다음 시장, 재무제표, 그리고 Gordon Growth 가 본격 돌아오는 주식 트랙. 여기부터 quest 의 나머지가 대부분 변형.