Stock Analysis

모데이터(코스닥:288980)는 상당한 부채를 가지고 있다고 생각합니다.

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버크셔 해서웨이의 찰리 멍거가 후원하는 외부 펀드 매니저인 리 루는 '가장 큰 투자 위험은 가격 변동성이 아니라 영구적인 자본 손실이 발생할지 여부'라는 말에 뼈를 묻지 않습니다. 따라서 특정 주식이 얼마나 위험한지 생각할 때 부채를 고려해야 하는 것은 당연할 수 있는데, 부채가 너무 많으면 회사가 가라앉을 수 있기 때문입니다. 우리는 Moadata Co.(코스닥:288980)는 사업에서 부채를 사용하고 있습니다. 하지만 진짜 문제는 이 부채가 회사를 위험하게 만드는지 여부입니다.

부채가 위험을 초래하는 이유는 무엇일까요?

부채 및 기타 부채는 잉여 현금 흐름이나 매력적인 가격으로 자본을 조달하여 이러한 의무를 쉽게 이행할 수 없을 때 비즈니스에 위험 요소가 됩니다. 상황이 정말 나빠지면 대출 기관이 비즈니스를 장악할 수 있습니다. 그러나 더 일반적인(하지만 여전히 비용이 많이 드는) 상황은 단순히 부채를 통제하기 위해 저렴한 주가로 주주를 희석해야 하는 경우입니다. 물론 많은 기업이 부정적인 결과 없이 성장 자금을 조달하기 위해 부채를 사용합니다. 기업의 부채 사용에 대해 생각할 때는 먼저 현금과 부채를 함께 살펴봅니다.

Moadata에 대한 최신 분석 보기

Moadata의 순부채란 무엇인가요?

아래 그래픽을 클릭하면 과거 수치를 볼 수 있는데, 2024년 3월 현재 Moadata의 부채는 299억 원으로 1년 동안 144억 원이 증가했습니다. 반대로 현금은 159억 원으로 약 140억 원의 순부채를 보유하고 있습니다.

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코스닥:A288980 2024년 7월 2일 부채/자본 내역

모데이터의 대차 대조표는 얼마나 건전할까요?

가장 최근 대차대조표를 보면 1년 이내에 만기가 도래하는 부채가 442억 원, 그 이후에는 9,510억 원의 부채가 있음을 알 수 있습니다. 이러한 부채를 상쇄하기 위해 159억 원의 현금과 12개월 이내에 만기가 도래하는 70억 6천만 원 상당의 미수금을 보유하고 있었습니다. 따라서 부채는 현금과 단기 채권을 합친 것보다 222억 원 더 많습니다.

이러한 적자가 그리 나쁘지 않은 이유는 Moadata의 기업가치가 671억 원에 달하므로 필요한 경우 재무제표를 보강하기 위해 충분한 자본을 조달할 수 있기 때문입니다. 하지만 부채가 너무 많은 위험을 초래하고 있다는 징후를 계속 주시하고 싶습니다. 대차대조표를 통해 부채에 대해 가장 많은 것을 알 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 앞으로 대차대조표가 어떻게 유지될지는 Moadata의 수익이 좌우할 것입니다. 따라서 수익에 대해 더 자세히 알고 싶다면 장기 수익 추세를 보여주는 이 그래프를 확인해 볼 가치가 있습니다.

12개월 동안 Moadata는 이자 및 세금 차감 전 수익은 보고하지 않았지만 15%의 성장률인 250억 원의 매출을 기록했습니다. 이 성장률은 우리 입맛에는 다소 느리지만, 세상을 만들기 위해서는 모든 유형이 필요합니다.

주의 Emptor

중요한 것은 Moadata가 작년에 이자 및 세금 차감 전 수익(EBIT) 손실이 있었다는 점입니다. 구체적으로 EBIT 손실은 4억 2,500만 원에 달했습니다. 위에서 언급한 부채와 함께 고려하면 회사가 그렇게 많은 부채를 사용해야 한다는 확신이 들지 않습니다. 따라서 재무제표가 회복할 수 없을 정도는 아니지만 약간 긴장된 상태라고 생각합니다. 지난 12개월 동안 84억 원의 마이너스 잉여현금흐름을 기록했다는 점도 주의해야 할 부분입니다. 한마디로 매우 위험한 주식입니다. 재무제표를 통해 부채에 대해 가장 많은 것을 알 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 궁극적으로 모든 기업에는 대차대조표 외부에 존재하는 위험이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, Moadata에는 여러분이 알아야 할 두 가지 경고 신호가 있습니다.

결국, 순부채가 없는 회사에 집중하는 것이 더 나은 경우가 많습니다. 이러한 기업의 특별 목록 (모두 수익 성장 실적이 있는 기업)에 액세스할 수 있습니다. 무료입니다.

This article has been translated from its original English version, which you can find here.