이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대학교 투자 동아리에서 활동하면서 스타트업 하나를 골라 DCF 모델로 가치평가를 해보는 과제를 진행한 적이 있습니다.
저는 B2B SaaS 스타트업을 선정해서 매출 성장률, 영업이익률, 할인율 가정을 설정하고 5년 현금흐름을 추정했습니다. 가장 어려웠던 부분은 할인율 설정이었습니다. WACC를 계산할 때 베타 값을 어떻게 추정하느냐에 따라 결과가 크게 달라졌고, 처음에는 동종 상장사 베타를 그냥 가져다 썼다가 팀원한테 비상장 스타트업은 추가 리스크 프리미엄을 더해야 한다는 지적을 받았습니다.
그 과정에서 가정 하나가 바뀔 때 최종 가치가 얼마나 달라지는지 민감도 분석이 필수라는 걸 배웠습니다. 실패했던 부분은 초기에 너무 낙관적인 성장률을 가정해서 결과값이 비현실적으로 높게 나온 것이었는데, 그때부터 베이스·낙관·비관 세 시나리오를 항상 함께 작성하는 습관이 생겼습니다.
재무 수업 기말 과제로 가상의 LBO 시나리오에서 투자 수익률을 계산하는 모델을 만들었습니다.
저는 가상의 중견 제조업체를 인수한다는 설정으로 대출 구조, 상환 스케줄, 5년 후 엑시트 배수를 가정해서 IRR을 계산했습니다. 처음에는 엑셀 수식 오류 때문에 IRR이 비현실적으로 나와서 한참 디버깅했는데, 순환 참조 문제였습니다. 그 경험 덕분에 복잡한 모델일수록 단계를 쪼개서 중간 검증을 반복하는 게 중요하다는 걸 몸으로 배웠습니다.
교수님 피드백에서 레버리지 비율을 너무 높게 설정해서 상환 부담이 운영 현금흐름을 초과하는 구조가 됐다는 지적을 받았습니다. 그때 재무 모델이 숫자 작업이 아니라 사업 현실을 숫자로 표현하는 것이라는 점을 느꼈고, 모델 작성 전에 사업 이해가 먼저라는 걸 배웠습니다.
캡스톤 프로젝트에서 팀과 함께 핀테크 신규 서비스 출시에 대한 투자 타당성 검토를 진행했습니다. 저는 재무 모델링 파트를 담당했습니다.
주요 가정은 MAU 성장률, 수수료율, 운영비 구조였습니다. 처음 3개월 데이터로 성장 곡선을 그렸을 때 S-커브 형태가 나왔는데, 그걸 그대로 5년으로 연장하면 현실과 동떨어진다는 걸 중간에 깨달았습니다. 성장 후반부에 포화 효과를 반영해서 모델을 수정했고, 그 결과 첫 버전보다 훨씬 보수적인 가치가 나왔습니다.
팀원들과 결과를 공유할 때 숫자보다 가정을 먼저 설명하는 방식이 훨씬 설득력이 있다는 것도 그때 배웠습니다. 투자 판단은 모델 수치보다 그 모델을 만든 가정의 합리성을 납득시키는 것이라는 점이 인상 깊었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD현대오씨아이 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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