ISTP의 간단명료 블로그

DCF(현금흐름 할인법)는 미국 주식 시장에서 기업 가치를 산정할 때 가장 많이 활용되는 방법 중 하나입니다. 특히 기술주, 배당주, 성장주 등 다양한 산업군에서 기업의 내재 가치를 평가하는 데 있어 강력한 도구로 쓰입니다. 이번 글에서는 미국 시장에서 DCF를 어떻게 적용하고, 어떤 사례가 실제로 활용되었는지를 실전 중심으로 살펴보겠습니다.DCF의 기본 원리와 미국 시장에서의 중요성 DCF란 무엇인가?미래의 수익력을 현재 가치로 바꾸는 현금흐름 기반 평가 방식 왜 미국 시장에서 중요한가?투자 판단, 기업 인수, 애널리스트 리포트에서 핵심 기준으로 활용됨 미국 시장의 특징 SEC의 엄격한 회계 공시 정확한 재무 데이터 확보 가능 애널리스트 전망 자료가 풍부 ..

주식투자의 핵심은 기업 가치 평가입니다.대표 평가법 2가지: DCF(현금흐름 할인법) / 상대가치평가(PER, PBR 등)각각의 특성과 정확성, 활용 상황을 비교 분석해봅니다.DCF 모델이란? (DCF의 개념, 장점, 한계) 정의: 미래의 자유현금흐름(FCF)을 현재 가치로 할인해 기업 가치 산출 장점: 기업 자체의 내재 가치 분석에 탁월 외부 시장 영향 없이 논리적, 독립적 평가 가능 안정적인 대기업에 적용 효과적 (ex. 구글, 애플) 단점: 미래 추정이 어렵다: 매출, 성장률, 투자비용 등 변수 많음 할인율(WACC) 설정이 민감 스타트업/고성장 기업에는 적용 불리 데이터 없거나 변동성 클 경우 신뢰도 낮음..

문제 풀이 from itertools import * def solution(numbers): answer = 0 num=[] strNum=[] for a in range(len(numbers),0,-1): strNum = strNum+list(permutations(numbers, a)) for a in strNum: num.append(int(''.join(a))) return sum([is_prime_number(x) for x in set(num)]) def is_prime_number(x): # 2부터 (x - 1)까지의 모든 수를 확인하며 if x < 2: return False for i in range(2, x): # x가 해당 수로 나누어떨어진다면 if x % i == 0: return ..

문제 테스트케이스 풀이 def solution(citations): if max(citations)==0: return 0 for h in range(max(citations), 0, -1): if len([x for x in citations if x>=h])>=h: return h 다른사람 풀이 def solution(citations): citations.sort(reverse=True) answer = max(map(min, enumerate(citations, start=1))) return answer 1) min(index,value) 부분은 index와 value 중에서 작은 값 찾기. 해당 인용수 이상의 논문개수와 해당 논문의 인용수 중 더 작은 숫자를 고르는 작업 ex) min(1, 6..

문제 풀이 def solution(date1, date2): if date1[0]

문제 풀이 from heapq import heapify, heappop, heappush def solution(jobs): jobs.sort() answer = jobs[0][1] now = jobs[0][1]+jobs[0][0] waiting = [] for x, y in jobs[1:]: if x now and waiting): b, a = heappop(waiting) answer += now+b-a now = now+b heappush(waiting, (y,x)) else: answer += y now = now+y print(answer) while(waiting): y, x = heappop(w..

문제 풀이 from heapq import heapify, heappop, heappush def solution(scoville, K): heapify(scoville) answer=0 new_s=0 while scoville[0]1: new_s=heappop(scoville) new_s+=heappop(scoville)*2 heappush(scoville, new_s) answer+=1 if scoville[0]= K: return i+1 except: return -1 배운점 : heapq 모듈 import from heapq Heap 특징 정렬된 이진트리(binary tree) 👉 시간복잡도 O(log n) 리스트를 힙으로 변환 👉 heapify(리스트) / 원본리스트가 변경됨 원소 추가 👉 he..

문제 풀이 def solution(priorities, location): answer = 0 for p in priorities: i = priorities.index(max(priorities)) answer+=1 if location==i: return answer else: location = (location-(i+1))%len(priorities) priorities = priorities[i+1:]+priorities[:i] return answer 다른사람 풀이 def solution(priorities, location): queue = [(i,p) for i,p in enumerate(priorities)] answer = 0 while True: cur = queue.pop(0) if..