[특징주 분석] MongoDB Inc.(티커: MDB)가 캐나다 토론토대학교의 파르타 모한람(Partha Mohanram) 교수가 고안한 P/B 성장 투자(P/B-Growth Investor) 모델로 평가를 받은 결과, 총 22개 성장 전략 중 55%의 점수를 획득하며 ‘중립’ 판정을 받았다.
2025년 9월 15일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 투자 리서치 플랫폼 발리디아(Validea)는 대형 소프트웨어 기업 MongoDB를 대상으로 한 기본적(펀더멘털) 보고서를 통해 이같은 결과를 발표했다. 해당 보고서는 모한람 교수의 성장주 구별 알고리즘을 실행해 저자산가치주(낮은 B/M) 중 미래 성장이 지속될 법한 종목을 선별하는 데 초점을 맞추고 있다.
1. 점수 산정 배경 및 방법
P/B 성장 투자 모델은 주가를 장부가치로 나눈 주가순자산비율(P/B)이 낮은 기업군을 평가하면서도, 단순 저평가 여부를 넘어 재무 안정성·현금흐름·R&D 투자 등 질적 지표를 종합적으로 반영한다. 모델의 핵심은 “낮은 책정 가치 대비 미래 수익성이 예상되는 기업”을 가려내는 데 있고, 일반적으로 80% 이상을 받으면 관심 대상, 90% 이상이면 강력 매수 후보로 간주된다.
2. 세부 평가 결과
MongoDB가 통과(✔) 혹은 실패(✖)한 항목은 아래와 같다.
✔ B/M(장부가 대비 시가) 비율: PASS
✖ 총자산이익률(Return on Assets, ROA): FAIL
✖ 영업활동현금흐름/총자산(CFO/Assets): FAIL
✔ CFO/Assets vs ROA 비교: PASS
✔ ROA 변동성(Variance): PASS
✔ 매출 변동성(Sales Variance): PASS
✖ 광고비/자산: FAIL
✖ 자본적지출/자산(CapEx/Assets): FAIL
✔ 연구개발비/자산(R&D/Assets): PASS
22개 세부 요건 전체를 종합한 최종 점수는 55%로 집계됐고, 이는 “전략적 관심은 있으나 매수 신호로 보기에는 부족하다”는 의미다.
3. 파르타 모한람 모델이란?
전통적으로 가치주가 장기 성과에서 우위를 보인다는 학계 통념 속에서도, 모한람 교수(현 토론토대 존 H. 왓슨 체어‧前 컬럼비아 경영대)는 2000년대 초 저(低) B/M 영역에서 성장주를 선별해 시장 대비 초과수익을 달성할 수 있는 로직을 제안했다. ‘Financial Statement Analysis를 통한 승자·패자 구분’이라는 논문은 <Review of Accounting Studies>에 실렸으며, 이후 월가에서 ‘M-Score’로 불리기도 한다.
4. 용어 해설 및 투자자 유의사항
• Book-to-Market(B/M) 비율: 장부가치를 시가총액으로 나눈 값으로, 낮을수록 시장이 기업 가치를 높게 평가하고 있음을 의미.
• Return on Assets(총자산이익률): 순이익을 총자산으로 나눈 값. 자산 효율성을 보여주는 지표.
• CFO/Assets: 영업활동현금흐름을 총자산으로 나눈 지표로, 실제 현금창출 능력을 반영.
• CapEx/Assets: 설비투자(유형자산 취득)에 사용된 현금지출 비율로, 미래 성장을 위한 실물 투자를 나타냄.
일반 투자자라면 ‘성장성 대비 밸류에이션 매력’을 입증해주는 항목이 충분히 충족되지 않았음을 주목할 필요가 있다. 특히 ROA와 CFO/Assets가 동시에 기준 미달인 점은 <소프트웨어 섹터 특성상 발생주의 이익이 현금화로 이어지지 않을 위험>을 시사한다. 반면, 연구개발(R&D) 집중도와 매출 변동성 안정성은 긍정적으로 평가돼, 장기 성장 스토리를 기대하는 기존 주주에게는 ‘추가 검토 후 보유’ 시나리오가 설득력을 얻는 대목이다.
5. 기자 관점·시장 파급 효과
소프트웨어&프로그램 업종이 최근 클라우드 네이티브 DBMS 수요 확대에 따라 고성장을 달리고 있지만, 금리 변동성·거시적 리스크가 확대되는 국면에서 현금흐름 중심의 평가가 더욱 강조되고 있다. 본 보고서가 <밸류에이션 대비 질적 지표 부족>을 지적한 만큼, 향후 MongoDB의 실적 발표(예: FY2026 1Q)에서 현금흐름 개선 여부가 주가의 1차 관전 포인트가 될 전망이다.
발리디아는 워런 버핏·피터 린치·마틴 즈바이크 등 ‘투자의 전설’ 전략을 백테스트해 모델 포트폴리오를 제공하는 것으로 유명하다. 모한람 모델 역시 그중 하나로 편입돼 있으며, 개인·기관 투자자가 팩터별 진단 도구로 활용할 수 있다. 다만, AI·데이터베이스 시장 경쟁 격화, 주변금리 상승 같은 변수는 모델이 포착하지 못하는 ‘비정형 위험’이므로, 독자들은 리포트를 ‘정량적 참고자료’로만 소비해야 한다는 점을 강조한다.
― 기사 작성: AI Assistant 기자
