STAY the COURSE

Texas Instrument (TXN)

λ°˜λ„μ²΄ κΈ°μ—…μž…λ‹ˆλ‹€. μ•„λ§ˆ μ•„μ‹œλŠ” 뢄듀은 λ„ˆλ¬΄ 잘 μ•„λŠ” 기업일 것이고 λͺ¨λ₯΄λŠ” 뢄듀은 ν…μ‚¬μŠ€μ— μžˆλ‚˜ 보닀….

이 기업에 투자λ₯Ό μœ„ν•΄μ„œλŠ” 일단 λ°˜λ„μ²΄μ— λŒ€ν•œ 감을 μ’€ μž‘μ•„μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. μ–΄λ €μšΈ μˆ˜λ„ μžˆμœΌλ‚˜ 일단 κ·Έ 뢀뢄을 μ΄ν•΄ν•˜λ©΄ 이 기업에 λŒ€ν•΄ μ‰½κ²Œ μ ‘κ·Όν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄ ????

이건 또 뭐지? μ•ˆ κ·Έλž˜λ„ μš”μ¦˜ νŒŒμš΄λ“œλ¦¬λ‹ˆ νŒΉλ¦¬μŠ€λ‹ˆ ν•˜λŠ” μš©μ–΄ λ•Œλ¬Έμ— 머리 μ•„ν”ˆλ°…. 그럼 λ°˜λ„μ²΄κ°€ λ””μ§€νƒˆμΈ 것이 있고 μ•„λ‚ λ‘œκ·ΈμΈ 것이 μžˆλ‹€κ³ ? λ„€ κ·ΈλŸ½μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

일반적으둜 μ•Œκ³  μžˆλŠ” λΉ„λ©”λͺ¨λ¦¬ λ°˜λ„μ²΄λ‚˜ λ©”λͺ¨λ¦¬ λ°˜λ„μ²΄(λ””μ§€ν„Έ λ°˜λ„μ²΄)κ°€ μΈκ°„μ˜ λ‡Œμ— ν•΄λ‹Ήν•˜λ‹€λ©΄ 신경감각에 μ†ν•˜λŠ” λ“£κ³ , 보고, 느끼고 ν‘œν˜„ ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯을 μ΄λ£¨λŠ” μ„Όμ„œ 및 ꡬ동 (Driver)μž₯치. 즉, λΉ›μ΄λ‚˜ μ†Œλ¦¬, μ••λ ₯, μ˜¨λ„ λ“±μ˜ μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ μ‹ ν˜Έλ₯Ό 컴퓨터가 인식할 수 μžˆλŠ” λ””μ§€ν„Έ μ‹ ν˜Έλ‘œ λ°”κΏ”μ£ΌλŠ” μ‹œμŠ€ν…œ λ°˜λ„μ²΄λ₯Ό μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄λΌκ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄κ°€ 기온이 λ†’λ‹€λŠ” 것을 μΈμ§€ν•΄μ„œ λ””μ§€ν„Έλ°˜λ„μ²΄μ— μ „λ‹¬ν•˜λ©΄ λ‡Œκ°€ 체온 쑰절의 ν•„μš”μ„±μ„ 느끼고 땀을 λ°°μΆœν•΄ 라고 μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄μ— μ§€μ‹œλ₯Ό ν•˜κ³  이λ₯Ό 받은 μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄κ°€ 땀ꡬ멍을 μ—΄μ–΄ μ²΄λ‚΄μ˜ μˆ˜λΆ„μ„ λ°°μΆœν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

λ””μ§€ν„Έν™”λ˜λŠ” μ œν’ˆμ΄ λ§Žμ•„μ§ˆ 수둝 μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄λ„ κ·Έ μˆ˜μš”κ°€ λŠ˜μ–΄λ‚  수 밖에 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 2020λ…„ μ—°κ°„ 450μ–΅ λ‹¬λŸ¬ (50 쑰원) 정도 μ‹œμž₯ 규λͺ¨κ°€ λ˜λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ μΆ”μ •λ˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ©”λͺ¨λ¦¬ λ°˜λ„μ²΄μ˜ κ²½μš°λŠ” μ•½ 470μ–΅ λ‹¬λŸ¬ 정도 λœλ‹€κ³  ν•˜λ‹ˆ 거의 λ©”λͺ¨λ¦¬ λ°˜λ„μ²΄ μ‹œμž₯κ³Ό λΉ„μŠ·ν•œ 규λͺ¨λ₯Ό κ°–κ³  μžˆλŠ” μ‹œμž₯μž…λ‹ˆλ‹€.

μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄ μ‹œμž₯은 μ•„λž˜μ˜ νŠΉμ„±μ„ κ°–κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • 거의 λͺ¨λ“  μ „μž μ œν’ˆμ— μ‚¬μš©λœλ‹€.
  • ν‘œμ€€ν™”λœ λ””μ§€ν„Έ λ°˜λ„μ²΄μ™€λŠ” 달리 λŒ€μ²΄λ‘œ μ‹œμŠ€ν…œμ— 따라 μ΅œμ ν™”λœ 섀계가 ν•„μš”ν•˜λ‹€
  • λ”°λΌμ„œ μˆ™λ ¨λœ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄κ°€ λ°˜λ“œμ‹œ ν•„μš”ν•˜λ‹€
  • 이런 것듀이 μ‹œμž₯ μ§„μž… μž₯벽으둜 μž‘μš©ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ— 기업이 μ‹œμž₯을 μ„ λ„ν•˜λŠ” μ œν’ˆμ„ 적기에 μΆœμ‹œν–ˆμ„ 경우 독점적 μ§€μœ„λ₯Ό ν™œμš©ν•œ μ—„μ²­λ‚œ μˆ˜μ΅μ„ 올릴 수 μžˆλ‹€

TXN 은 2019λ…„ κΈ°μ€€ μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄ λΆ€λΆ„ global 1μœ„ κΈ°μ—…μž…λ‹ˆλ‹€. μš”μ¦˜ 5G λ‚˜ μ „μž₯λΆ€ν’ˆμœΌλ‘œ λ§Žμ€ 관심을 λ°›κ³  μžˆλŠ” Skyworks λ‚˜ NXP 보닀도 점유율이 μ•½ 3λ°° 정도 λ˜λŠ” κΈ°μ—…μž…λ‹ˆλ‹€.

TXN 은 μ–΄λ–€ 기업인가?

1930 년에 μœ μ „νƒμ‚¬λ‘œ μ‹œμž‘ν•œ μ•½ 90λ…„ 정도 된 κΈ°μ—…μž…λ‹ˆλ‹€. κΈ΄ μ„Έμ›”λ™μ•ˆ μ£Όλ ₯ 사업도 λ°”λ€Œμ—ˆκ³  사λͺ…도 바뀐 것 같은데 그게 κΆκΈˆν•˜μ‹  뢄듀은 인터넷 μ°Ύμ•„ λ³΄μ‹œλ©΄ 될 것 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν˜„μž¬λŠ” λ‹€ν’ˆμ’…μ˜ μ•„λ‚ λ‘œκ·Έ λ°˜λ„μ²΄λ₯Ό μƒμ‚°ν•˜μ—¬ 판맀 ν•˜λŠ” B2B νšŒμ‚¬μž…λ‹ˆλ‹€.

νšŒμ‚¬κ°€ λ°œν‘œν•œ 2019λ…„ 맀좜 뢄석을 보면 절반 이상인 57% κ°€ μ‚°μ—…μž¬μ™€ μžλ™μ°¨ μ‚°μ—…(Automotive)에 μ§‘μ€‘λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Automotive λ₯Ό μžλ™μ°¨ 산업이라고 ν•˜λ©΄ μ•½κ°„ μ–΄κ°μ˜ 차이가 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Automotive λŠ” λ‹¨μˆœνžˆ μš°λ¦¬κ°€ μƒκ°ν•˜λŠ” 승용차, 트럭 이런 κ²ƒλ“€λ§Œ μ§€μΉ­ν•˜λŠ” 것이 μ•„λ‹™λ‹ˆλ‹€. 쀑μž₯λΉ„λ‚˜ 곡μž₯μ΄λ‚˜ λ¬Όλ₯˜μ„Όν„°μ—μ„œ 많이 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ§€κ²Œμ°¨ (forklift) 등도 Automotive 에 ν¬ν•¨λ©λ‹ˆλ‹€.

2020λ…„ μ΄ˆλ°˜μ— νšŒμ‚¬κ°€ λ°œν‘œν•œ IR μžλ£Œμ— μžκΈ°λ“€μ˜ performance λ₯Ό μ•„λž˜μ™€ 같이 μš”μ•½μ„ ν•΄ λ†“μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • 11% free cash flow per share growth (2004-2019)
  • 17Β consecutive years of dividend increases, 27% CAGR (2004-2019)
  • 92nd percentile in S&P 500 free cash flow margin (2019)
  • 97th percentile in S&P 500 cash return as percent of revenue (2019)
  • 95th percentile in S&P 500 return on invested capital (2019)

졜근 싀적 (EPS κΈ°μ€€) 에 λŒ€ν•œ 상황을 보면

2019λ…„ 4λΆ„κΈ°λΆ€ν„° 계속 μ‹œμž₯ μ˜ˆμƒμΉ˜λ₯Ό μƒνšŒν•˜λŠ” EPS λ₯Ό 보이고 μžˆμŠ€λΉˆλ‹€. 특히 COVID-19 Pandemic 으둜 인해 싀적이 μ•ˆ 쒋을 κ²ƒμœΌλ‘œ μ˜ˆμƒλ˜μ—ˆλ˜ 2020λ…„ 2λΆ„κΈ°λŠ” 거의 big earning surprise λ₯Ό λ³΄μ΄λ©΄μ„œ μ£Όκ°€κ°€ 많이 μ˜¬λΌκ°”μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

ν–₯ν›„ 3λ…„κ°„ EPS μ „λ§μΉ˜ (녹색선)λ₯Ό 보면 μ§€μ†ν•΄μ„œ μ¦κ°€ν•˜λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ μ˜ˆμƒλ˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν˜„μž¬ μ£Όκ°€ (검은색 μ„ ) κ°€ 이 뢀뢄을 미리 μ„ λ°˜μ˜ν•˜μ—¬ μƒμŠΉν•œ 뢀뢄도 μžˆμ–΄ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€λ§Œ 이 μ’…λͺ©μ˜ κ²½μš°μ— κ³Όκ±° EPS 싀적 (νŒŒλž€μƒ‰μ„ ) κ³Ό μ£Όκ°€λ₯Ό 보면 λŒ€λΆ€λΆ„ μ£Όκ°€κ°€ EPS 보닀 μƒνšŒν•˜λŠ” λͺ¨μŠ΅μ„ 보이고 μžˆμ–΄ μ’€ 더 였λ₯Ό 수 μžˆμ„ κ²ƒμœΌλ‘œ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€λ§Œ ν˜„μž¬λŠ” 주가와 EPS 간에 이격이 μƒλ‹Ήνžˆ λ²Œμ–΄μ Έ μžˆλŠ” μƒνƒœμ—¬μ„œ 이 이격을 μ€„μ΄λŠ” λͺ¨μŠ΅μ΄ λ‚˜μ˜¬ μˆ˜λ„ μžˆκ² μ§€λ§Œ 쀑μž₯기적으둜 지속 μ„±μž₯ν•˜λŠ” κΈ°μ—…μœΌλ‘œ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€.

Analyst 듀은 λ³„λ‘œ μ’‹κ²Œ λ³΄μ§€λŠ” μ•Šμ€ 것 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€. Hold 의견이 λ§ŽμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„λ¬΄λž˜λ„ μ˜¬ν•΄ λ„ˆλ¬΄ 많이 μ˜¬λžλ‹€κ³  μƒκ°ν•˜λŠ” 것 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

TXN 의 ν–₯ν›„ κ³„νš

2020λ…„μ΄ˆμ— νšŒμ‚¬μΈ‘μ—μ„œ λ°œν‘œν•œ λ°±μ„œμ— ν–₯ν›„ TXN 의 자본 투자 λ°©ν–₯을 λ°œν‘œν–ˆλŠ”λ° 거기에 νšŒμ‚¬μ˜ λ°œμ „ λ°©ν–₯이 μžˆλŠ” 것 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

자본 투자 μ „λž΅ 쀑 λ‘λ²ˆμ§Έ μ „λž΅λŒ€λ‘œ 싀행을 ν•˜κ³  μžˆλ‹€λŠ” 것이 2019λ…„κΉŒμ§€μ˜ R&D 투자 뢄석에도 κ·ΈλŒ€λ‘œ λ‚˜νƒ€λ‚˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

2013λ…„ λŒ€λΉ„ 2019λ…„ R&D 투자 비쀑을 보면 μ‚°μ—…μž¬ (Industrial) 와 Automotive λΆ„μ•ΌλŠ” 늘리고 smart phone λ“± 개인 μ „μž κΈ°κΈ° 비쀑은 쀄이고 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Industrial κ³Ό Automotive 뢀뢄에 상세 사업 λΆ„μ•Όλ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ³Ό ν•„μš”κ°€ μžˆμ–΄ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€. 그것을 보면 μ™œ 이듀이 이 두 뢀뢄에 집쀑적인 투자λ₯Ό ν•˜κ³  μžˆλŠ”μ§€ μ•Œ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ˜†μ˜ 그림에 μžˆλŠ” 단어듀을 λ³΄λ©΄μ„œ 머리속에 λ– μ˜€λ₯΄λŠ” 단어가 ν•˜λ‚˜ μžˆμ§€ μ•Šλ‚˜μš”? λ„€ λ§žμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 자율 μ£Όν–‰ (Autonomous Vehicle) μž…λ‹ˆλ‹€. ν…ŒμŠ¬λŸ¬λ‘œ 인해 κΌ­ ν•„μš”ν•œ 것인지에 λŒ€ν•œ μ†Œλž€μ΄ μžˆκΈ°λŠ” ν–ˆμœΌλ‚˜ ν˜„μž¬κΉŒμ§€λŠ” 자율 주행에 λ°˜λ“œμ‹œ ν•„μš”ν•œ κ²ƒμœΌλ‘œ μΈμ •λ˜κ³  μžˆλŠ” LIDAR λ“± Radar λ‚˜ Camera λ“± 미래 μžλ™μ°¨μ— λ°˜λ“œμ‹œ ν•„μš”ν•˜μ—¬ ν–₯후에 κ·Έ μˆ˜μš”κ°€ 계속 λŠ˜μ–΄λ‚  수 밖에 μ—†λŠ” λΆ€ν’ˆλ“€μ— ν•„μš”ν•œ λ°˜λ„μ²΄λ₯Ό μ€‘μ μ μœΌλ‘œ ν•˜κ² λ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. μ΅œκ·Όμ— NXP λ°˜λ„μ²΄ λ“±μ˜ μ£Όκ°€κ°€ 급등을 ν•œ 것도 자율 μ£Όν–‰ 뢀뢄에 영ν–₯이 크닀고 ν•˜κ² μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Industrial λΆ€λΆ„μ˜ μ£Όμš” 핡심 뢄야듀을 보면 Smart Factory, Smart home λ“± λŒ€ν‘œμ μΈ 4μ°¨ μ‚°μ—… 혁λͺ…이 μ μš©λ˜λŠ” 뢄야라고 λ³Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 본인의 Job 과도 관련이 μžˆλŠ” Smart Factory 의 κ²½μš°λŠ” μ‹€μž¬ ν•„λ“œμ—μ„œ 좔진을 ν•˜λ©΄μ„œ λŠλΌλŠ” 것 쀑에 ν•˜λ‚˜κ°€ ν•œκ΅­μ˜ 곡μž₯듀이 정말 농업적 κ·Όλ©΄μ„±κ³Ό ν•œκ΅­μΈμ˜ λ›°μ–΄λ‚œ 머리와 μ±…μž„κ°μ΄ μ—†μœΌλ©΄ λŒμ•„κ°ˆ 수 μ—†λ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. Smart Factory, IoT 의 핡심은 Data μž…λ‹ˆλ‹€. 특히 생산 섀비와 생산 μ œν’ˆμ˜ Data κ°€ μ„œλ‘œκ°„μ˜ 인과 관계λ₯Ό κ°–κ³  좕적이 되고 κ·Έ Data κ°€ ν™œμš©μ΄ λ˜μ–΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 우리의 ν˜„μ‹€μ€ 이런 데이터λ₯Ό μ‚¬λžŒμ΄ μ μ–΄μ„œ κ΄€λ¦¬ν•˜λŠ” 것이 λŒ€λΆ€λΆ„μ΄μ—ˆλ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. κ·Έ 뢀뢄을 Sensing 에 μ˜ν•΄ 정확도와 해상도λ₯Ό 높이지 μ•ŠμœΌλ©΄ 제 아무리 λ›°μ–΄λ‚œ Big Data 뢄석 λͺ¨λΈμ΄ μžˆλ‹€ 해도 λ¬΄μš©μ§€λ¬ΌμΌ λΏμž…λ‹ˆλ‹€. κ²°κ΅­ Sensor λ‚˜ 계츑기 등에 λŒ€ν•œ μˆ˜μš”λŠ” λŠ˜μ–΄λ‚  수 밖에 μ—†κ³  거기에 핡심이 λ˜λŠ” Analogue λ°˜λ„μ²΄λ₯Ό κ³΅κΈ‰ν•˜κ² λ‹€λŠ” 것이 TXN 의 κ³„νšμž…λ‹ˆλ‹€.

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