2008 Korean Crystal Ball User Conference
Valuation in Life Sciences &
Portfolio Management
LG생명과학 의약연구소
이승주 차장
2008 Korean Crystal Ball User Conference
R&D Process : Long, Complex, and Costly 1개 신약 개발에 평균 10~15년, 약 $13억 소요 R&D Risk Management 필요
Profile 2008 Pharmaceutical Industry, 미제약협회
Industry Characteristics: Long Development Time
2008 Korean Crystal Ball User Conference
제약산업의 경우 매출 대비 이익율이 매우 높으며, 시장에서 높은 평가를 받고 있음
순위 회사명 매출 이익율 시가총액 시가총액/매출
1 Wal-Mart 349 3% 201
~ 1
2 ExxonMobil 335 12% 411
8 Toyada 179 7% 218
14 Citigroup 147 15% 247
34 IBM 91 10% 140
51 삼성 전자 80 10% 89
100 J & J 53 21% 182
~ 3.5
112 Pfizer 48 40% 180
123 GSK 45 23% 161
148 Novartis 37 20% 130
206 AstraZeneca 28 23% 86
단위:조원
(Forbes, The Global 2000, March, 2007)
Industry Characteristics: Profitable
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과제 시작 시 과제 유형별 7개 category 24개 세부항목에 대한 평가 진행
사업전략과의 연계성
기술축적가능성
제품군 강화
NPV
IRR
투입기간
투입비용
Unmet Needs
목표시장규모
목표시장 성장률
예상매출액
경쟁강도
제품 차별성
기술 독창성
Skill확보정도
연구 infra 확보
Proof of concept
임상용이성
허가용이성
양산화역량
마케팅역량
영업이익률
R&D Project 시작 선정 요건
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Sales Forecast Licensing Forecast Cost Forecast Success Probability
Time Estimate
Long Term Planning
시장친화적 R&D
R&D 가치의 객관적 평가
Valuation
회계용도 Value
Maximization
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• NPV • 기술적 risk를 높은 discount rate로 표현
• Inflexible
• 시나리오 고려한 NPV • eNPV, rNPV
• decision tree로 시나리오 구현
• 기술적 risk를 cash flow에 반영
• 시나리오별 확률로 가중평균 NPV구함
• 실물옵션 valuation • 수학적 난이도 높음 : 불투명
• 개발과제 중단 가능한 경영층의 flexibility 가정함
Financial Model & Decision Analysis
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Innovative Target 약리 측면에서 위험도 높음 임상 2상 성공률 20%p 낮음 연구 단계 중 Biological Validation 성공률 15%p 낮음 L/O 성공률 높음
Difficult Target 물리적측면 혹은 assay측면에서 난이도 높음 druggability 낮음 Lead Optimization 단계 실패 risk 높음
Decision Tree Analysis 통해 본 신약 과제의 Risk
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0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Sta
rt
Hit G
enera
tion
.Lead O
pt
Bio
l. V
alid
tn
Pre
clin
ical
P1
P2
P3
FD
A 허
가
Non-innovative
innovative
Risk Analysis: Innovative vs Non-innovative
21% 14%
7% 3%
Early L/O 시 최종 개발시
30% 20%
Nature Review Drug Discovery, p571 August 2002
2008 Korean Crystal Ball User Conference
신약개발 현금흐름
연구
전임상
P1
P2
P3
FDA 허가
Revenue
특허만료
제네릭 침공기
일반적 대사질환 신약개발 과정 업계평균사용 (부록)
억
매출기간
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기존 Biotech Valuation Model
Milken Institute의 J.J. Stewart
(50,000)
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
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New Run Valuation Model
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New Run Valuation Model 수립
빨간 삼각형: 중요 parameter등에 대한 documentation
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New Run Valuation Model: 자동 Cash
Flow Analysis
• 매해 cash flow와 실현 확률을 실시간 update
• 파란영역: 수동으로 Revenue, Cost입력 가능
• 임상2상은 a,b로 나누어서 확률 고려
• eNPV, 성공NPV 실시간 update
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Risk Analysis: Decision Tree Analysis
L/O Licence out
MNC Multinational Co.
ROW Rest of World
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Risk Analysis: Risk Profile
임상3상실패
최종허가실패
국내출시+ROW L/O
임상2상실패
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Risk Analysis
Monte Carlo Analysis: What if Scenario
What if… License out milestone이 생각보다 적다면? Peak sales가 예상보다 떨어지면? 관리비가 예상보다 많이 든다면?
수천개~수만개 미세 시나리오 분석
Risk는 분산과 비례
2008 Korean Crystal Ball User Conference
Peak Sales: Triangular Distribution 변환
• Monte Carlo Simulation의 기초 확률분포로 사용
예: Upper Quartile 19%
Lower Quartile=5%
Median=11%
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-20 0 20 40
return (%)
Pro
bability
LR/LR
HR/HR
Datamonitor “Pharmaceutical Portfolio Management”
Risk Analysis High Risk High Return or Low Risk Low Return?
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Risk Analysis: Sensitivity Analysis
eNPV
15.35%
21.49%
50%
176
24.65%
34.51%
70%
435
-50 0 50 100 150 200 250
Sales Peak
임상2상 성공률
판관비
일반관리비
eNPV가 어떤 요소의 변동에 가장 민감한가?
eNPV를 좌지우지하는 민감한 요소는 무엇이고, 그것이 제대로 추정되었는가?
판관비를 아낄 것인가, 판관비를 더 쓰더라도 sales peak을 올릴 것인가?
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Portfolio Management: Optimization by Optquest
• Decision Variable 종류
• discrete, continuous
• 다양한 constraint 가능
• Budget Constraint
• Risk Constraint
• Cash flow constraint
• 다양한 objective function 가능
• 평균 eNPV
• Budget
• 예: 현재비용을 200억 이하로
하면서 총eNPV를 최대화하려면
어떤 PJT를 선택해야하는가?
2008 Korean Crystal Ball User Conference
Portfolio Management
Resource Optimization -> Value Maximization
버블지름 eNPV
0%
10%
20%
30%
40%
0% 10% 20% 30% 40%
현재 자원배분
최적
화 자
원배
분
• PJT의 현재 투자 정도와 최적화된 투자 정도 비교 • 예산 기획시 반영
• 최적화된 자원 배분으로 생산성 극대화
• Value Maximization • 가치 낮은 과제의 창의적, 실현가능한 대안 강구
Reference: “How SmithKline Beecham Makes Better Resource-Allocation Decisions”, HBR, 1998 “Optimal Marketing”, HBR 2003