NHN(엔에이치엔, KOSPI:035420) 연봉, 평균근속연수, 직원수를 알아볼까요~

2012년도 반기(6개월) 현재, 'NHN'(엔에치엔)의 1인평균급여액은 약 35백만원을 기록하고 있습니다.

포털서비스 '네이버'(Naver), '한게임'(Hangame) 운영자로 유명한 NHN! 그 인기에 걸맞게 높은 연봉을 제공하고 있네요.

3분기, 4분기 실적에 따라 가변적이지만, 여기에 단순히 X2배를 하면, 대략적인 1년 연봉을 계산할 수 있습니다.

연말에 성과급이 지급된다는 점을 생각하면, 연봉은 상반기X2배를 넘어설 가능성이 높지요.

참고 1: 상기 1인평균 급여액은 연간급여총액을 1월~6월 월간 평균직원수로 나눈 수치이나, 당기간의 퇴직, 입사 등으로 인한 변동이 소급적용되어 있지 않으므로 실제의 1인평균급여액과 상이할 수 있음
참고 2: 상기 연간급여 총액에는 급여 및 상여 등이 포함되어 있음
참고 3: 엔에이치엔㈜의 직원은 인터넷 사업의 특성상 온라인게임과 포털의 대부분 영역에 대한 업무 영역이 중첩되어 있어 사업부문별로 구분할 수 없음

이렇게 반기 급여액에 X2배를 하면, 평균 연봉은 약 7천만원이 가뿐히 넘어설 것으로 보이네요.

인건비로는 반기 약 920억원을 지급했으며, 자체 고용 '계약직'은 거의 없습니다.

'엔에이치엔'(NHN) 연봉의 특징은 남자, 여자의 차이가 적다는 점입니다.

남자 직원의 반기 평균연봉은 약 37백만원, 여자 직원의 반기 평균연봉은 약 32백만원을 기록하고 있습니다.

대부분의 제조업 또는 대기업에서 여직원의 급여 평균액이 상대적으로 낮다는 점을 생각하면, NHN의 연봉은 놀라운 수준입니다.

직원수는 남녀를 합쳐서 약 2500명 수준이며, 성비는 16:9 정도를 기록하고 있네요.

평균근속년수도 약 4.3년에 불과하여, 대부분의 직원들이 연차가 아주 젊다는 것을 알 수 있습니다.

이 정도 근속연수에 이 정도 평균 연봉은 정말로 놀라운 수준이네요~

'꿈의 직장', 꿈의 포털(Portal)! 나도 입사하고 싶스므니다~~ 

S-Oil (에쓰오일, KOSPI:010950) 연봉, 평균근속연수, 직원수를 알아볼까요~!

2012년도 반기(6개월) 현재, 'S-Oil'(에스오일)의 1인평균급여액은 약 38백만원을 기록하고 있습니다.

역시 정유회사, 기름회사라서 그런지, '나세일'씨가 대표로 있는 'S-Oil'은 최고 수준의 연봉을 제공하고 있습니다.

3분기, 4분기 실적에 따라 가변적이지만, 여기에 단순히 X2배를 하면, 대략적인 연봉을 계산할 수 있습니다.

또한, 반기나 연말에 성과급이 지급되기 때문에, 연봉은 상반기X2배보다는 많을 가능성이 높습니다.

이렇게 반기X2배로 계산하면, 평균 연봉은 약 7천만원을 넘어설 것으로 보이네요.

남자 직원의 반기 평균연봉은 39백만원, 여자 직원의 반기 평균연봉은 22백만원을 기록하고 있습니다.

반기에 급여총액으로 약 1천억원을 지급했으며, 연간 인건비는 2천억 이상으로 추정할 수 있습니다.

직원수는 남녀를 합쳐서 약 2700명 수준으로, 생각보다는 아주 많지는 않습니다.

평균근속년수는 약 14.9년에 이르고 있어서, 대부분의 직원들이 장기근속하고 있다고 볼 수 있습니다.

일단 지표로만 봐서는 석유회사로서 '꿈의 직장' 중의 하나네요~

블로그로 유입되는 트래픽의 모바일 비율이 절반을 넘어서고 있고, 역전 현상의 조짐도 나타나고 있기 때문에, 티스토리(tistory)나 다음(daum) 측의 적극적인 대응이 필요하다고 최근에 여러 차례 말씀드린 바 있습니다.

'스마트폰'이나 '패드'형의 모바일 기기의 급속한 보급(하드웨어 측면) + '검색'이나 각종 SNS 매체들의 활동 증가(소프트웨어 측면)로, 오히려 최근에는 블로그를 찾는 모바일 트래픽의 비율이 PC검색 비율을 능가하는 사례가 일상적으로 발생하고 있습니다.

과거에는 모바일 유입 비율이 15~20%에 불과했다면, 최근에는 일상적으로 50% 선을 넘나들고 있습니다.

이런 추세대로라면, 오히려 '모바일 검색 유입'이 'PC 검색 유입'을 압도할 가능성이 높다고 최근 여러 글에서 계속 살펴봤습니다.

아니나 다를까, 최근에는 모바일 비율이 뚜렷하게 앞서면서, 70% 선을 넘나들고 있습니다.

Blog Mobile Traffic Rate, 70%↑

실례로 블로그로 유입되는 모바일 비율을 살펴보면, 14/20 건을 기록하여, 70%를 넘어서고 있습니다. ('m.search')

티스토리 대부분의 블로거들이 한 달 책 몇 권은 부담없이 볼 정도로 블로그를 운영하고 있다는 점을 생각하면, 이러한 모바일 트래픽 유입 비율은, 블로거들에게 엄청난 '딜 로스'(deal loss)를 유발하고 있습니다.

결국, 엄청난 '손실'을 키우고 있는 것입니다.

왜냐하면, 현재 티스토리 블로그는 '모바일 웹스킨'에 기본적인 '웹광고', 가장 단순한 '구글 애드센스' 광고 스크립트 삽입도 허용하지 않고 있습니다.

과거에 다음(daum)과 티스토리(tistory) 측은 자체적으로 모바일 웹스킨에 자체 배너광고를 달았었다고 알려지고 있기 때문에, 기술적으로 구현이 안되서 그런 거는 아닙니다.

일반적으로 '모바일 웹스킨'이 시각적으로 단순하기 때문에, 배너형 클릭률이 무시할 수준은 아니라고 알려지고 있기 때문에, 모바일 유입 트래픽에 대한 '무대응'은 티스토리 블로그 전체적으로 볼 때는 엄청난 '손실'을 유발합니다.

비록 블로그 광고 수익이 큰 거는 아니지만, 대부분의 블로거들이 자신이 그래도 끄적거리는거에 대한 작은 보상 정도로 여기고 있는 마당에, 모바일 트래픽에 대한 이런 무대응은 용인하기 힘든 상황입니다.

왜냐하면, 70%의 트래픽 유입에 대해 어떤 '매체 대응'도 일어나지 않고 있기 때문입니다.

'잘 나가는' 블로그들이 더 데미지가 크겠지요? 그런데 왜 그런 블로그들이 가만히 있는지 이해가 안되네요.

따라서, 티스토리와 다음은 '모바일웹 스킨'에 애드센스 광고라도 설치할 수 있도록 즉시 조치해야 합니다.

삼성디스플레이(Samsung Display) 연봉, 평균근속연수, 직원수를 알아볼까요!

2012년도 반기(6개월) 현재, 삼성디스플레이의 1인평균급여액은 약 29백만원을 기록하고 있습니다.

3분기,4분기 실적에 따라 가변적이지만, 여기에 단순 X2배를 하면, 대략적인 연봉을 계산할 수 있습니다.

또 연말에 성과급이 지급되기 때문에, 연봉은 상반기X2배보다는 많을 가능성이 높습니다.

※ 당사는 사업부문 구분 없음.
※ 직원수는 등기임원을 제외한 2012년 6월 30일 기준.

평균근속년수 : 삼성그룹 입사일 기준

연간급여 총액 : '12년 1~6월 누계
1인평균급여액 : 연간급여 총액/정규직 직원수

따라서 이렇게 계산하면, 평균 연봉은 약 6천만원이 넘어설 것으로 보이네요.

남자 직원의 반기 평균연봉은 33백만원, 여자 직원의 반기 평균연봉은 21백만원을 기록하고 있습니다.

반기에 급여총액으로 27백억원 이상을 지출했으며, 연간 인건비는 최소 5천억원 이상을 추정할 수 있습니다.

직원수는 남녀를 합쳐서 1만명에 조금 못 미치고 있습니다.

평균근속년수는 약 6.6년으로 상당히 젊은 축에 속하고 있습니다.

CAPM은 위험(risk)과 수익(return)의 관계를 이해하려는 투자자에게 간결한 모델을 제시하지만, 이론적 한계와 현실적 한계를 지니고 있다. (Capital Asset Pricing Model)

1. CAPM의 이론적 한계 (Theoretical Limitations of the CAPM)

* Single-Factor Model : CAPM은 체계적 위험(systematic risk) 또는 베타 위험(beta risk)만을 기초로 한다. 즉, CAPM은 single-factor model (단일변수 모델)이다.

* Single-Period Model : CAPM은 single-period model (단일기간 모델)이다. 즉, CAPM은 다중기간 투자에 대해서는 유효한 답을 주지 못한다.

2. CAPM 현실적 한계 (Practical Limitations of the CAPM)

* Market Portfolio : CAPM에 따르면, 'true market portfolio'는 모든 자산을 포함하는데, 사실상 투자불가능한(not investable) 자산도 포함한다. 따라서 사실상 '진정한 시장 포트폴리오'는 관찰이 불가능하므로, CAPM 자체가 검증불가하다는 견해도 있다.

* Proxy for a market portfolio : 결국 'market portfolio'를 대체할 '대리제'를 찾게 되는데, 사용자에 따라 '대리제'의 선택기준도 다르고 평가방식도 달라서, 결국 동일한 자산에 대한 수익률(return) 평가도 다르게 나타난다.

* Estimation of Beta Risk : 베타(beta)는 평가기간에 따라 다른 결과가 나타난다. 즉, 같은 회사라도 회계기간에 따라, 다른 베타(beta) 값이 나타날 수 있다. CAPM에서 베타(beta)는 주로 과거의 것이 사용되면서, 미래 데이터에 적용되기 때문에, 오류가 발생할 수 있다.

* Poor predictor of returns : CAPM을 적용해본 결과, 자산수익률(asset returns)은 체계적 위험(systematic risk) 만으로 결정되는 것이 아님이 드러나고 있다. 미래수익률을 추정하기 위해 CAPM을 적용한다는 점에서, 이런 오차는 본질적인 한계에 해당한다.

* Homogeneity in investor expectations : CAPM은 'single optimal risky portfolio (the market)', 'single security market line'에 도달하기 위해, 투자자기대의 동질성을 가정한다. 그러나 이런 가정을 제외하면, 최적의 '위험포트폴리오'와 '증권시장선'(SML)은 무수하게 존재할 수 있다. 한편으로, 투자자는 합리적 방식으로 같은 정보를 사용하더라도 서로 다른 '최적 위험 포트폴리오'에 도달할 수도 있다.

젠센알파(Jensen's Alpha)는 트레이너지수(Treynor ratio)와 같이 체계적 위험(systematic risk, beta )에 기초하고 있는 포트폴리오(portfolio), 펀드 평가(fund valuation) 방식이다.

'젠센의 알파'는 '증권시장선'(SML, Security Market Line)으로부터의 수직거리로 측정할 수 있다.

[증권시장선, Security Market Line, based on CAPM]

증권시장선(SML) 위의 어느 한 점의 y축의 값은 로 나타낼 수 있다.

증권시장선은 CAPM(Capital Asset Pricing Model)을 응용하여, 이를 좌표평면에 그래프로 나타낸 것이다.

증권시장선(SML)에서 x축과 y축은 각각,

x축 : 포트폴리오(p)의 체계적 위험 베타(systematic risk, beta, )

y축 : 포트폴리오(p)의 기대수익률 (return, ) 을 나타낸다.  (* : risk-free, 무위험수익률)

증권시장선(SML)은 'CAPM'(자본자산 가격결정모형) 모델에 기초하고 있는데, 증권을 오직 체계적 위험(systematic risk, beta )에 기초하여 평가한다. 따라서 증권시장선 SML은 어떤 증권(any security)에도 적용할 수 있다. 

(* captial allocation line 또는 capital market line 에서는 추가로 'efficient portfolio' 요건을 충족시켜야 한다. 왜냐하면, 자본배분선 CAL이나 자본시장선 CML은  '전체위험', 'total risk'에 기초하고 있기 때문이다. 반면에, 증권시장선 SML은 'systematic risk'에 기초하고 있다.)

[젠센의 알파, Jensen's Alpha, on SML]

어떤 포트폴리오(p)의 수익률(return)을 라고 하면,

동일한 체계적위험 수준에서 (동일한 베타, , x축),

증권시장선(SML) 위의 한 점의 값,  (y축) 과의 차이를 계산할 수 있다.

이를 젠센알파(Jensen's alpha, )라고 한다.

 (젠센의 알파)

젠센알파(=) 값이 양(+)이면, 동일한 체계적위험(beta) 하에서, 해당 포트폴리오의 수익률()이 더 우수하다는 것을 의미한다. (SML위의 한 점  값보다 우수)

따라서, 젠센알파는 펀드 평가의 한 방식으로 활용될 수 있다.

젠센알파 값이 양(+)으로 그 값이 높을수록 더 우수한 포트폴리오, 펀드라고 평가할 수 있다. 

반면에 젠센알파의 값이 음(-)이면 그 반대의 경우로 평가할 수 있다.

[증권특성선, Security Characteristic Line]

위의 '젠센알파' 식을 약간 변형하면, 아래와 같은 식을 얻을 수 있다.

y축 :  (초과 증권 수익률, Excess Security Return)

x축 :   (초과 시장 수익률, Excess Market Return)

기울기 :  (베타, 체계적위험, systematic risk)

y절편 : (젠센알파, Jensen's alpha)

즉, '초과 시장 수익률'과 '초과 증권 수익률'의 단순한 비례 관계, 그 비율을 그래프로 표시한 것이다.

김성주씨의 "나 영계 좋아해" 발언이 논란이 되고 있습니다.

대통령선거 후보로 나선 박근혜씨를 돕고자, 새누리당 공동선거대책위원장을 맡고 있는 김성주씨는, 당 회의에서 청년 당직자들이 꽃다발을 전하며 사진 촬영을 요구하자 "내가 영계를 좋아하는데 가까이 와서 찍자"고 했다고 합니다.

김성주씨는 1956년생 여성으로, 성주그룹의 회장으로 있으며, 대성그룹의 창업주 김수근씨의 딸이기도 합니다.

김성주씨의 단어 선택이 좀 그렇기는 하지만, 충분히 괜찮다고 봅니다.

왜냐하면, "영계"를 좋아하는 것은 너나 나나 마찬가지이고, 지금 이 순간에도 우리는 "영계"를 좋아하고 있습니다.

예를 들면, 저도 '소녀시대', '카라', '걸스데이', '현아'도 좋아하며, 여성분들이라면 '샤이니'도 좋아하겠지요.

소녀시대와 같은 걸그룹에게는 열광하면서, 단지 장년층으로서 '영계'라고 얘기했다고, 그 마음을 이해하지 못하고 과민반응한다면 아니지요.

하다 못해, 영화로 치면 '은교'도 젊음에 대한 동경을 '영화표'로 환전을 시도한 사례이며,

선거에서도 젊은이들의 참여나 지지는 중요합니다.

따라서, 너도 나도 "젊음에 대한 동경"과 "지지"를 보내는 것은 사람으로서 당연한 것인데, 단지 단어를 '영계'로 칭했다고 해서, 큰 문제는 될 수 없습니다.

물론 진중한 표현을 쓰면 좋겠지만, 사람이 언제나 과묵하게 그런 화법만 달고 생활할 수는 없습니다.

분위기를 완화하고자, 일상에서 흔하게 쓰이는 그 표현의 빈도를 어느 정도는 이해하고 받아들여야 겠네요.

샤프지수는 '포트폴리오 위험 프리미엄'을 '위험'으로 나눈 값이다.

(Sharpe Ratio is defined as the portfolio's risk premium divided by its risk.)

(p: portfolio, f: risk-free, R: returns)

샤프지수에서 고려되는 리스크는 '전체위험'(total risk) 이다. 체계적 위험(systematic risk)이 아니다.

'전체위험'(total risk)의 사용은 해당 포트폴리오가 투자자의 전체 포트폴리오(total portfolio)일 때에만 적절하다.

샤프지수는 양의 값을 가질 때, 포트폴리오의 상대적인 우열을 비교할 수 있다.

샤프지수의 한계로는,

1) '전체위험'(total risk, )을 기준으로 사용하고 있는데, 체계적 위험(systematic risk)의 값을 측정할 수 있는 전제 상황에서만 유효하다.

2) 샤프지수(Sharpe Ratio) 그 값 자체로는 어떤 정보도 주지 못하며, 다른 포트폴리오의 '샤프지수' 값과의 비교를 통해서 상대적인 우열만 비교할 수 있다.

트레이너지수는 '전체위험'(total risk) 대신에, '베타위험'(beta risk)으로만 '샤프지수'의 그 자리를 대신한 것이다. 즉, 체계적 위험(systematic risk)에 대한 '리스크 프리미엄'(risk premium)을 그 측정 대상으로 하고 있다.  

(beta : systematic risk)

트레이너지수(Treynor Ratio) 역시 '샤프지수'와 마찬가지의 한계를 지니며, 양의 값을 가질 때만 의미있는 결과를 줄 수 있다. 즉 음(-)의 베타에서는 의미를 주지 못한다.

트레이너지수도 포트폴리오의 상대적인 우열만 비교할 수 있을 뿐, 트레이너지수 값 그 자체로는 어떠한 의미도 주지 못한다.

샤프지수(Sharpe Ratio), 트레이너지수(Treynor Ratio) 모두 값 그 자체로는 어떤 의미도 주지 못하며, 해당 포트폴리오가 '소극적 시장 포트폴리오'(passive market portfolio) 보다 우수한지 어떤 정보도 주지 못한다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 나 와 같은 측정도구가 도입될 수 있으며, 포트폴리오들의 비교를 통해서, 그 성과의 우열을 측정하고, 위와 같은 문제점을 해결할 수 있다.